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

Mapei: az építési engedélyek megugrása már az élénkülés előjele

A Mapei Kft. értékelése szerint a friss adatok az egyértelmű fordulópontot jelzik a lakáspiacon. Az átadott lakások száma még a korábbi, gyengébb időszak beruházási döntéseit tükrözi, míg az engedélyszám ugrásszerű növekedése már az új ciklus kezdetét mutatja.

A KSH friss gyorsjelentése szerint 2025-ben 12 062 új lakás épült Magyarországon, ami 9,3 százalékkal kevesebb az előző évinél. Ugyanakkor az építési engedélyek és egyszerű bejelentések száma 28 081-re emelkedett, ami 37 százalékos növekedést jelent 2024-hez képest.

A Mapei szerint a jelentősen megnövekedett építési engedélyszám már az állami lakásvásárlási és felújítási támogatások élénkítő hatását tükrözi. Ezek a programok elsősorban a magánépítkezésekre és a magánfelújításokra gyakorolnak pozitív hatást, amely a következő évek kivitelezési volumenében is meg fog jelenni.

„Az elmúlt években jellemzően 8–10 ezer lakásra adtak ki évente engedélyt, most viszont a szokásos mennyiség többszörösét látjuk. Az idei évben minimum a duplájára számítunk az elinduló lakásszám tekintetében”

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

Az ingatlanfejlesztők újra mozgásban

A KSH adatai szerint az új lakások 64 százalékát vállalkozások építették, ami az előző évhez képest növekedést jelent. A Mapei szerint ez azt mutatja, hogy az ingatlanfejlesztési projektek éledeznek, több nagyobb lakásépítő cég több ezer lakás indítását tervezi, különösen az egykori ipari területek átalakításával érintett városrészekben.

A vállalat hangsúlyozza: a lakásépítés mellett a lakásfelújítás is erősödő pályára állhat. A támogatási környezet és az energiahatékonysági elvárások egyaránt ösztönzik a magánberuházásokat.

Stabilizálódó, mérsékelten bővülő piac

A Mapei Kft. 2026-ra stabilizálódó, mérsékelten bővülő piaci környezetre számít, és az ágazatban 3–3,5 százalékos növekedést valószínűsít. A várakozás alapja a 2025-ben elindított támogatások és az építési engedélyek számának jelentős emelkedése, amely 2026–2027-ben a kivitelezési volumenekben is megjelenhet. A vállalat ugyanakkor nem számít gyors fellendülésre. A piac jelenlegi szerkezete inkább stabilizálódást jelez.

„A fő kihívás ma az, hogy stagnáló forgalom mellett nőnek a költségek, miközben a verseny lefelé nyomja az árakat, a vállalkozások nem tudják teljes mértékben érvényesíteni költségnövekedésüket az áraikban. Ez az árrések szűküléséhez és a nyereség csökkenéséhez vezet. A támogatások és a fokozatosan erősödő kereslet ugyanakkor stabilabb növekedési pályát alapozhatnak meg”

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

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

Ipar

Itt az utolsó esélyünk a GMO-k kontrollálására

Legkorábban már március elején elfogadhatja az Európai Parlament azt a rendelet-tervezetet, ami lényegében megszünteti a hatósági kontrollt és nyomon követést az új géntechnológiával készült, génmódosított termékek (új GMO-k) felett. Aki ezzel nem ért egyet ‒ legyen szó szervezetről vagy magánszemélyről ‒ még van lehetősége jelezni ezt a magyar európai parlamenti képviselők felé, akik csak akkor tudnak hatékonyan fellépni a tervezet jelen formája ellen, ha megvan hozzá a megfelelő társadalmi támogatottságuk.

„A géntechnológia olyan eljárás, amit lehet felelősen és felelőtlenül használni, illetve elfogadni vagy elutasítani, mindez döntés kérdése. Ökológiai gazdálkodókat minősítő szervezetként mi teljes mértékben elutasítjuk a génmódosítás élelmiszeripari és agrárfelhasználását, mert nem ebben látjuk a megoldást, de elfogadjuk, ha másoknak erről más a véleményük”

‒ vezette fel a problémát dr. Roszík Péter címzetes egyetemi docens, a Biokontroll Hungária Nonprofit Kft. vezetője.

A szakértő azonban azt már elfogadhatatlannak tartja, hogy a rendelet épp a döntés lehetőségét vonná meg az emberektől és intézményektől azzal, hogy sem a biztonsági ellenőrzés, sem a nyomonkövethetőség nem lenne kötelező ezekre a termékekre a továbbiakban, ahogy a csomagoláson sem kellene feltüntetni, hogy a termék génmódosított alapanyagokból készül. Ezzel – véleménye szerint – sérülne a fogyasztók önrendelkezési joga: információ híján nem mérlegelhetnék, mit szeretnének enni és mit nem, és ez csak az egyik komoly probléma.

A szervezet szerint ugyanis a nemesítők és termelők sem tudnának dönteni a vetőmaghasználatról. A jelöletlen termékek például megnehezítenék a biogazdálkodást, ahol tilos a GMO-k alkalmazása, ideértve az új technológiájú GMO termékeket is.

Legalább ilyen jelentős kockázat, hogy a GMO vetőmagot előállító cégek szabadalmaztathatnák a vetőmagokat, így nagy multinacionális cégek határozhatnák meg, mit vessenek a gazdák, mit egyenek a fogyasztók. Azok a termelők, akik olyan vetőmagot használnak, amely hordozza a cég által levédett tulajdonságokat, akár perelhetőek lennének, ha azt nem az adott cégtől vették.

Végül és messze nem utolsósorban a biztonsági ellenőrzés kötelezettségének megszűntetése azzal járna, hogy alapvetően ezen GMO-t elállító cégek jóérzésén vagy költési hajlandóságán múlna, hogy mennyi és milyen alapos vizsgálatnak vetik alá ezeket a termékeket és terményeket a forgalmazás előtt. Nyilván szándékosan senki nem okoz kárt, de a GMO közép- és hosszú távú hatásairól eddig nem készültek kellően kimerítő vizsgálatok. Ha a rendelet átmegy, már a rövid távú hatásokban sem lehetünk majd biztosak.

„Mindez messze nemcsak a hazai biogazdálkodók, vagy a Biokontroll véleménye. Számos holland, német, francia, olasz és más tudományos intézet figyelmeztet a veszélyre”

‒ tette hozzá a szakember.

Nagyon úgy néz ki, hogy a rendelet ezen formáját ellenzők egyetlen dolgot tehetnek: csatlakozhatnak a tagállamok állampolgárainak azon tömegéhez, akik írásban fejezik ki szándékukat és véleményüket a követhetetlen GMO-használat ellen. Ha sikerül elérni a kellő létszámot, a kötelező jelölés és ellenőrzés megtartása talán elérhető. Erre a levélírásra számos szervezet, így a Biokontroll is lehetőséget ad honlapján a https://www.biokontroll.hu/vedjuk-meg-a-gmo-mentes-mezogazdasagot/ címen, ahol a kezdeményezéshez csatlakozni kívánók azt is bejelölhetik, név szerint mely képviselőknek szeretnék elküldeni a levelet.

„Bízunk benne, hogy minél többen kifejtik majd ellenvéleményüket, mert ha a tervezet átmegy, olyan szellemet engedünk ki a palackból, amit nem lehet újra kontroll alá vonni. A GMO termelésben érintett nemzetközi cégek eddig is mindent megtettek az üzleti érdekeik érvényesülését gátló jogi biztosítékok lebontására. Reméljük, ezt a kísérletet is sikerül közösségi összefogással megakadályozni”

‒ zárta szavait Dr. Roszík Péter.

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

Ipar

DfAM Fusionben: topológia optimalizálás additív gyártáshoz – ADMASYS HU webinár

Az additív gyártás összes előnye csak additív szemléletű tervezéssel használható ki. Az ADMASYS HU online webinárja bemutatja, hogyan alkalmazható a topológia optimalizálás az Autodesk Fusion környezetben és miért ideális páros ehhez az SLS technológia a Formlabs Fuse 1+ 30W rendszerrel – valós mérnöki példán keresztül.

A topológia optimalizálás gyakorlati választ ad egy klasszikus mérnöki dilemmára: hogyan csökkenthető az anyagfelhasználás és a tömeg úgy, hogy az alkatrész teherbírása üzembiztos maradjon. Ez a megközelítés különösen jól érvényesül SLS technológiával, ahol a lecsupaszított, bonyolult geometria nem többletköltséget, hanem tényleges költségcsökkenést eredményez.

👉 Regisztráció ezen a linken >>

Az ADMASYS HU február 26-án gyakorlatias online webinárt szervez, amely kifejezetten azoknak a mérnököknek szól, akik Fusiont használnak, és szeretnének szintet lépni az additív gyártásra tervezés (DfAM) területén. A résztvevők egy valós alkatrészen keresztül követhetik végig a teljes munkafolyamatot: a végeselemes szimulációtól és optimalizálástól egészen a gyártás-előkészítésig.

A webinár főbb témái:

Additív gyártásra tervezés (DfAM) és topológia optimalizálás mérnöki alapjai
Végeselemes szimulációk értelmezése: terhelések, peremfeltételek, anyagmodellek
Topológia optimalizálás lépésről lépésre Fusionben egy valós alkatrészen
Gyártástechnológiai megkötések és optimalizálási célok helyes beállítása
Gyártás-előkészítés SLS nyomtatáshoz a Formlabs PreForm szoftverben

Időpont: 2026. február 26. (csütörtök)

Időtartam: 15:00–16:00 (CET)

Előadó: Kőcs Péter – full-stack engineer (Shapr3D, Ideaform), az ADMASYS HU 3D Akadémia oktatója

👉 Regisztráljon ezen a linken >>

A webinár ajánlott minden olyan tervezőnek és mérnöknek, aki Fusionben dolgozik, és szeretné már a tervezési fázisban kihasználni az additív gyártás műszaki és gazdasági előnyeit.

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