Ipar

Hogyan válasszunk mesterséges intelligenciát okosan?

Képek forrása: Freepik

A generatív AI képességei rohamosan fejlődnek, de a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia más típusai sok eseten jobb, egyszerűbb és költséghatékonyabb megoldást adnak a vállalatoknak. Beruházásuk megtérülése múlik azon, hogy a technológiák, eszközök és módszerek közül mekkora hozzáértéssel választanak.

A nagy felhajtásból adódóan a generatív mesterséges intelligenciát gyakran túlzott elvárások övezik. A generatív modellek képesek már képeket, szöveget, videót vagy akár zenét is előállítani – mindezt a tanításuk során látott adatokból megtanult összefüggések alapján.

Félreértés, hogy a generatív AI szöveges modelljei „okos keresők”. Ezek a modellek mindössze „következőszó-generátorok”, amelyek szavanként generálják ki jóslataikat a felhasználói bemenetre. Ahhoz, hogy az okos kereső képességekre felruházható legyen, elengedhetetlen a megfelelő szakértői kompetencia bevonása, különben kontroll és minőségbiztosítás nélkül a szövegben legvalószínűbben soron következő szót adja válaszul a tanítóadataikban látottak alapján. Szoftverkódot is ugyanígy generálnak. Bizonyos feladatok hatékony elvégzésére tehát kiválóan alkalmasak már most, más problémákhoz viszont működésükből kifolyólag nem ideálisak önállóan a szükséges eszközkészlet nélkül.

– Azon feladatok automatizálására, amelyekre a generatív AI nem ideális sokkal jobb és olcsóbb megoldást kínálhat egy-egy klasszikus gépi tanulási modell – mondta Póda Csanád, a Kontron Hungary ML/AI rendszertervező mérnöke. – A gépi tanulás (machine learning, ML) alkalmazása azonban kevésbé látványos, mint egy emberi nyelven „beszélgető” robot, így a széles nyilvánosság képzeletét sem ragadta meg úgy, mint a természetes nyelvi felületen bárki számára hozzáférhető generatív mesterséges intelligencia.

Aki nem ismeri ezeket a módszereket, könnyen elveszhet bennük egy magas színvonalú, hozzáértő támogató csapat nélkül. Ezért vagyunk mi – hogy segítsük a navigációt ezeken a zavaros vizeken.

Kis és nagy modellek, testre szabva

A generatív AI értelmes, hasznos, hatékony, megbízható, biztonságos és etikus használatához a megfelelő technológiai, szervezeti, emberi, társadalmi és szabályozási feltételeket is szükséges megteremteni.

Vállalati szinten tovább árnyalja a képet, illetve bővíti a lehetőségeket, hogy a nagy (nem csak nyelvi) generatív modellek mellett megjelent rengeteg kisebb, előtanított, nyílt forráskódú modell is – mondta Póda Csanád. Ezeket a különféle feladatok elvégzésére előre tanított, nyílt forráskódú modelleket a vállalatok saját adataikon testre szabhatják, így gyorsabban és költséghatékonyabban valósíthatják meg projektjeiket. Egy ilyen modell továbbfejlesztésével készítettük el például a Számlamenedzser alkalmazásunk szállítófüggetlen számlafeldolgozóját, amely a beérkező (akár scannelt) számlák adatait egy mély neurális háló segítségével ismeri fel és írja át automatikusan a vállalatirányítási rendszer megfelelő mezőibe. Ezáltal a hagyományos rendszereknél sokkal rugalmasabb megoldást kaptunk, amelynél nem kell minden új számlatípus feldolgozásához új sablonokat létrehozni, hanem minden számlatípust egy modell ismer és dolgoz fel.

Emellett a vállalatok a hatalmas adatmennyiségeken tanított, több milliárd paramétert használó generatív AI modellek kimenetét is optimalizálhatják Retrieval-Augmented Generation (RAG) segítségével. A költséghatékony módszerrel ugyanis a generatív modellek képességeit speciális területekre vagy saját belső tudásbázisukra terjeszthetik ki, így pontosabb és hasznosabb válaszokat kaphatnak anélkül, hogy a modellt újra kéne tanítani – az információt ugyanis az ügyfél saját dokumentumtárából keressük ki és adjuk át a generatív AI modelleknek feldolgozásra, ezzel csökkentve a hallucinációk valószínűségét.

Felhő és partner nélkülözhetetlen szerepe

Már ez a pár példa is mutatja, hogy a mesterséges intelligencia eszközök és módszerek milyen széles választékát fogja át. Kulcsfontosságú ezért, hogy a vállalatok az adott feladat függvényében jól válasszanak a folyamatosan bővülő palettáról.

A bőség zavarában és a felhajtás zajában azonban gyakran megesik, hogy a döntéshozók olyan AI-megoldásokat választanak, amelyektől üzleti felhasználási esetükben eleve hiába várnak eredményeket. Szerintem elsősorban ez okozza, hogy egy elemzői jelentés szerint a 2023-as vállalati AI kezdeményezések 80 százaléka megakadt a koncepcióvalidálás szintjén – mondta Póda Csanád. A másik oka ennek az, hogy a közelmúltig nem voltak meg azok az eszközök, amelyekkel ilyen rendszereket megbízható produktív környezetbe tudtunk helyezni. Itt azonban hatalmas előrelépés történt, és már nagyon jó minőségű AIOps és MLOps eszközök állnak rendelkezésünkre. Sok vállalat nem tud házon belüli AI kompetenciát kiépíteni, de ezt könnyen ellensúlyozhatja egy átfogó szakértelemmel és nagy tapasztalattal rendelkező tanácsadó- és rendszerintegrátor-partner bevonásával. Egy ilyen partner a projektek megvalósítását már az üzleti értékajánlatnak megfelelő gépitanulási-, illetve mesterségesintelligencia-eszköz kiválasztásától kezdve az élesbe állásig támogatni tudja.

Egy másik nagy hátráltató tényező ezen a téren, hogy a magyar vállalatok egy része ellentmondásos, szelektív módon még mindig idegenkedik a felhő használatától. Sok cég a Microsoft Office 365-re minden további nélkül előfizet, a belső, üzleti titkokat tartalmazó levelezését a Microsoft felhőjében tárolja, valamint irodai alkalmazásait felhőszolgáltatásként veszi igénybe. Az üzleti alkalmazásaikat viszont még mindig saját hardveren szeretnék futtatni – noha a belőlük kinyert kimutatásokat szintén előszeretettel továbbítják e-mailben.

A házon belüli IT infrastruktúra sok szempontból nem tud versenyezni a nagy felhőszolgáltatók adatközpontjaival. Saját hardveren a vállalatok nemhogy generatív AI modelleket nem tudnának futtatni, de gyakran még a kisebb neurálisháló-alapú modelleket is csak olyan késleltetés mellett használhatnák, hogy az értelmetlenné tenné bevezetésüket. A kapacitás megfelelő bővítésére pedig az AI munkaterhelések futtatásához szükséges specializált hardver magas ára és a jelenlegi eszközhiány miatt sem gondolhatnának.

A döntéshozóknak tanácsos minél előbb megvizsgálniuk, hogy a mesterséges intelligencia használatához vállalatuknál milyen szabályok mentén használhatnak felhőalapú megoldásokat, és mely szolgáltatók tudják ezeket biztosítani, mert a választék ezen a téren is bővül – mondta Póda Csanád. Ha továbbra is késlekednek, rövid időn belül nagy hátrányba kerülhetnek a felhőben szolgáltatásként elérhető AI képességeit eredményesen kiaknázó versenytársaikkal szemben. Bár minden esetben meg kell vizsgálni, hogy a különböző tényezők függvényében melyik szolgáltatási modell a legelőnyösebb, ma már általában a felhőt érdemes választani, hacsak használatát speciális megfelelési követelmények (törvényi szabályozottság) kategorikusan ki nem zárják. De a GDPR-nak való megfelelés például ma már nem probléma.

Nemzetközi ML/AI kompetencia-központ helyben

A megfelelő ML/AI megoldás és a szolgáltatási modell mellett a releváns üzleti felhasználási esetek megválasztása is fontos az AI beruházások gyorsabb megtérüléséhez, amiben a kompetens partner szintén sokat segíthet.

A rendszerintegrátorként ismert és elismert Kontron Hungary az utóbbi években ML/AI szakértelmét is olyan szintre fejlesztette, hogy a tagvállalatai közötti együttműködést erősítő Kontron Csoport úgy határozott, itt hozza létre csoportszintű ML/AI kompetencia-központját is, amelyet harminc fős tanácsadói és fejlesztői csapattá szeretnének bővíteni.

– Hazai ügyfeleink számára különösen előnyös, hogy cégünk méretéből adódóan szakmai területeink házon belül is szorosan együttműködnek egymással – mondta Póda Csanád. – Számos vállalat informatikai környezetét ismerő rendszer-integrációs csapatunk tudása és tapasztalata is hozzájárul így ML/AI projektjeik sikeres megvalósításához és további digitális átalakulásuk felgyorsításához.

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

Related Topics:mesterséges intelligencia

Up Next

A fémmegmunkálás új dimenziói – Messer Hegesztés- és Lézertechnológiai Innovációs Fórum novemberben

Don't Miss

Újfajta motorindítót hoz a Siemens

Ipar

A tűzvédelem új kihívásai 2025-ben

A magyar vállalatok a tűzvédelem területén számos új kihívással szembesültek 2025-ben.

A SMARTme Building Technologies Kft., a gyengeáramú rendszerek és integrált biztonsági megoldások szakértője összefoglalta a legfontosabb fejleményeket, amelyek a beruházók és üzemeltetők számára kulcsfontosságúak.

Tűzvédelem – jogszabályi változások és adminisztrációs egyszerűsítés

Az Országos Tűzvédelmi Szabályzat (OTSZ) idén január 1-től ismét módosult. Fontos változás a tűzvédelmi berendezések – így az automatikus tűzjelzők, tűzoltósági kulcsszéfek és evakuációs hangrendszerek – esetében a felülvizsgálati ciklus 2025-től 6 hónapról, 12 hónapra módosult. Ez csökkenti ugyan a jogszabályban előírt, kötelező ellenőrzések számát, ugyanakkor megköveteli a vállalatoktól a folyamatos szakmai felkészültséget és nyomon követést. Fontos megjegyezni, hogy bár az előírt karbantartási ciklusidők a jogszabály szerint megnövekedtek, de ez nem jelenti azt, hogy az adott rendszerek mérete és azok karbantartási időráfordítása csökkent volna, így egy adott rendszer 100%-os rendszerkarbantartását nem a korábbiak szerinti két alkalomra (félévre) szétosztva kell elvégezni, hanem évente, egy alkalommal.

Az OTSZ változása mellett, változott továbbá a tűzjelző rendszerek létesítési- engedélyezési ügymenete is (491/2017. (XII. 29.) Korm. rendelet). A telepítéséhez több esetben már nem kell előzetes, un. létesítési engedélyt kérni, hanem elegendő csak – a rendszereket érintő – un. bejelentési kötelezettségnek eleget tenni.

„Elmondható, hogy az elmúlt évek jogszabálymódosításai a bürokráciacsökkentés szempontjait követték, miközben a bevezetett módosítások a beruházók és üzemeltetők kezébe adnak nagyobb felelősséget. Bár az OTSZ változása már 10 hónapja hatályban van, nem lehet elégszer felhívni a figyelmet a megváltozott jogi környezetre. Az mindenesetre biztató, hogy tapasztalataink szerint az irodaházak vagy éppen az ipari létesítmények esetében eddig is prioritásként kezelték a beruházók a tűzvédelmet, bízunk benne, hogy ez a jövőben sem fog változni”

– mondta el Móró Tibor, a SMARTme Building Technologies Kft. ügyvezető igazgatója.

Szakmai fejlődés és jogszabályi megfelelés

A tűzvédelmi szakemberek számára folyamatos szakmai fejlődés és jogszabályi megfelelés is szükséges. A Tűzvédelmi Műszaki Bizottság új irányelveket dolgozott ki, amelyek 2025. február 1-jétől alkalmazhatók. Ezek az irányelvek segítik a szakembereket a változó jogszabályi környezetben való eligazodásban és a legjobb gyakorlatok alkalmazásában. A magyar piacon kevés a tapasztalt tűzvédelmi mérnök és technikus, ez pedig lassítja a projektek megvalósítását, és nehezíti a folyamatos üzemeltetési megfelelést.

Mindezeknek megfelelően a magyar vállalatoknak 2025-ben érdemes:

naprakészen követni a jogszabályi változásokat,
alkalmazni a legmodernebb technológiai megoldásokat,
biztosítani a rendszeres felülvizsgálatot és karbantartást,
figyelembe venni a fenntarthatósági szempontokat és új tűzvédelmi kihívásokat.

Ezen lépések összessége biztosítják a jogszabályi megfelelést, növelik a biztonságot és támogatják a fenntartható működést a beruházások és üzemeltetés minden szakaszában.

„A tűzvédelem maga, nem csupán jogszabályi kötelezettség, hanem a beruházások és üzemeltetés biztonságának alapvető eleme. Ügyfeleinket abban segítjük, hogy a változó jogszabályi környezetben, a legmodernebb technológiákat alkalmazva, hosszú távon biztonságos és átlátható rendszereket üzemeltethessenek. Cégünk elkötelezett amellett, hogy ügyfeleinket a jogszabályi változások előtt tájékoztassa és segítse: a modern tűzjelző rendszerek nem csupán a megfelelésről szólnak, hanem a hosszú távú biztonságról, üzemeltethetőségről és fenntarthatóságról is”

– tette hozzá Móró Tibor.

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

Ipar

Összefognak a gépgyártók

Adatszövetséggel fejlesztik tovább az ipari mesterséges intelligenciát.

Több vezető szerszámgépgyártó – köztük a Trumpf, a Chiron, a Renishaw, a Heller, a Grob, a Voith Csoport, valamint az RWTH Aachen Gépgyártási Laboratóriuma – fog össze a Siemensszel, hogy ipari mesterségesintelligencia-fejlesztésekkel növeljék a szektor hatékonyságát.

A partnerség az anonimizált gépi adatok cseréjére épül, az adatvédelmi és biztonsági szabványok betartása mellett. Ezeket az adatokat az ipari gyártás követelményeire szabott AI-megoldások fejlesztésére és betanítására használják. A szövetségből származó adatok többek között felhasználhatók lesznek ún. NC-programok automatikus létrehozására, ezek a programok a speciális gyártógépek „munkautasításai”. További célterület lehet a prediktív karbantartás pontos, gépspecifikus előrejelzésekkel; az adaptív gyártási folyamatok, amelyek valós időben alkalmazkodnak a változó körülményekhez; valamint az energiahatékonyság optimalizálása a gép paramétereinek intelligens vezérlésével.

A szövetség hosszú távú stratégiája további vállalatok bevonását is magában foglalja – akár a szerszámgépiparon kívülről is –, hogy az ipari mesterséges intelligenciát még szélesebb körben lehessen alkalmazni különböző iparágakban. A partnerség fontos lépést jelent egy iparágspecifikus AI-modell megvalósítása felé. E víziót, a Siemens Industrial Foundation Modelt a Siemens a Hannover Messe 2025 kiállításon mutatta be.

„Ügyfeleinkkel és partnereinkkel együtt jelentős lépést teszünk az ipari AI skálázhatósága felé” – jelentette ki Roland Busch. A Siemens AG vezérigazgatója elmondta, hogy nagy lehetőséget lát ebben az európai gazdaság és annak erős ipari bázisa számára – az autóipartól, a vegy- és gyógyszeriparon át egészen a gépgyártásig, az energetikáig, az egészségügyig, az infrastruktúráig és a közlekedésig. Azzal, hogy a vállalatok az adatkincseiket elérhetővé teszik a generatív AI-modellek fejlesztéséhez, végeredményként magasabb termelékenységi szintek érhetők el.

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

Ipar

Bivalyerős megawatt-töltő érkezik a piacra

Eddigi legnagyobb, 1,68 MW teljesítményű e-töltőjét mutatta be a Siemens.

Elektromos buszok és kamionok, valamint logisztikai és vállalati e-flották depó-, illetve útközbeni töltését kiszolgáló, minden eddiginél nagyobb töltési teljesítményű megawatt töltőt mutatott be a Siemens. Az új töltők először az osztrák autópályák mellett bizonyíthatnak.

Egyedi igények szerint

A következő generációs SICHARGE FLEX termékcsalád töltői 480 kilowattól (kW) akár 1,68 megawatt (MW) DC (egyenáramú) töltési teljesítményt képesek leadni, dinamikus teljesítményelosztást és akár 1500 A (amper) áramerősséget garantálva. Moduláris és skálázható kialakításuk lehetővé teszi, hogy a különböző igényekhez, helyszíni körülményekhez alkalmazkodva telepíteni lehessen őket.

Az új modell alapját a dinamikus teljesítményelosztó rendszer képezi, ami intelligensen osztja el az energiát több töltőpont, illetve jármű között, a mindenkori igények alapján. A széles teljesítménytartománynak köszönhetően az egyes töltőpontok által éppen szolgáltatott energia 80/120 kW-os fokozatok szerint állítható.

Mind a CCS (Combined Charging System) mind a MCS (Megawatt Charging System) töltési szabványokat támogatja az új termékcsalád, így akár 4 MCS töltőpont is telepíthető, egyetlen töltőoszlop elhelyezésével.

Minimális helyigény

Az iparági vezető teljesítménysűrűséggel (akár 656 kW/m²) működő, rendkívül kompakt kialakítású töltőoszlopok minimális (0,1-02 m²) helyigénnyel szerelhetőek padlóra. Hűtőrendszerüknek köszönhetően pedig akár falra, vagy fej fölötti magasságba is telepíthetőek, ami helyszűke esetén komoly előnyt jelent. Ráadásul a központi tápegységtől akár 300 méterre is elhelyezhetőek a töltőoszlopok, így még sokfélébb környezetben képesek helytállni.

Az új megoldás könnyen telepíthető, karbantartható, és zökkenőmentesen integrálható a korábbi rendszerekbe. A Sifinity Control felhőalapú felügyeleti megoldással ellátott eszközök teljes rálátást és távoli vezérlést biztosítanak az üzemeltetőknek, maximális üzemidőt és működési hatékonyságot, valamint testreszabhatóságot biztosítva. A DepotFinity energiagazdálkodó megoldással integrálva pedig optimalizálható az e-flották töltése, még korlátozott hálózati kapacitás esetén is, csökkentve a költséges infrastruktúra-fejlesztések szükségességét. Az új modell kibervédelmi funkciókkal is rendelkezik.

Forgalmas logisztikai folyosót fog kiszolgálni

Az első SICHARGE FLEX töltőrendszert az osztrák OMV egy pilot projekt keretében már megrendelte, és a Németországot Olaszországgal összekötő, nagy forgalmú A12-es autópálya kufsteini töltőállomásánál fogja telepíteni. Az első fázisban hat töltőpontot helyeznek el, a helyi energiaszolgáltató (DSO) hálózatfejlesztését követően pedig tíz töltőpontra tervezik a bővítést.

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