Connect with us

Ipar

Úgy kódol a DeepMind MI-je, mint egy jó közepes programozó

deepmind

A fejlesztői szerint az AlphaCode mesterséges intelligencia már az átlagos szakemberek tudásához viszonyítva is versenyképes teljesítményt nyújt.

A DeepMind-nak a kutatói azt állítják, hogy az AlphaCode nevű, programok fejlesztésére alkalmas rendszer megoldásai medián szintű pontszámokat értek el az általuk kiválasztott programozási versenyeken. Vagyis a legjobb szakemberekkel még bőven nem veszi fel a versenyt, de a teljesítményük nagyjából megfelel az ott megjelenő, átlagos programozói tudásnak, ami a kódolás mellett a természetes nyelven leírt problémák megértését is feltételezi.

A fejlesztők szempontjából mindig is fontos kérdés volt, hogy melyik programozási nyelvbe ássák bele magukat, rengeteg időt fektetve a tanulásba. Az ő szempontjukból nem feltétlenül örömhír, de lehet, hogy ez a dilemma belátható időn belül eltűnik, ahogy a mesterséges intelligencia fejlődésével az új modellek is egyre hatékonyabbá válnak a problémák leírásának helyes értelmezésében és azzal összefüggésben a kódok generálásában.

A február elején közzétett, nem lektorált tanulmány alapján az AlphaCode 10 programozási versenyen a több mint 5000 résztvevő átlagának 54,3 százalékát hozta a Codeforces kódverseny-platformon. A DeepMind szerint az AlphaCode az első olyan mesterségesintelligencia-alapú kódgeneráló rendszer, amely stabilan jól teljesít a humán fejlesztők számára kiírt kódversenyeken.

Nem csak programoznia kellett

A DeepMind fejlesztése ezzel nem csak a programozó szakemberek termelékenységét javíthatja, de segíthet a szaktudással nem rendelkezőknek is a problémák megoldásában. A fentieket összefüggésbe helyezi, hogy a szóban forgó programozási versenyek nagyobb kihívást jelentenek a gépi intelligencia számára, mint ha mondjuk a GitHub adatait használva kellene betanítani egy-egy modellt valamilyen kódolási kihívás megoldására.

Az emberekhez hasonlóan ugyanis az AlphaCode-nak is meg kellett értenie a felvetett problémák több bekezdésből álló, szöveges leírását, különös tekintettel a háttérben húzódó narratíva részleteire, valamint a kívánt megoldás ismertetését a bemenet és a kimenet tekintetében. Ugyanígy szempont lehet a megfelelő programozási nyelvet kiválasztása is, ami szintén fontos lehet a feladatok hatékonyabb megoldásának szempontjából.

Az AlphaCode saját adatkészlete egyébként a betanítás előtt 715 gigabájt kódot tartalmazott a GitHub-tárolókból származó, a C++, a C#, a Go, a Java, a JavaScript/TypeScript, a Lua, a Python, a PHP, a Ruby, a Rust és a Scala nyelveken írt fájlokból. A fejlesztők a Codeforces-ból és más adatkészletekből összegyűjtött, kompetitív programozási problémák adatkészleteinek segítségével hangolták a modellt.

Egyre jobb lesz egyre gyorsabban

A DeepMind szerint az AlphaCode teljesítményének ilyen mértékű felfutása a nagyméretű transzformátormodellek kombinációjára épül: ilyen például az OpenAI GPT-3 vagy a Google BERT nyelvi modellje. A DeepMind is transzformátor alapú nyelvi modelleket használt a programkódok generálására, majd a kimenetet megszűrte, hogy az ígéretesnek minősített programok kis csoportját nyújtsa be az értékelésre.

Azzal elvileg a DeepMind is tisztában van, hogy a fejlesztéseinek lehetséges árnyoldalai is vannak. Az AlphaCode vagy más modellek könnyen generálhatnak olyan kódokat, amelyek egyszerűen kihasználható sebezhetőségekkel rendelkeznek, sőt a dolognak környezeti hatásai is vanna, hiszen a modell betanítása „több száz petaFLOPS-napot” igényelt a Google adatközpontjaiban.

Az MI ilyen irányú alkalmazása ugyanakkor hosszabb olyan rendszerek megalkotásához vezethet, amelyek képesek rekurzív módon írni és alakítani magukat, ezzel pedig egyre gyorsabban egyre fejlettebbé válnak. Fennáll persze annak a veszélye, hogy az automatizálással a fehlesztők munkája iránti igány is csökken, de a DeepMind ezzel a ma is használt kódkiegészítő eszközök korlátozottságát állítja szembe, amelyek így is nagymértékben javítják a programozás termelékenységét.

Forrás: Bitport

Ipar

Új fejlesztés: az energiahatékonyságot és a munkabiztonságot is szolgálja az intelligens, elektromos rásegítő hajtású komissiózó kocsi

Intelligens, elektromos rásegítő hajtású komissiózó kocsi fejlesztése történt meg abban a projektben, amelyet a KLS-2000 Ipari és Kereskedelmi Kft. valósított meg a Széchenyi Terv Plusz program, ezen belül a Gazdaságfejlesztési és Innovációs Operatív Program Plusz keretében.

A cég erre 199,76 millió forint vissza nem térítendő európai uniós támogatást nyert el. A támogatás mértéke a projekt elszámolható összköltségének 62.94%-a. Alvállalkozóként az Universitas-Győr Nonprofit Kft. a Széchenyi István Egyetem kutatóinak bevonásával részt vett a villamos hajtás- és irányítórendszer fejlesztésében. A két és fél éve kezdődött projekt 2024. november 15-én zárul.

A GINOP_PLUSZ-2.1.1-21-2022-00213 azonosítószámú projekt során fejlesztett elektromos, ember-gép együttműködést megvalósító, rásegítő hajtás révén a gyártórendszerekben használatos nagy tömegű komissiózó kocsikkal energiahatékony, ergonomikus és biztonságos anyagmozgatás valósítható meg.

Az európai autógyárakban telephelyenként több száz, de gyármérettől függően akár több ezer olyan terület van, ahol nagy tömegű komissiózó kocsikkal történik az áruk begyűjtése és leadása a gyártórendszer megfelelő pontjain. Ezeket a járműveket a komissiózó zóna és a gyártósorok között általában elektromos vagy más módon hajtott targoncákkal vontatják, igény szerint egyszerre többet is összekapcsolva. A komissiózó kocsik össztömege a termékek tömegétől, darabszámától és a kocsi alapszerkezetétől függően nehezebb áruk/termékek esetén a másfél tonnát is eléri. Ezeket a depózás után közvetlenül a gyártósorokhoz, sokszor 100-150 méter távolságba kell egyenként, kézi erővel mozgatni, ami gyakran több munkás segítségével történik.

Erre a problémára egy új, innovatív módon vezérelhető differenciál-hajtáslánc fejlesztése valósult meg Vecsésen, amely kiküszöböli a piacon elérhető szervohajtások erős kompromisszumait, hátrányait. A fejlesztett rendszer nyomatékérzékeny karok segítségével képes 5 kilométer/óra sebességig rásegíteni az emberi erő által kifejtett mozgatóerőre, emellett vontatható és a komissiózóállomásokon töltőkön dokkolható is. A rendszer több olyan új megoldást tartalmaz, amely az energiahatékonyságot és a munkabiztonságot is jelentős mértékben javítja, illetve olyan új funkcióknak enged teret, amelyek illeszkednek az ipar 4.0 (és a majdani ipar 5.0) gyártástechnológiai trendekhez.


További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Continue Reading

Ipar

A Samsung csatlakozik a Carbon Trusthoz

A Samsung a Carbon Trusttal és egyéb nagy technológiai vállalatokkal együttműködve új módszertant vezetett be a csatlakoztatott eszközök, például a laptopok és a hangszórók használata során keletkező káros anyag kibocsátás és kibocsátás-csökkentések mérésére.

A módszertan bevezetése hozzátartozik a Samsung részvételéhez a Decarbonizing the Use-Phase of Connected Devices (DUCD) (A csatlakoztatott eszközök használati fázisának karbonsemlegesítése) kezdeményezésben. A vállalat a Carbon Trusttal, az Amazonnal, a Microsofttal és a Sky-jal közösen fogott össze azért, hogy csökkentse az internethez csatlakoztatott elektromos és elektronikai eszközök használat közbeni energiafogyasztásából eredő üvegházhatású gázkibocsátást.

Ezek a szervezetek különösen a használati fázisra összpontosítanak, mivel egy termék – a teljes életciklusát tekintve – jellemzően ebben a szakaszban termeli a legtöbb szén-dioxidot. A csatlakoztatott eszközök világszerte jelenleg körülbelül 500 terrawattóra (TWh) energiát igényelnek évente, amely megközelíti Franciaország teljes energiafelhasználását. A technológiai iparnak ezért kiemelten fontos, hogy felmérhesse és elszámolhasson a termékek szén-dioxid-kibocsátásával, valamint megoldásokat találjon az eszközök használata általi kibocsátás csökkentésére.

Az új módszertan iránymutatást adhat a vállalatoknak, hogyan értékeljék a felhasználók eszközeiből származó adatok alapján a kibocsátás mértékét, ezáltal növelve a jelentések pontosságát, amelyek eddig a jelenlegi kibocsátási elszámolásokban használt üzemidő-előrejelzéseken alapultak. A technológiai cégek a módszertan alkalmazása során elért káros anyag kibocsátáscsökkentését is elszámolhatják majd.

A felhasználás során keletkező kibocsátások éves jelentése és a kibocsátáscsökkentésről szóló kimutatás átláthatóbbá teszi a kommunikációt a felhasználókkal, és arra ösztönözheti a vállalatokat, hogy akár a felhasználási időszakban is csökkentsék a kibocsátást. Az adatok szabványosítása és pontossága arra motiválhatja őket, hogy újszerű megoldásokkal csökkenthessék eszközeik széndioxid-kibocsátását.

A Samsung közreműködik az új DUCD-módszertan bevezetésében, amely az új energiatakarékos módszerek megtalálása iránti elkötelezettségének része. Ezen újítások közé tartozik a SmartThings Energy funkció, amellyel a felhasználók nyomon követhetik energiafelhasználásukat és jobb energiahatékonysági döntéseket hozhatnak. Csakúgy mint az AI energia mód, amely a felhasználási szokások és az energiaköltség figyelembevételével segíthet az energiafelhasználás előnyösebb kezelésében.

Eszközeink életciklusuk során a használati fázisban bocsátják ki a legtöbb széndioxidot, a méréssel pedig jelentősen tehetünk a kibocsátás kezeléséért és csökkentéséért – mondta Inhee Chung, a Samsung vállalati fenntarthatósági központjának alelnöke. – A Samsung klímastratégiájának kulcsfontosságú része, hogy a felhasználókat bevonja az energiatakarékos megoldásokba, és alig várjuk, hogy a DUCD módszertanán keresztül bemutathassuk, hogy a SmartThings felülettel és annak AI energia módjával hogyan követhetik nyomon és csökkenthetik csatlakoztatott eszközeik energiafelhasználását.”

„Az összekapcsolt eszközök egyre fontosabbak mindennapi életünkben, ezért fontos, hogy a technológiai ipar kulcsszereplőivel közösen kezdhessük meg a felhasználás során keletkező kibocsátás kezelését. Ez az együttműködés egy olyan lényegesen hatékonyabb megközelítést tett lehetővé, amellyel kiszámíthatjuk és rögzíthetjük az összekapcsolt eszközökből származó széndioxid-kibocsátást és az elért csökkentéseket, valamint a kibocsátások kezelésére irányuló erőfeszítéseink alapjául szolgálhat ezen a kihívásokkal teli területen”

– mondta Felix Prettejohn, a Carbon Trust vezető tanácsadója.


További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Continue Reading

Ipar

Az ABB továbbfejlesztett hajtása új életre kelti a NASA szélcsatornáját

Az ABB Motion OneCare szerviz-megállapodás részeként az ABB az Amerikai Nemzeti Repülési és Űrhajózási Hivatal (NASA) számára korszerűsítette a változtatható sebességű hajtást (VSD), amivel legalább 10 évvel meghosszabbítja a hamptoni (Virginia állam) Langley Kutatóközpontban található National Transonic Facility (NTF) elnevezésű szélcsatorna élettartamát.

A nagy magasságú és a hangsebességhez közeli repülési körülmények közötti szimulálására alkalmas szélcsatornát a repülőgépek teljesítményének és üzemanyag-fogyasztásának optimalizálására használják. Ezt a szélcsatornát használták korábban a Boeing 777-es, az űrsikló és gyorsítórakétájának tesztelésére is.

2021-ben a NASA mérnökei megállapították, hogy a hajtás alkatrészeinek elöregedése miatt szükség van a szélcsatorna középfeszültségű (MV) hajtásának korszerűsítésére. Az ABB 1997-ben szállította a berendezést, amely a maga nemében a világ legnagyobb teljesítményű frekvenciaváltós hajtása: a 101 megawattos (MW) hajtás transzszonikus sebességgel áramló levegőben vagy nitrogén közegben, környezeti vagy kriogén hőmérsékleten képes tesztelni a modelleket. Ennek eredményeként az NTF a repülési körülmények szélesebb skáláját képes szimulálni, mint bármely más szélcsatorna, lehetővé téve a mérnökök számára, hogy egyedülálló információkat szerezzenek a tesztelt modellről, és tökéletesítsék a repülőgépek konstrukcióit.

Miután az ABB szervizszakértői kiértékelték a meglévő hajtás teljesítményét és gépészeti csatlakozásait, a következő lépésben egy modern, kiváló hatásfokú elektronikai komponensekből álló megoldást dolgoztak ki, amely megfelel az eredeti hajtás maximális teljesítményének, miközben magas rendelkezésre állást és megbízhatóságot biztosít.  A fejlesztések eredménye a hajtás olyan korszerűsítése volt, amely során a meglévő alapterületen belül a kulcsfontosságú alkatrészeket az ABB legújabb, legmodernebb technológiára cserélték. Az új megoldás keretében végrehajtott korszerűsítés a hajtás kis részét (a vezérlőegységet) érintette, ami minimalizálta a projekt átfutási időtartamát és a szélcsatorna üzemszünetét, illetve a keletkező hulladék és a logisztika igények lehető legnagyobb mértékű minimalizálásával példát mutatott a körforgásos megközelítésben.

„A NASA az ABB szakértelmére, technológiájára és szervizszolgáltatásaira támaszkodott annak érdekében, hogy az NTF szélcsatorna magas megbízhatóságot és üzemidőt biztosítson a tesztelési programok maximális rendelkezésre állása érdekében, és optimalizálja eszközeinek életciklusra vetített értékét”

– mondta Oswald Deuchar, az ABB Hajtások üzletágához tartozó Modernization Services részlegének vezetője.

„A szélcsatorna élettartamának legalább 10 évvel történő meghosszabbítása támogatja a NASA-t üzemeltetési céljai elérésében, miközben a hajtás kulcsfontosságú alkatrészeinek korszerűsítése a hatékonyságot és a körkörös gazdasági szemléletet mutatja.”

A NASA a korszerűsítési projektet az ABB Motion OneCare szerviz-megállapodás első részeként rendelte meg, amely a pótalkatrészekre és a karbantartásra is kiterjed. Ez a fajta megállapodás rugalmasságot biztosít az olyan üzemeltetők számára, mint a NASA, hogy a kívánt szervizszolgáltatásokat összekapcsolhassák, és így optimalizálhassák motorjaik, generátoraik és meghajtóik életciklusát.


További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Continue Reading
Advertisement
Advertisement
Advertisement Hirdetés

Facebook

Advertisement Hirdetés
Advertisement Hirdetés

Ajánljuk

Friss