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 Schneider Electric és a Microsoft együtt gyorsítják fel a gyártás modernizációját

Jelentős időmegtakarítást, a mérnöki folyamatok felgyorsítását és rugalmasabb működést hozhat a termelőcégek számára a Schneider Electric és a Microsoft együttműködése. A két vállalat a Hannover Messe kiállításon mutatja be, hogyan kapcsolható össze az automatizálás, a felhőtechnológia és a mesterséges intelligencia egy hatékonyabb gyártást lehetővé tevő, egységesebb ipari környezet létrehozása érdekében.

A termelőcégeknek egyszerre kell megbirkózniuk a bővülő termékpaletta, az ellátási láncok kapcsán jelentkező bizonytalanságok és a modernizáció biztonságos módon történő megvalósítása jelentette kihívásokkal. A Schneider Electric, a világ egyik vezető energia-technológiai vállalata és a Microsoft stratégiai együttműködése olyan megoldásokat kínál számukra, amely lehetővé teszik a mérnöki folyamatok felgyorsítását, a működésük korszerűsítését, valamint a rugalmasságuk és az ellenállóképességük növelését.

A két vállalat az április 20-24. között megrendezett Hannover Messe kiállításon mutatja be a gyártási hatékonyságot új szintre emelő, már a gyakorlatban is bizonyított koncepciót. Az együttműködés ipari tevékenységet támogató alapját a Schneider Electric nyílt, szoftveralapú automatizálási platformja, az EcoStruxure Automation Expert biztosítja, amely a telephelyeken, edge- és hibrid környezetekben egyaránt alkalmazható. Ezt az alapot egészítik ki a Microsoft Azure felhő- és mesterségesintelligencia-szolgáltatásai (MI), amelyek összehangolják, elemzik és optimalizálják az ipari folyamatokat. A koncepció eredménye pedig az MI-ügynökökkel támogatott gyártáson, a nyílt automatizáláson és a teljes körű fenntarthatóságon alapuló egységes megközelítés.

Az EcoStruxure Automation Expert lehetővé teszi a gyártók számára, hogy miután már egyszer létrehozták, szimulálták a működését, validálták és alkalmaztak egy automatizálási logikát, azt bárhol újra használhassák újrahangolás nélkül. A Schneider Electric átfogó, a biztonság, a megfelelőség és az ipari integráció terén meglévő szakértelme még a szigorúan szabályozott környezetekben is megfelelő megbízhatóságot nyújt.

„Az MI-ügynökökre épülő dizájntól kezdve a szoftveralapú működésig a Microsoft és a Schneider Electric egyetlen, interoperábilis munkafolyamatot kínál, amely következetesen validálja, szimulálja és alkalmazza az automatizálási logikát felhő- és edge-környezetben egyaránt”

– mondta el Gwenaelle Huet, a Schneider Electric „Industrial Automation” területért felelős ügyvezető alelnöke.

Míg a hagyományos automatizálási megoldások külön eszközöket és a feladatok átadását igénylik minden egyes fázisban – a mérnöki tervezéstől a szimuláción és az üzembe helyezésen át az üzemeltetésig –, a közös platform ezeket egyetlen, jól nyomon követhető munkafolyamatba sűríti. A koordinátor által összehangolt specializált MI-ügynökök automatizálják a rutinszerű tervezési döntéseket, és még a felhasználás előtt validálják az automatizálási logikát, csökkentve ezáltal a tervezéstől a megvalósításig tartó átfutási időt, valamint javítva a már elsőre megfelelő eredmények arányát. A Schneider Electric gyártók számára fejlesztett ipari copilotja, amelyet az Azure AI működtet, már most is kézzelfogható eredményeket hoz a gyakorlatban: a mérnöki csapatok akár 50 százalékos időmegtakarítást is elérhetnek a vezérlési konfigurációs és dokumentációs feladatok esetében, miközben a gyártósorokon korábban heteket igénylő módosítások ma már órák alatt elvégezhetők.

A H2E Powerrel, az indiai zöldhidrogén-piac egyik úttörőjével megvalósított projekt során a platform több mint 6000 órányi stabil autonóm működést biztosított az egyik legnagyobb kihívást jelentő ipari környezetben. Mindeközben támogatásával akár 10 százalékos csökkenés is elérhető volt a hidrogén fajlagos költségében, ami egy tipikus, 10 MW-os üzem esetében évente körülbelül 500 000 eurónak megfelelő megtakarítást jelent.

„Az ügynökalapú dizájnnal bezárjuk a mérnöki elképzeléstől a gyakorlati megvalósításig terjedő kört: automatizáljuk a döntéseket, korai validálást kínálunk és újra felhasználható automatizálási csomagokat teszünk elérhetővé, amelyeket a Schneider Electric felhő- és edge-környezetben egyaránt tesztelhet és alkalmazhat”

– jelentette ki Dayan Rodriguez, a Microsoft „Manufacturing and Mobility” területért felelős vállalati alelnöke.

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

Ipar

Új megoldások az ipari kapcsolástechnikában

Egyenáramú alkalmazásokhoz érkezik a SENTRON 3QD2 félvezetős megszakító és a SIRIUS 3RF5 kapcsolókészülék.

Az ipari kapcsolástechnika növekvő igényeire adnak választ a Siemens új megoldásai. A frissen debütált félvezetős megszakító, intelligens védelmi algoritmusokra épülve, mikroszekundumos tartományban képes zárlatokat megszakítani, ami akár ezerszer gyorsabb a hagyományos rendszereknél. Ez elengedhetetlen az egyenáramú (DC) hálózatok működéséhez, és jelentősen növeli a védelem szintjét, valamint a rendszerek rendelkezésre állását.

A SENTRON 3QD2 kompakt, többfunkciós, paraméterezhető készülékében egyesülnek a védelem, a kapcsolás, a felügyelet és az energiagazdálkodás funkciói, több különálló eszközt kiváltva, és jelentős helymegtakarítást biztosítva. Karbantartásmentes kialakításának és mechanikus kopó alkatrészek hiányának köszönhetően, hosszú élettartamot és maximális üzembiztonságot garantál, így ideális kritikus infrastruktúrákban történő alkalmazásra is.

Ezt a készüléket egészíti ki a mozgó alkatrészek nélküli, elektronikus SIRIUS 3RF5 szilárdtest-kapcsolókészülék (relé), ami félvezetőket használ az áramkörök vezérlésére, és elsőként kínál ilyen megoldást egyenáramú alkalmazásokhoz. Kifejezetten ellenállás jellegű terhelések nagyfrekvenciás kapcsolására készült, alacsony kopású és tartós megoldást kínálva, amely növeli az ipari berendezések hatékonyságát és rendelkezésre állását.

A SIRIUS 3RF5 készülék továbbá a fenntarthatóságot jelző Siemens EcoTech minősítéssel kerül a piacra.

A Hannover Messe 2026 ipari szakkiállításon először látható, SIVACON S8 kisfeszültségű kapcsolóberendezésekbe vagy a SIVACON 8PS gyűjtősín-rendszerekbe integrálható megoldások a nagy teljesítményt igénylő létesítményekben tesznek majd szolgálatot.

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

Ipar

Stagnáló piacon is növekedett a Mapei

A Mapei Kft. 2026 első negyedévében 8,8 milliárd forint belföldi árbevételt ért el, amely 13,7 százalékkal haladja meg az előző év azonos időszakának értékét. Az exportértékesítés 36 százalékkal, 139 millió forintra nőtt.

„A visszafogott beruházási környezetben is erősíteni tudtuk piaci pozíciónkat, ugyanakkor az ágazatot továbbra is bizonytalanság jellemzi. Az építőiparban idén legfeljebb stagnálás várható, már a nullszázalékos teljesítmény is kedvezőnek számítana. Ennek ellenére vállalatunk kétszámjegyű növekedéssel tervez”

– mondta Markovich Béla a Mapei Kft. ügyvezetője.

A KSH adatai szerint 2026 első két hónapjában 5,7 százalékkal csökkent az építőipari termelés éves alapon. Bár februárban havi szinten volt némi élénkülés, ez még nem jelent trendfordulót, miközben az új szerződések jelentős visszaesése gyenge kilátásokat jelez. Az ágazat egyelőre stagnálás közelében van, és továbbra is jelentős bizonytalanság jellemzi.

A bizonytalanság egyik fő forrása a kőolaj- és gázbeszerzések akadozása és az ennek nyomán fellépő energiaár emelkedés, amely az iráni konfliktus nyomán erősödött. Ez közvetlenül érinti az energiaintenzív alapanyagok, például a cement, a tégla és a kőolaj-alapú termékek gyártását, miközben a szállítási költségek növekedése az egész ellátási láncon végiggyűrűzik.

„A piaci szereplők attól tartanak, hogy az energiaárak tartósan kiszámíthatatlanok maradnak, ami további áremelkedéseket hozhat, és visszafoghatja a keresletet. Ráadásul nemcsak a szállítási költségek növekedése jelent kockázatot, hanem az ellátás biztonsága is egyre bizonytalanabbá válik”

– mondta Stamler Szabolcs, a Mapei Kft. kereskedelmi vezetője.

Az energetikai otthonfelújítási program részleges felfüggesztése szintén nincs kedvező hatással az építőiparra, de a szakember szerint ez csak egy kis része az elérhető pályázati lehetőségeknek. A döntés ugyanakkor nem érte váratlanul a szereplőket, és önmagában nem okoz jelentős visszaesést, mivel a korábbi lakásvásárlások és támogatott konstrukciók már megalapozták a felújítási keresletet.

Az építőipar szempontjából fontos fejlemény, hogy erősödnek a remények az uniós források felszabadítására. Egy jelentősebb támogatási csomag nemcsak az elmúlt időszakban leállt állami beruházásokat indíthatná újra, hanem érdemben javíthatná az ágazat kilátásait is, bár ennek időzítése és feltételei továbbra is bizonytalanok.

A Mapei Kft. várakozásai szerint az építőipar 2026-ban stagnál, érdemi növekedés legfeljebb korlátozott mértékben várható. Tartósabb stabilizálódás és mérsékelt bővülés legkorábban 2027-től indulhat meg.

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