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

Fontos mérföldkőhöz érkezett a Schneider Electric és a TeraWulf együttműködése

Az előzetes ütemezésnek megfelelően sikeresen leszállított több mint 290 millió dollár értékű mesterséges intelligencia (MI) infrastruktúra megoldást a TeraWulf Lake Mariner adatközpontjához a Schneider Electric, a világ egyik vezető energiatechnológiai vállalata, valamint a digitális infrastruktúra folyadékhűtési technológiájának fejlesztésében élen járó Motivair by Schneider Electric. A projekt jó példa arra, hogyan képes az integrált áramellátás, hűtés és digitális intelligencia új kapacitást biztosítani az MI-korszak által megkövetelt ütemben.

A már meglévő telephely és áramellátási infrastruktúra új generációs digitális infrastruktúra központtá alakítása révén a fejlesztést követően a Lake Mariner létesítmény várhatóan akár 750 MW energiaigényt is képes lesz kiszolgálni. A Buffalo közelében, Barkerben (New York állam, Egyesült Államok) található központ a Motivair iparágvezető folyadékhűtési megoldásait és a Schneider Electric integrált áramellátási infrastruktúráját használja a nagy teljesítményű számítástechnikai (HPC), felhőalapú és mesterséges intelligencia (MI) feladatok támogatására.

A műszaki tervezés, a mérnöki szakértelem, a fejlett energiainfrastruktúra, az innovatív hűtési technológiák, valamint a támogató szoftverek és szolgáltatások ötvözésével ez az együttműködés segíti a TeraWulfot az MI-kompatibilis adatközpontok iránti növekvő igény kiszolgálásában, ezzel egyidejűleg pedig az energiafelhasználás és az üzemeltetési teljesítmény optimalizálásában.

Stratégiai elhelyezkedésének köszönhetően a Lake Mariner létesítmény kihasználja az alacsony költségű, megbízható áramellátást és a skálázható infrastruktúrát, működését pedig a fő bérlők, a Core42 és a Fluidstack (amit a Google támogat) hosszú távú bérleti szerződései biztosítják. A telephely New York állam regionális villamosenergia-hálózatából kap ellátást, amelynek energiamixében mintegy 89 százalékot tesz ki a szén-dioxid-kibocsátásmentes, tiszta energia, emellett pedig jelentős többletenergiával rendelkezik az ügyfelek HPC és MI-terheléseinek kiszolgálására.

„A TeraWulf stratégiájának középpontjában a skálázható, energiahatékony infrastruktúra biztosítása áll, amely képes támogatni az egyre növekvő MI- és HPC-terheléseket. Az olyan iparági vezető vállalatokkal megvalósuló szoros együttműködés révén, mint a Schneider Electric és a Motivair, felgyorsítjuk az MI-kompatibilis kapacitás fejlesztését a Lake Mariner létesítményünkben, miközben megerősítjük azokat a stabil működési alapokat, amelyek szükségesek a hosszú távú ügyféligények kiszolgálásához”

– mondta el Sean Farrell, a TeraWulf operatív igazgatója.

Mivel a TeraWulf tizenkét hónapon belül akart kialakítani több, kifejezetten az MI támogatására szolgáló adatközpontot a telephelyen, vezető stratégiai energiatechnológiai partnerként a projekt során szigorú építési és üzemeltetési határidőket kellett betartania a Schneider Electricnek és a Motivairnek. A TeraWulf emellett műszaki tervezési és mérnöki tanácsadást is igényelt a Schneider Electric Galaxy VX szünetmentes tápegységeinek (UPS), Galaxy lítium-ion akkumulátor-rendszereinek, Motivair hűtőfolyadék-elosztó egységeinek (CDU-k), rack-be építhető elosztócsöveknek és hűtött ajtóknak, valamint a NetShelter rackeknek és szekrényeknek a telepítéséhez. Ezen felül a fejlett felügyelet és a digitális intelligencia érdekében integrálták a Schneider Electric díjnyertes szoftvermegoldását, az EcoStruxure IT Data Center Expertet, míg a Motivair „Client Services” szolgáltatását a kockázatok előrejelzésére, a zavarok minimalizálására és a hűtési beruházás hatékonyságának maximalizálására használták.

„Ahogy az MI-infrastruktúra iránti igény gyorsul, a „time to power” a növekedés meghatározó korlátjává vált. Az üzemeltetőknek olyan partnerekre van szükségük, akik képesek összehangolni a fejlett infrastruktúrát, a szolgáltatásokat és az energiatechnológiai szakértelmet a nagyméretű MI-adatközpontok megvalósításának felgyorsítására. A TeraWulf-fal kötött partnerségünk eredményeként egy olyan stratégiai koncepciót valósítunk meg, ami lehetővé teszi egy hagyományos ipari telephelyen is a helyszíni áramellátás, a mesterséges intelligenciával támogatott automatizálás, a fejlett folyadékhűtés és a digitális intelligencia összekapcsolását. Rugalmas, hatékony és skálázható adatközponti megoldásokat szállítunk az MI-korszak által megkövetelt sebességgel és méretben”

– hangsúlyozta Manish Kumar, a Schneider Electric „Secure Power & Data Centers” részlegének ügyvezető alelnöke.

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

Ipar

A jövő épületei már előre látnak

Egy lépéssel közelebb az emberközpontú autonóm épületek megvalósítása.

A Siemens víziója szerint az intelligens épületek következő generációja már nem csupán reagál a környezetére, hanem előre gondolkodva, önálló döntésekkel képes megteremteni a komfortosabb és fenntarthatóbb működés alapjait. Így például egy intelligens irodaház automatikusan készíti elő a tárgyalókat: az időbeosztás, a megbeszéléseken részt vevők száma és személyes preferenciái alapján kiválasztja a megfelelő méretű helyiséget és beállítja a hőmérsékletet vagy a páratartalmat.

Jól mutatja ezt az irányt a legújabb fejlesztés. A megoldás nem csak jelzi, ha valami elromlik, hanem előre észreveszi a közeledő problémákat, meghatározza azok okát, és automatikusan elindítja a szükséges javítási folyamatot.

Az Asset Performance Advanced épületfelügyeleti megoldás lényege, hogy folyamatosan figyeli az épület gépészeti berendezéseit és fűtés-hűtési rendszereit. Ha rendellenességet észlel, automatikusan rangsorolja a feladatokat, és továbbítja azokat a megfelelő szakembereknek, legyen szó az épület saját karbantartóiról vagy a Siemens szervizcsapatáról.

Egy hagyományos megoldás csak akkor jelez, ha már gond van. Ez a AI-segítette rendszer viszont már a korai figyelmeztető jeleket is felismeri, így jobban elkerülhetők a költséges sürgősségi javítások, a váratlan leállások és az elégedetlen bérlők. Az új rendszer tehát összeköti a hibák felismerését, az azonnali döntéshozatalt és a tényleges beavatkozást a mesterséges intelligencia, szakértői tudás és szerviztámogatás segítségével.

A szolgáltatás különösen hasznos lehet olyan helyeken, ahol egy meghibásodás komolyabb következményekkel járhat, így például irodaházakban, ipari létesítményekben, kórházakban.

A megelőző szemléletnek köszönhetően a karbantartási költségek akár 50 százalékkal is csökkenthetők a hagyományos, „elromlik, majd megjavítjuk” megközelítéshez képest.

A szolgáltatás a Siemens Building X digitális épületmenedzsment platformjának részeként érhető el.

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

Ipar

Az MKIK üdvözli az uniós források hazahozataláról szóló megállapodást

Az Magyar Kereskedelmi és Iparkamara, valamint a területi gazdasági kamarák üdvözlik az Európai Bizottság és Magyarország között létrejött megállapodást, amely lehetővé teheti az uniós fejlesztési források újbóli elérését hazánk számára. A Kamara készen áll szakmai együttműködéssel segíteni a magyar kormányzatot a vállalkozásfejlesztési programok megvalósításában.

A Kamara álláspontja, hogy a források gyors és hatékony felhasználása kiemelt nemzetgazdasági érdek. Különösen fontos, hogy ezek a támogatások olyan programokban hasznosuljanak, amelyek közvetlenül erősítik a magyar vállalkozások versenyképességét, támogatják a digitalizációt, az innovációt, az energiahatékonysági és technológiai fejlesztéseket, valamint a munkaerő és a vállalkozói készségek fejlődését.

Az MKIK országos vállalkozói hálózatára és szakmai tapasztalatára építve kész ré zt venni a fejlesztési programok előkészítésében, egyeztetésében és megvalósításában.

A Kamara az elmúlt években számos országos jelentőségű hazai és uniós vállalkozásfejlesztési program megvalósításában vett részt. Ezek közül kiemelkedik a 2015 és 2023 között megvalósult Modern Vállalkozások Programja, Magyarország legnagyobb digitális vállalkozásfejlesztési kezdeményezése. A program során az MKIK által vezetett konzorcium több mint 25 ezer vállalkozást ért el, csaknem 16 ezer cégnél személyes digitális átvilágítás és fejlesztési tanácsadás valósult meg. A program jelentősen hozzájárult ahhoz, hogy a hazai kis- és középvállalkozások digitális felkészültsége számottevően javuljon, és Magyarország az Európai Unió digitális fejlettségi mutatóiban jobban fel tudjon zárkózni az európai mezőnyhöz.

A Kamara a továbbiakban is kész szakmai támogatást nyújtani a kormányzatnak és a fejlesztéspolitikai szereplőknek annak érdekében, hogy az uniós források a lehető legnagyobb mértékben a magyar vállalkozások fejlődését és a gazdaság versenyképességének erősítését szolgálják.

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