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

Közös fejlesztést jelentett be a Siemens és a Mercedes-Benz

mercedes

Az energiarendszerről készített digitális ikrek a gyártervezés jövőjére is kihatnak

Komoly mérnöki feladatot könnyít meg a két vállalat közös fejlesztése: a villamosenergia-rendszerről készített digitális másolat segítségével felgyorsíthatóvá válik az autógyárak energiarendszerének megtervezése, modernizálása.

A Digital Energy Twint a Mercedes sindelfingeni üzemében tesztelték, ahol olyan adatokat kötöttek össze a virtuális térben, mint például az épületek berendezései, az energiatermelés, az időjárási adatok, a terhelési profilok. A megoldás a fizikai energiarendszert szimulálva ellenőrzi a javasolt tervezést, energiafelhasználási forgatókönyveket, és ajánlásokat ad a kívánt eredmények optimalizálására, ideértve az energiahatékonyságot és a kapcsolódó költségmegtakarítást, valamint a CO2 kibocsátás csökkentését.

Az új fejlesztés a Mercedes-Benz azon törekvését támogatja, hogy a saját tulajdonú gyártóhelyeit 2039-re 100 százalékban megújuló energiával tudja üzemeltetni.

„A Digital Energy Twin a válaszunk a sikeres vizualizálásra, elemzésre és optimalizálásra az energiahatékony építési folyamatok terén. Ezzel jobban megértjük a meglévő gyárépületeket, és okosépületekké alakíthatjuk őket. A technológiának köszönhetően előremutató szabványok kialakítását segítjük elő”

– mondta Arno van der Merwe, a Mercedes Benz gépjárművek termelési tervezésért felelős alelnöke.

A Siemens és a Mercedes-Benz 2021-ben kötött stratégiai partnerséget a fenntartható autóipari gyártás és a termelési módszerek digitalizációjának elősegítésére. A mostani közös fejlesztés átláthatóbb döntéshozatalt tesz lehetővé az autógyárak tervezésének korai szakaszában.

A digitális ikrek technológiája a Siemens portfóliójának kulcsfontosságú része, mely felhasználható az új termékek megtervezéséhez, valamint a vállalatok fenntarthatósági céljainak eléréséhez is. A müncheni központú vállalat nemrég jelentette be a Heinekennel közös projektjét, melynek keretében segíti a sörgyártó dekaborbonizációs törekvését, és várhatóan telephelyenként 15-20 százalékkal mérséklik a felhasznált energia mennyiségét, illetve 50 százalékkal csökkentik a CO2-kibocsátást.


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

Tovább

Ipar

Járatindítási gyakoriság és átfutási idő – hogyan működik egy precíziós rendszer?

dachser

Rugalmas és megbízható – a DACHSER ezt a két jelzőt használja legtöbbet a saját működése viszonylatában.

De miből ered ez a magabiztosság? Milyen rendszert működtet a vállalat annak érdekében, hogy ez a két szó valóban fedje a tevékenységüket? Mit jelent pontosan az, hogy naponta indulnak járatok Európa minden területére? DACHSER Tudástár sorozatunk első részében a járatindítási gyakoriság és az ún. lead time, vagyis átfutási idő irányából vizsgáljuk meg, hogyan működik egy logisztikai cég.

Amikor egy küldemény útjára indul, a feladónak általában egyszerű igényei vannak: épségben érkezzen meg az áru a célállomásra, a megadott időben teljesülön a szállítás, és mindezt lehetőleg kedvező áron. A háttérfolyamatok érthető módon általában kevésbé érdeklik – ez már a logisztikai cégek feladata, akik nem egy-egy küldeményt, hanem szállítmányok millióit kezelik rendszeresen. A logisztikai szolgáltató működése mégis hatással van arra, hogy miként teljesülnek az ügyfelek igényei, ezért most bepillantást engedünk ezekbe.

Járatindulás mindennap

A DACHSER Magyarországról minden nap indít járatokat európai hálózatába, és ezen keresztül Európa valamennyi országába. A menetrend minden nap fix: csakúgy, mint a repülőgépek és a légi közlekedés esetében, a gyűjtőszállítmányozás során a DACHSER is előre meghatározott időpontokban indítja útnak járatait meghatározott irányokba. Ezek a menetrendek mind a vállalat, mind az ügyfelek számára a tervezhetőséget és a megbízhatóságot garantálják. Ugyanúgy, mint a repülőgépeknél, a DACHSER-nél is a járat indítása előtt fél órával zárják a „kapukat”, azaz a teherautókat. A küldemény a megadott időben, percre pontosan indul és érkezik. Ez segíti a DACHSER-raktárakban a rakodási feladatok ütemezését, illetve a címzett vállalatoknál az áruk fogadására való felkészülést. A háttérben a gyűjtőszállítmányokról rendszerszintű szolgáltatások intelligens kombinációja gondoskodik.

A DACHSER-nél a naplementével sem áll meg az élet, sőt éjszaka kezdődik igazán a munka, hiszen késő délután és este indulnak a járatok. Az áru nem vár az átrakóraktárban, hanem pár órán belül útra kel úticélja felé. Portugáliától Finnországig bárhol lehet a rendeltetési helye, a hálózat lefedi valamennyi európai országot, sőt, Tunéziát, Marokkót, valamint Törökországot is A logisztikai gyakorlatban sokszor egy célállomásra hetente egyszer indítanak csak kamiont – például ha Portugáliába csak csütörtökönként, akkor a pénteken beérkező áru közel egy hetet várakozik, és ez az idő hozzáadódik a szállítási időhöz. A DACHSER esetében ilyen késedelem nem történik – a futamidő, vagyis amíg az áru valóban mozgásban van, és a teljes szállítás ideje megegyezik.

Egyértelmű, hogy ez a szállítási intenzitás áldásos hatással bír a logisztikában transit time-nak vagy lead time-nak nevezett átfutási időre. A küldemények háztól házig eljuttatását a szervezés ebben az esetben gyorsítja, nem pedig lassítja. A rövidebb szállítási idővel a cégek is jobban járnak. Árujukat minden nap feladhatják a Dachser hálózatában, amely gyorsabban ér célba, így korábban tudnak számlázni a vevő felé.


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

Tovább

Ipar

A MITTE az ügynökségi partnere a világ első tokenizált naperőmű projektjének

MITTE

A MITTE felel a globális zöld energia vállalat, a Sunmoney Solar Group almárkájának branding és social feladataiért, illetve a Sunmoney 360 app design feladataiért.

A Sunmoney Solar Group több mint egy évtizede működő, dubaji székhelyű globális startup. Két évvel ezelőtt indította útjára a világ első tokenizált naperőmű projektjét, a Smart Digital Business Network-őt (SDBN). Ez a blokklánc alapú innováció lehetővé teszi, hogy bárki biztonságosan és könnyen hozzáférjen a megújuló energia beruházásokhoz. A projekt mögött valós napenergia termelő kapacitás áll, ami tovább növeli a befektetés vonzerejét. A projekt elnyerte az év Web3 vállalkozása díjat a Virtuzone Entrepreneurship Awards versenyén 2023-ban.

A Smart Digital Business Network (SDBN) márka online brandjének gondozását a MITTE vállalta, beleértve az Instagram oldal dinamikus menedzselését is.

A Sunmoney közösség tagjai a Sunmoney 360 app segítségével csatlakozhatnak egymáshoz és jutalompontokat gyűjthetnek. Az applikáció dizájnját ügynökségünk készítette, tovább erősítve a felhasználói élményt és a márka digitális lábnyomát. Az app nem csupán egy közösségi platform, hanem egy innovatív eszköz a megújuló energiaforrások iránt elkötelezett embereknek, hogy aktívan részt vegyenek a zöld energia forradalmában.

A MITTE egy évtizede elkötelezett kommunikációs partnere a hazai startup ökoszisztémának. Márkakommunikációs mentorai voltak a Design Terminál induló inkubációs programjának, a mai napig full service ügynöksége a Szellemi Tulajdon Nemzeti Hivatalának, három évig arculati partnere volt a világ egyik piacvezető navigációs szoftverfejlesztő vállalatának, az NNG-nek, három évig full service ügynöksége volt a mára 52 országban jelen lévő Protect One egészségügyi startupnak, branding és social partnere volt a 10 országban működő nemzetközi szoftverfejlesztőnek a WeCan-nek, illetve harmadik éve kommunikációs és branding partnere a Műszaki Egyetem innovációmenedzsment szervezetének a BME FIEK-nek.

A Sunmoney Solar Group weboldala:  https://sunmoney.com/


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

Tovább
Hirdetés Hirdetés
Hirdetés
Hirdetés Hirdetés

Facebook

Hirdetés Hirdetés
Hirdetés Hirdetés

Friss