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

Advertisement Booking.com

Ipar

Új telephelyvezető a Dachser Hungary Food Logistics élén

Prazsák Gábor irányítja telephelyvezetőként 2025 májusától a Dachser Hungary Food Logistics budapesti élelmiszerlogisztikai kirendeltségét.

A több mint 20 éves tapasztalattal rendelkező szakember a raktározási tevékenységért, a szerződéses logisztikáért, a belföldi disztribúcióért, az ügyfélszolgálatért és az értékesítési területért felel a Dachser budapesti telephelyén.

Prazsák Gábor közgazdász, ezen belül logisztikai szakirányon végzett. Több mint 20 éve dolgozik a logisztika területén, az elmúlt 11 évben pedig a hőmérséklet-szabályozott áruszállítás gyakorlatilag minden területével foglalkozott az értékesítéstől, operatív irányítástól kezdve a nemzetközi területeken át az üzletfejlesztésig. Május elején csatlakozott a Dachser Food Logistics csapatához, és a budapesti telephely vezetőjeként a hűtött és szárazélelmiszer-raktározási és szállítmányozási feladatokért felel. Közel 70 kolléga munkáját irányítva dolgozik az operatív vezetés mellett a folyamatok optimalizálásán, szabványos rendszerszerű működtetésén, valamint az üzletfejlesztésen.

„A fenntarthatóságra és az innovációkra, például a digitalizációra való törekvés tette számomra igazán vonzó lehetőséggé a munkavállalást a Dachsernél”

– mondta el Prazsák Gábor.

„Úgy vélem, csak ezen szempontok mentén lehet egy logisztikai vállalat hosszú távon is magas minőségben hangsúlyos szereplője a piacnak, és teljes mértékben azonosulni tudok ezekkel a vállalati értékekkel. Mindemellett remek csapat fogadott a Dachsernél, nagyon jók a kezdeti tapasztalataim, sok támogatást kapok a kollégáktól. Jó volt egy ilyen közegbe megérkezni.”

„Az élelmiszerlogisztika egy különösen kényes, nagy szakértelmet, odafigyelést, precizitást igénylő terület a tevékenységeinken belül”

– mondta el Szabó Péter, a Dachser Hungary cégvezetője.

„Ahogy mindenben, itt is a legmagasabb minőségre törekszünk, bőven az előírások betartásán túl, célunk, hogy ügyfeleink megbízható partnerei legyünk. Gábor kiváló szakember, aki pontosan érti az élelmiszerlogisztika mögött rejlő felelősséget, látja a fejlődési lehetőségeket, így nagyon örülünk, hogy csatlakozott a csapathoz.”

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

Ipar

Ipari automatizációval erősít a Delta Technologies

A Robotizálunk Kft. 51%-os tulajdonrészének megvásárlásáról írtak alá szándéknyilatkozatot a Delta Technologies Nyrt. és a Robotizálunk Kft. tulajdonosai.

Az akvizíció növekedési lehetőséget nyújt mindkét cég számára, egyúttal erősödnek szakmai kompetenciáik. A Delta akvizíciós stratégiájába szorosan illeszkedő tranzakciót várhatóan a közeljövőben továbbiak is követni fogják.

A Delta Technologies Nyrt. és a Robotizálunk Kft. tulajdonosai az átvilágításokat követően szándéknyilatkozatot írtak alá a társaság 51%-os tulajdonrészének megvásárlásáról. A megállapodás egyúttal rögzíti a további részesedésnövelés lehetőségét is középtávon. A tranzakció zárásának előfeltétele a felek közötti adásvételi szerződés aláírása, valamint az abban meghatározott esetleges zárási feltételek teljesülése.

A Delta Technologies Nyrt. hosszútávú stratégiájában meghirdetettek szerint a vállalat keresi az olyan, többek között az ipari automatizáció (Ipar 4.0) területén működő társaságokat, amelyekkel fejlesztheti a jelenlegi szolgáltatás portfólióját. A mostani tranzakció a stratégiával összhangban egyrészt tovább erősíti a Budapesti Értéktőzsdén jegyzett vállalat piaci pozícióját, másrészt mérföldkövet jelent a cégcsoport szakmai profiljának erősítésében az ipari automatizáció és a digitalizáció területén. Céljuk, hogy nagyságrendileg 6 milliárd forintos tőkebevonással 3-5 év alatt további értékteremtő akvizíciókat hajtsanak végre, melynek során első körben főként a hazai, majd középtávon a releváns régiós piacokon keresnek potenciális akvizíciós célpontokat.

A Robotizálunk Kft.-t 2017-ben alapították, győri székhelyén 20 munkavállalót foglalkoztat. Az elmúlt évek során a cég stabil szereplővé vált az ipari automatizálás és robottechnológia hazai piacán. Fő tevékenységük az ipari automatizálás, azon belül is a robotizálás, a robottechnológiai tervezés és kivitelezés. Szakembereik több mint egy évtizedes tapasztalata a célgéptervezés, illetve robotprogramozás területén garanciát nyújt az elvégzett munka minőségére, melynek köszönhetően számos iparágban építettek ki hosszú távú, stabil kapcsolatokat ügyfeleikkel. A Robotizálunk Kft.-t a mérnöki precizitás, a testreszabott műszaki megoldások és a partnereik versenyképességét támogató hozzáállás határozza meg. Céljuk, hogy továbbra is meghatározó és megbízható technológiai partnerként segítsék ügyfeleiket a gyártási hatékonyság és minőség növelésében.

A Delta Technologies Nyrt. az akvizícióval a meglévő ügyfélbázisára és meghatározó piaci jelenlétére alapozva támogatni szeretné a Robotizálunk Kft. további növekedését, valamint elősegítené a társaság külpiaci terjeszkedését, kihasználva a Robotizálunk Kft. komplex ipari automatizációs referenciáit. A tranzakció zárását követően a társaság változatlan formában fog tovább működni.

Az elmúlt időszakban a Delta Technologies Nyrt. és 100%-os tulajdonú leányvállalata, Magyarország egyik legjelentősebb rendszerintegrátora, a Delta Systems Kft. is számos organikus üzletfejlesztést és hatékonyságjavító kezdeményezést valósított meg, új szakmai képviselőkkel erősítette meg felügyelőbizottságát, ezáltal is növelve a befektetők bizalmát.

Az akvizíciókkal és a további üzletfejlesztéssel céljuk a jövedelmezőség javítása, a szinergikus lehetőségek kihasználása, a rugalmasságuk erősítése és a cégcsoporton belüli digitalizációs kompetencia biztosítása.

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

Ipar

Ez mentheti meg az e-töltős benzinkutakat

Nem fog elszállni a villanyszámla.

Kezd általános elvárássá válni, hogy a forgalmasabb utak mentén rendelkezésre álljon e-töltő, sőt, lehetőleg gyorstöltést biztosító berendezés. Ezek az akár 300-400 kW teljesítményű töltők jelentős villamosenergia-igénnyel bírnak, az üzemeltetőnek ráadásul fel kell készülnie, hogy elegendő teljesítmény álljon rendelkezésre akkor is, ha egyszerre használják az összes töltőpontot.

Biztosíthatják ezt úgy, hogy a csúcskapacitásnak megfelelő hálózati teljesítményt kötik le az áramszolgáltatónál, ezért azonban a kihasználtságtól függetlenül fizetniük kell. Ez nem túl költséghatékony megoldás, ráadásul a kapacitásbővítést lehetővé tevő, új villamos infrastruktúrák kiépítése is költséges, illetve akár éveket jelentő, időigényes folyamat. Ha azonban alacsonyabb teljesítménylimitet határoznak meg, és átlépik, bírságot kell fizetniük, illetve a védelmi készülékek esetleges működésbe lépése pedig átmeneti áramszünethez, így üzemkimaradáshoz is vezethet.

Erre nyújt megoldást a Siemens új fejlesztése. A dinamikus terhelésmenedzsmentet biztosító eszköz plug-and-play kialakítással, könnyen telepíthető hardveregységgel nem csupán a töltőberendezések, hanem a teljes telephely teljesítményét egyetlen közös rendszerben szabályozza. Azaz optimalizálható úgy a villamosenergia-gazdálkodás, hogy szükség esetén kielégítő töltési teljesítmény álljon rendelkezésre minden egyes töltőponton, miközben az akár alacsonyabb teljesítménylimitet sem lépi át az üzemeltető.

Ez az előrekonfigurált, és szabadon paraméterezhető hardvereszköz egyszerűbbé teszi az elektromos hálózat és a hozzá kapcsolódó eszközök felügyeletét, irányítását. Az ún. Multipurpose Automation Box hidat képez az elektromos fogyasztók, termelők és a szoftveres vezérlőrendszerek között, lehetővé téve az eszközök egy platformon történő vizualizációját, adatainak gyűjtését, illetve kezelését, elemzését.

A megoldás bármilyen Modbus-kommunikációval rendelkező készülékkel összeköthető, így például e-töltők mellett napelem, kiserőmű vagy mikrogrid szabályozásra is alkalmas. Egy automatizációs egység legalább 10 töltő menedzsmentjére képes, gyártótól függetlenül, de skálázhatóságának köszönhetően akár 250 eszköz is kezelhető ezzel a megoldással. Integrálható a távoli felügyeletet biztosító, felhőalapú szoftveres alkalmazásokba, így a Siemens Electrification X portfóliójába is, amelynek segítségével például helyszíni kiszállás nélkül elvégezhető a töltőberendezések hibaelhárítása vagy újraindítása.

Az egység tervezésekor a helytakarékos kialakítás és a zord környezeti feltételekkel szembeni ellenállóképesség mellett kiemelt figyelmet kapott az kiberbiztonság is, ezáltal megbízható, erőforrás- és költséghatékony, valamint fenntartható energiaoptimalizálási megoldást biztosít.

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