Ipar
Hogyan gondolkodik a generatív MI? Szegedi kutatók keresik a választ a chatbotok titkaira
A mesterséges intelligencia (MI) egyre több feladatban segít minket a mindennapokban, de mi történik egy chatbot „fejében”, amikor választ ad egy kérdésre vagy értelmez egy utasítást?
Többek között erre keresi a választ a Szegedi Tudományegyetem Mesterséges Intelligencia Kompetencia Központjának áprilisban induló kutatása, együttműködésben az amerikai Rutgers Egyetemmel és a német Ludwig-Maximilians-Universitättel. A cél, hogy mélyebben feltárják a generatív nyelvi modellek működését a technológia biztonságosabb és hatékonyabb alkalmazása érdekében.
Belelátni a generatív MI modellek fejébe
A mesterséges intelligencia képes utánozni az emberi gondolkodást, de valóban érti is a saját döntéseit? A generatív modellek – amelyek különféle algoritmusok és gépi tanulási modellek segítségével a megadott utasítások alapján hoznak létre új tartalmakat – képesek lehetnek sakkozni, de felmerül a kérdés, hogy valóban ismerik-e a játékszabályokat, vagy csupán mintázatokat követnek anélkül, hogy értenék a játék működését.
A RAItHMA projekt keretében induló kutatás egyik fontos témája, hogy a generatív MI modellek hogyan reprezentálják az egyes fogalmakat, és ezek a fogalmak milyen kapcsolatban állnak egymással. Magyarán, ha egy chatbot igaznak ítél egy állítást, vajon automatikusan hamisnak tartja annak tagadását? Az emberi gondolkodás számára ez magától értetődő, de a nyelvi modellek esetében nem minden esetben teljesül.
A chatbotok meglepő korlátai
„A nagy nyelvi modellek nem a tényleges tudást vagy a szabályok megértését sajátítják el, hanem pusztán a szövegek folytatására épülnek. Ebből kifolyólag a chatbotok olykor olyan alapvető kérdésekben hibáznak, amelyeket adott esetben egy gyermek is képes megválaszolni. Ha például felsoroljuk a hét törpe nevét, majd megkérdezzük, hogy egy adott név szerepelt-e a listán, a modell nem mindig tudja a helyes választ. Az MI képes akár rendkívül összetett matematikai feladatokat is megoldani, ugyanakkor nehezen birkózik meg a halmaz fogalmával és néha egészen egyszerű feladványokkal is. Ha sikerül felderíteni ennek hátterét, nagyot léphetünk előre a mesterséges intelligencia jobb megértése és biztonságosabb, hatékonyabb használata felé”
– mondta Dr. Jelasity Márk, az Interdiszciplináris Kutatásfejlesztési és Innovációs Kiválósági Központ Mesterséges Intelligencia Kompetenciaközpont vezetője.
A kutatók arra is keresik a választ, hogy mi áll ezeknek az ellentmondásoknak a hátterében, milyen belső tudással rendelkezik a modell, és miképpen csökkenthető a kommunikációs zavar ember és gép között. Amellett, hogy ez a munka a generatív MI megbízhatóságának javítását szolgálja, új távlatokat nyithat a modellek alkalmazásában számos területen.
Megbízhatunk a mesterséges intelligenciában?
Ahogy egyre több területen alkalmazzuk a mesterséges intelligenciát, komoly kockázatot jelent, ha nem értjük pontosan, hogyan működnek ezek a modellek. Egy önvezető autó például képes felismerni az előtte haladó járműveket és a közlekedési táblákat, de nem képes megérteni a közlekedési helyzeteket. Egy ember tudja, hogy ha egy labda begurul az útra, valószínűleg egy gyerek fog utána szaladni – a mesterséges intelligencia viszont ezt a kontextust egyelőre nem képes felismerni.
Az egyik alapvető hiányosság, hogy a modellek nem építenek ki stabil világmodellt, ami kulcsfontosságú lenne a megbízható működéshez. A Szegedi Tudományegyetem kutatói nemzetközi partnereikkel együtt arra törekednek, hogy feltárják a generatív MI korlátait és mélyebben megértsék működését. Első lépésként ugyanis, ha pontosabb képet kapunk arról, hogyan „gondolkodnak” ezek a rendszerek és milyen hibák jellemzik őket, az hosszú távon segíthet új megközelítéseket kialakítani. Az így szerzett tudás hozzájárulhat a jövő MI-rendszereinek alakításához, a hatékonyabb, megbízhatóbb tervezéshez. A mesterséges intelligencia ugyanis nem csupán egy technológiai eszköz, hanem a tudomány egy olyan területe, amelynek mélyebb megismerése kulcsfontosságú a jövő fejlesztéseihez.
További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!
Ipar
Vezető pozícióban a Schneider Electric Resource Advisor+ megoldása
„Vezető” (Leader) minősítést kapott a Schneider Electric globális tanácsadó üzletága, az SE Advisory Services által fejlesztett Resource Advisor+ platform a Verdantix „Green Quadrant: Enterprise Carbon Management Software 2026” elemzésében. A mesterséges intelligenciával (MI) támogatott megoldás új korszakot hoz az energiafelhasználási és fenntarthatósági adatok hasznosításában.
A Verdantix a tanulmányához 21 globális szolgáltató megoldásait vizsgálta meg. A független, éghajlat-, energia- és fenntarthatósági technológiákra szakosodott kutató és tanácsadó cég a Resource Advisor+ kapcsán kiemelte annak egységes architektúráját, fejlett, MI-vezérelt adatminőség-kezelési képességeit, valamint azt, hogy képes egyetlen platformon összekapcsolni az energia-, szén-dioxid- és ellátási lánc-információkat.
Mivel érdemelte ki a Resource Advisor+ a „Vezető” pozíciót?
Adatkezelés és adatminőség: A Resource Advisor+ az adatminőség-ellenőrzés terén a legmagasabb pontszámokat érte el a vizsgált megoldások közül. A mesterséges intelligenciával támogatott ellenőrzések jelzik az anomáliákat, hogy milyen adatok hiányoznak, valamint a következetlenségeket, mielőtt azok bekerülnének a jelentésbe.
Automatizált hiánypótlás: Az energia- és szén-dioxid-adatok gyakran hiányosak az elmaradt mérések, a késleltetett számlázás és a nem következetes beszámolók miatt. A Resource Advisor+ gépi tanulást alkalmaz a hiányzó adatok felismerésére és statisztikailag megbízható becsléseket ad a korábbi minták alapján. Ez felváltja a manuális adattisztítást, amely akár hónapokig is eltarthat minden egyes jelentési ciklusban.
Valós idejű adatbázis: Az energia- és épületirányítási rendszerekből származó mérési adatok közvetlenül a platformba kerülnek, ezáltal a kibocsátás-számítások becslések helyett valós adatokra támaszkodnak. Ez a valós idejű információ elengedhetetlen az auditok magabiztos teljesítéséhez.
Energia-beszerzés és nyomon követés: A Resoruce Advisor+ lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy ugyanazon a rendszeren belül kezeljék a villamosenergia-vásárlási megállapodásokat (PPA), az energiaattribútum-tanúsítványokat (EAC) és a megújulóenergia-tanúsítványokat (REC), amelyet a szén-dioxid-elszámoláshoz is használnak. Ezáltal megszűnik a különböző eszközökből származó adatok összehangolásával kapcsolatos feladat, és biztosítható, hogy minden igény teljes mértékben nyomon követhető maradjon.
„AI-first” architektúra: A Resource Advisor+ az „AI-first” adatbázisával és MI-műveleteivel a 21 megoldás közül a legmagasabb pontszámot érte el. A platformot úgy alakították ki, hogy ne statikus adattárként funkcionáljon, hanem intelligens alkalmazásokat működtessen, mint például az automatizált anomália-felismerés, az előrejelzés, a forgatókönyv-modellezés és a termék szintű szén-dioxid-elemzés.
„Iparágtól függetlenül a vezetők ugyanazzal a problémával szembesülnek: az adatok, amelyekre a szén-dioxid- és energiaügyi döntéseiket alapozzák, hiányosak, inkonzisztensek vagy a szervezeten belül szétszórtan találhatók. Ez a fragmentáció lassítja a fejlődést és aláássa a bizalmat. A Resource Advisor+ kifejezetten ennek a problémának a megoldására készült, az MI-vel támogatott adatminőséget ötvözve tanácsadó csapataink szakértelmével, így ügyfeleinknek világos és pontos képet ad a kibocsátásukról. Amikor pedig a szabályozás vagy a módszertanok megváltoznak, akkor is zökkenőmentesen tudnak alkalmazkodni, mert már olyan szakértőkkel dolgoznak, akik értik, hogy ezek a változások milyen hatással járnak az ügyfeleink portfóliójára”
– mondta el Steve Wilhite, az SE Advisory Services ügyvezető alelnöke.
További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!
Ipar
A vallást, a hidakat és a műtőt is meghódította a mesterséges intelligencia
Kihirdették a technológiai újságírók és tartalomgyártók számára kiírt díj nyerteseit.
Már az előző évben is hangsúlyosnak bizonyult, idén pedig alig akadt olyan pályázat, ami nem a mesterséges intelligencia (AI) alkalmazási lehetőségeivel foglalkozott a Siemens Media Award díjra nevezett tartalmak közül. Ez a tendencia jól tükrözi az AI robbanásszerű térhódítását az élet szinte minden területén. A beküldött cikkek, videók és podcastok számos szegmenst felöleltek, az oktatástól a mezőgazdaságig, a humanoid robotoktól a vallásig, de a leggyakrabban feldolgozott témának egyértelműen az AI egészségügyi, diagnosztikai és gyógyítói potenciálja bizonyult.
A sajtódíj hazai díjátadóját ezúttal április 2-án este rendezték meg, ahol a technológia területén különösen magas színvonalon alkotó újságírók és tartalomkészítők munkáját ismerték el. Most is olyan, 2025. március 1. és 2026. február 28. között publikált médiaanyagok nevezésére volt lehetőség, amelyek rámutatnak, hogyan segíti a technológia a fenntarthatóságot, vagy a gazdaság, illetve a társadalom fejlődését. A nemzetközi vállalat éves sajtódíjának nyertesét idén már 11 ország képviselői közül választják ki: Magyarország mellett Ausztria, Bulgária, Csehország, Horvátország, Izrael, Kazahsztán, Lengyelország, Szerbia, Szlovákia és Szlovénia hirdetett versenyt.
Idén 19 nevezőtől összesen 37 pályamű érkezett, amelyeket ezúttal is független szakmai zsűri értékelt: a Sági Gyöngyi, a digitrendi.hu tulajdonosa és főszerkesztője; Vass Enikő, kommunikációs szakember; Szigeti Péter tartalomfejlesztési- és médiaszakember, valamint Arató Márk, a Siemens Zrt. kommunikációs vezetője. A zsűri tagjai a tartalmak relevanciája, újszerűsége, stílusa és a szerző által a témához való hozzáadott érték alapján pontozták a tartalmakat, amelyből kialakult a végső sorrend.
A fődíjat Bolcsó Dániel (Telex.hu) „Rácseteltem Jézus Krisztusra” c. munkája nyerte el, ami az AI avatárok és chatbotok, a hit, illetve a vallás területén játszott szerepét járta körül, miközben a súlyos morális dilemmákat is felvető kérdéseket kellő humorral és érzékenységgel, jól emészthető formában mutatta be.
A másik két Media Award elismerést úttörő hazai projekteket megismertető pályaművek kapták. Kis Judit (Forbes) a „Forradalom a hídellenőrzésben: a BME-ről indult csapat mesterséges intelligenciával védi az infrastruktúrát” c. cikkében az úthálózatban kulcsszerepet játszó hidak terhelhetőségét, állapotát, valamint a rajtuk keresztülhaladó forgalmat minden korábbinál precízebben monitorozó BridgeAid, hidak alá telepített szenzorokon alapuló, megoldását mutatta be.
Rádi Balázs (Index.hu) pedig az „Index a műtőben: először operáltak gerincsebészeti robottal Magyarországon” c. írásában egy itthon vadonatúj, a betegbiztonságot maximalizáló, és az orvosokat jelentős sugárterhelés alól mentesítő robottechnológia használatáról készített helyszíni riportot, bemutatva, hogyan képezi le a mesterséges intelligencia „videójáték-szerűen” az emberi testet, és teszi minden eddiginél precízebbé a műtéti beavatkozást.
Emellett a zsűri Gyetván Csaba „Így hasznosítják újra a használt gumiabroncsot” c. riportját videós különdíjjal jutalmazta, amiért egyedi hangvételével, közvetlenségével a nagyközönség számára is közelivé tette ezt, a fenntarthatóság szempontjából kiemelten fontos témát.
A díjazott cikkek egyúttal tovább is jutottak a Siemens régiós versenyére, ahol a többi ország sajtódíjának kiválasztottjaival méri össze őket a nemzetközi zsűri. A régió így kiválasztott legjobb öt jelentkezője meghívást kap a 2026. május 22-i nemzetközi díjátadóra, amelynek idén először Budapest adhat otthont. Itt hirdetik ki a győztes pályamunka benyújtóját, aki kétfős belépőt és szállodai ellátást nyer a Salzburgi Ünnepi Játékokra.
A díjazottakról:
Bolcsó Dániel 2014 óta dolgozik újságíróként. Pályáját Index.hu-nál kezdte, 2020 óta a Telex.hu alapító tagja, és azóta is a lap TechTud rovatának szerkesztő-újságírója. Ismeretterjesztő és tudománynépszerűsítő munkásságát Junior Prima díjjal és Hevesi Endre-díjjal is elismerték. 2016-ban Az Év Információbiztonsági Újságírójának, 2018-ban Az Év Informatikai Újságírójának választották. 2021 júniusában Minőségi Újságírásért Díjat kapott a koronavírus-gyorstalpaló cikkéért, 2023-ban pedig elnyerte az MTA Akadémiai Újságírói Díját, valamint második helyezést kapott az Év Európai Tudományos Újságírója díjon.
Kis Judit több mint 10 éven keresztül az MTI tudósítójaként dolgozott, ezt követően szabadúszó újságíróként főként a Magyar Mezőgazdaság kiadónál és a Növekedés.hu-n jelentek meg cikkei. 2021 óta a Forbes újságírója, jelenleg főmunkatársa. A Siemens Media Award hazai fődíját kétszer, 2024-ben és 2025-ben is elnyerte, majd 2025-ben hazavitte a nemzetközi Siemens Media Award fődíjat is.
Rádi Balázs újságíró, szakterületét a technológiai, gazdasági és egészségügyi témák jelentik. A kecskeméti Neumann János Egyetemen szerzett diplomát, 2019-ben elnyerte a Magyar Nemzeti Bank Kiválósági Ösztöndíját. 2022 óta az Index.hu főmunkatársa, a Közélet rovat egyik szerzője.
Gyetván Csaba televíziós host és tartalomkészítő. 2019 óta a Discovery Chanelen futó Made In Gyetván Csabával televíziós ismeretterjesztő sorozat arca, műsorvezetője és producere. 2012 óta Hogyan készül? néven saját blogot és vlogot működtet, YouTube-on több mint 100 ezer, Facebookon pedig 150 ezer feliratkozó követi a tartalmait.
További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!
Ipar
Értékesítési rekorddal nyitotta az évet a BMW Magyarországon
A tavalyi első negyedéves értékesítési eredményét 24,5%-kal múlta felül a BMW Magyarországon.
A BMW Group Magyarország 2026 első negyedévében 24,5%-kal növelte BMW modelljeinek eladásait a tavalyi év azonos időszakához képest, így a bajor márka továbbra is őrzi vezető pozícióját a hazai prémiumszegmensben. A január és március közötti időszakban összesen 1 870 darab BMW modell talált gazdára Magyarországon.
A modellpaletta kiegyensúlyozottságát jól mutatja, hogy a legnépszerűbb modellek rangsorában rendkívül szoros verseny alakult ki. Az első helyen a BMW 5-ös sorozat és a BMW i5 végzett 252 darabos értékesítéssel, amelyet szorosan követett a BMW X5 (235 darab), valamint a BMW X1 és BMW iX1 páros (226 darab). A negyedik helyen a BMW X3 és BMW iX3 (224 darab), míg az ötödik helyen a BMW 4-es sorozat és a BMW i4 (205 darab) végzett.
A tisztán elektromos meghajtású modellek iránti kereslet továbbra is stabil: a BMW által értékesített járművek 12,4%-a tisztán elektromos hajtású volt az első negyedévben.
„A modelljeink iránti kiegyensúlyozott kereslet jól mutatja, hogy ügyfeleink számára valódi értéket jelent a technológiai nyitottságunk. Portfóliónk minden hajtáslánc és szegmens mentén képes maradéktalanul kiszolgálni a különböző mobilitási igényeket. Az első Neue Klasse modellünk, az iX3-as sikere minden várakozást felülmúl, a debreceni gyár az elmúlt hetekben már a második műszakot is elndította, hogy az ügyféligényeket mielőbb ki tudjuk elégíteni. Külön öröm számunkra, hogy a márciusi piaci bevezetést követően már több mint 50 darab Debrecenben gyártott, a jövő BMW modelljeinek irányát is kijelölő BMW iX3 modellt adhattunk át ügyfeleinknek. A közelmúltban bemutatkozott új BMW i3-as, valamint az év során érkező további újdonságok reményeink szerint, lendületben tarthatják a márka értékesítését az év hátralevő részében is”
– hangsúlyozta Gombos Zoltán, a BMW Group Magyarország ügyvezető igazgatója.
További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!
-
Okoseszközök2 hét ago
Az iRobot új korszakba lép
-
Egészség2 hét ago
Krónikus stressz és állandó készenléti állapot otthon is
-
Ipar2 hét ago
Még gyorsabb és hatékonyabb lehet az MI-t kiszolgáló adatközpontok létrehozása a Schneider Electric új megoldásaival
-
Ipar2 hét ago
MEORGA MSR-szakkiállítás Bécsben
-
Gazdaság2 hét ago
Az autópiac átrendeződik: elektromos hullám, kínai offenzíva és az olajár-sokk formálja 2026-ot
-
Ipar2 hét ago
Hatékonyabb és fenntarthatóbb működést hoz a repülőtereknek a Schneider Electric új megoldása
-
Okoseszközök2 hét ago
Az USB-C csatlakozók sérülékenysége laptopokban – valóban problémás megoldás?
-
Ipar2 hét ago
Megfordult a trend: ismét nőtt a szakemberhiány





