Ipar

Magyar kutatók fejlesztik a jövő intelligens járműveit

Évente több millió közúti baleset történik világszerte, és ezek túlnyomó többségét – mintegy 94%-át – emberi hiba okozza.

Vajon mi lenne, ha a járművek előre látnák a kockázatokat és gyorsabban reagálnának, mint akár a legjobb sofőrök? Egy magyar kutatólabor, a HUN-REN SZTAKI SCL a világ vezető technológiai és mérnöki vállalataival együttműködésben éppen ezen dolgozik.

karambolokon túl torlódásokat, üzemanyag-pazarlást és késéseket is okoz.

Képzeljünk el egy olyan autonóm rendszert, amely nem csak a közlekedési szabályokat követi, hanem képes előre „látni” a busz mögül hirtelen kilépő gyalogost, és aszerint beállítani az útvonalát, hogy elkerülje a balesetet, mielőtt az bekövetkezne. Egyre gyakrabban hallunk kisebb-nagyobb mértékben önvezető autókról, amelyek egyre fejlettebbek, de a valós közlekedési szituációkhoz és a kiszámíthatatlan emberi sofőrökhöz való alkalmazkodás sokkal nagyobb kihívás, mint azt a legtöbben gondolnánk.

Ezen akadályok leküzdése innovatív kutatást, fejlett algoritmusokat és a való világ sokféleségét megfelelően kezelő vezérlőrendszereket igényel – ezzel foglalkozik immár több mint 35 éve a HUN-REN SZTAKI Rendszer- és Irányításelméleti Kutatólaboratóriuma (SCL).

Intelligensebb közlekedés, biztonságosabb utak

A HUN-REN SZTAKI SCL a matematikai rendszerelmélet és irányítástechnika egyik vezető hazai kutatóhelye. A laboratórium többek között a közlekedés valós kihívásainak megoldására összpontosít, olyan mesterséges intelligencia alapú vezérlő algoritmusok kifejlesztésével, amelyek lehetővé teszik az autonóm járművek számára, hogy komplex környezetekben is jobban tudjanak előre jelezni, reagálni és tanulni.

„Az autonóm járműveknek képesnek kell lenniük egy olyan világban navigálni, amely még mindig tele van emberi sofőrökkel és kiszámíthatatlan helyzetekkel. Kutatásaink célja olyan modellek létrehozása, amelyek lehetővé teszik, hogy az önvezető autók biztonságosabb döntéseket hozzanak az utakon”

– magyarázza Gáspár Péter professzor, az SCL vezetője.

A laboratóriumban olyan helyzeteket szimulálnak és modelleznek, amelyek túl veszélyesek vagy egyenesen kivitelezhetetlenek a való életben történő teszteléshez. Gondoljunk csak arra, hogyan lehet az önvezető autót megtanítani arra, hogy megfelelően reagáljon a hirtelen úttestre lépő gyalogosra – például egy parkoló busz mögül előugró gyerekre. Itt jön képbe az SCL különleges tesztpályája, az „AI MotionLab”, ahol az elméletben és számítógépes szimulációk során már bizonyított modelleket a virtuális, illetve kiterjesztett valóság (VR, AR) és a kevert valóság (MR) alkalmazásával teszik próbára. Ez lehetővé teszi, hogy a szakemberek virtuális gyalogosokat, kerékpárosokat vagy akár kiszámíthatatlan időjárási viszonyokat hozzanak létre, amelyek valós járművekkel – az eredeti autók kicsinyített változatával – lépnek interakcióba. A digitális elemek éppúgy viselkednek, mint a való világ veszélyforrásai, lehetővé téve a mérnökök számára, hogy egy autonóm rendszer reakcióit biztonságos, megismételhető és költséghatékony módon vizsgálják.

Ez a módszer különösen fontos a ritka, de kritikus helyzetek kezelésének tanításában. Az SCL kutatói nem csupán a valós adatokra támaszkodnak, hanem virtuálisan generálják és szimulálják ezeket az extrém helyzeteket, lehetővé téve az önvezető rendszerek számára, hogy gyorsabban tanuljanak és megbízhatóbbá váljanak, mielőtt a nyilvános utakon bevetik őket.

A fejlett modellezés és a valós tesztelés kombinálásával az SCL nemcsak biztonságosabbá teszi az autonóm járműveket, hanem fel is gyorsítja fejlesztésüket, miközben minimalizálja a kockázatokat. Ez az innovatív megközelítés az oka annak, hogy időnként a hazai és külföldi technológiai és mérnöki vállalatok is a magyar kutatólaborhoz fordulnak fejlesztési javaslatokért. Így lehetséges az, hogy az SCL a piaci szereplőkkel közösen tevőlegesen is formálja az intelligens mobilitás jövőjét.

A mobilitáson túl

Az SCL munkája túlmutat az autonóm autókon. A kutatólabor a szélesebb körű közlekedési hatékonysággal, a járművek összekapcsolhatóságával, valamint a repülésben, a vasúti hálózatokban és az ipari energetikai megoldásokban használt biztonságkritikus vezérlőrendszerekkel is foglalkozik.

„Olyan alapkutatásokon dolgozunk, amelyek közvetlenül befolyásolják a mobilitás jövőjét. Algoritmusaink nem csupán az egyes autók jobb vezetését segítik, de hozzájárulnak akár teljes közlekedési rendszerek újratervezéséhez, hogy biztonságosabbá, hatékonyabbá és fenntarthatóbbá tegyék azokat”

– tette hozzá Gáspár professzor.

Bár az önvezető autók még nem lepték el tömegesen városainkat, a HUN-REN SZTAKI SCL-nél dolgozó hazai szakemberek egy olyan jövő felé építik az utat, amelyben az autonóm járművek biztonságosabbak, intelligensebbek és jobban felkészültek a kiszámíthatatlan vezetési helyzetekre.

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

Related Topics:fejlesztés jármű közlekedés magyar

Up Next

A vivo bejelentette a Robotics Lab létrehozását

Don't Miss

3D nyomtatott sablonok és befogókészülékek az alapok

Ipar

Mire jó a szuperkondenzátor?

Energetikai „lengéscsillapítók” kerülhetnek az AI-adatközpontokba

A mesterséges intelligencia által generált energiaingadozások kezelésére a szuperkondenzátor-technológia teremthet stabilabb hátteret.

A mesterséges intelligencia térnyerése nemcsak a számítási kapacitást, hanem az elektromos hálózatokat is komoly kihívások elé állítja. Az AI-adatközpontok energiaigénye ráadásul rövid idő alatt jelentősen változhat: a szerverekben működő chipek terhelésének egyidejű növekedése vagy csökkenése következtében az energiafelvétel pillanatok alatt, megawattos nagyságrendben is ingadozhat. A gyors teljesítményváltozások kiegyenlítésére kínál megoldást a szuperkondenzátor technológia.

A szuperkondenzátor olyan energiatároló eszköz, amely az akkumulátoroktól eltérően elsősorban elektrosztatikus úton tárolja az energiát. Ennek köszönhetően rendkívül gyorsan képes energiát felvenni és leadni, emellett nagy számú töltési és kisütési ciklust visel el jelentős teljesítményromlás nélkül. Hosszú távú energiatárolásra kevésbé alkalmas, a rövid idejű, hirtelen teljesítménycsúcsok kiegyenlítésében azonban fontos szerepet kaphat.

Működése az autók lengéscsillapításához hasonlítható: ahogyan a futómű mérsékli az úthibák okozta rázkódást, úgy segíthet a szuperkondenzátor a gyors teljesítményingadozások kiegyenlítésében.

Mit nyerhet vele egy adatközpont?

A rövid idejű teljesítménycsúcsok mérséklése –az úgynevezett peak shaving– hozzájárulhat az elektromos infrastruktúra terhelésének csökkentéséhez és az üzembiztonság növeléséhez. Megfelelő rendszertervezés mellett a megoldás lehetővé teheti a rendelkezésre álló villamos teljesítmény hatékonyabb kihasználását, és bizonyos esetekben mérsékelheti a költséges hálózatfejlesztések szükségességét is.

A kompakt, szuperkondenzátor-alapú rendszerek a rendelkezésre álló hely hatékonyabb kihasználásához is hozzájárulhatnak, így több terület maradhat a számítási infrastruktúra számára, egyúttal csökkenthetik az energiafelhasználást és a hőtermelést. A technológia megfelelő tervezés mellett meglévő adatközponti infrastruktúrákba is integrálható.

Partnerség segítheti a gyors elterjedést

A technológiában a Siemens is lehetőséget lát, és befektetést hajtott végre a szuperkondenzátorok fejlesztésével és gyártásával foglalkozó Skeleton Technologies vállalatban. A partnerség illeszkedik a német konglomerátum azon törekvéséhez, hogy az adatközpontok fejlesztésének teljes életciklusában támogassa az üzemeltetőket és a beruházókat.

A vállalat megoldásai a tervezést és a döntéstámogatást segítő digitális eszközöktől – például a szimulációktól, a digitális ikrektől, valamint a Simcenter, a Teamcenter és a Building X portfólióelemeitől –az ellenállóképes energiaellátási architektúrák kialakításáig terjednek. Utóbbiak részei lehetnek a mikrohálózatok, a megújuló energiaforrások, a moduláris rendszerek, az akkumulátoros energiatárolás és az intelligens vezérlés.

A cél az adatközpontok megbízhatóbb és hatékonyabb működésének támogatása, valamint az üzemeltetési költségek mérséklése. Ennek egyik lehetséges eszköze a mesterséges intelligenciával támogatott hűtésoptimalizálás.

További együttműködések az adatközponti technológiák terén

A Siemens más technológiai vállalatokkal kialakított együttműködései szintén az adatközpontok energiaellátásának hatékonyabbá tételét szolgálják.

A Rittallal közösen olyan moduláris tápegységeken dolgozott, amelyek közvetlenül a szerverek melletti, úgynevezett white space területen helyezhetők el. Az energiaellátás felhasználási ponthoz közelebbi kialakítása megfelelő rendszertervezés esetén csökkentheti az energiaátviteli veszteségeket.

Az NVIDIA-val és a Fluence-szel kialakított együttműködés keretében a vállalat előregyártott, moduláris referenciaarchitektúrát mutatott be, amely egyszerűsítheti és felgyorsíthatja az adatközpontok kiépítését, illetve bővítését. A központi felügyelet és az energiatárolási megoldások az üzembiztonság növelését is támogathatják.

A Reinhausennel közösen fejlesztett szilárdtest-transzformátor pedig a hálózati villamos energia átalakításával segítheti a nagy teljesítményű AI-szerverek energiaellátását. A technológia célja a stabil, 800 voltos egyenáramú energiaellátás kialakítása, amely a megfelelő infrastruktúrával együtt hatékonyabb energiaelosztást tehet lehetővé a nagy teljesítményű számítási rendszerek számára.

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

Ipar

Energiaintelligencia: a jövő energiarendszere előre lát és cselekszik

Mi történik, ha egyszerre nő meg az áramfogyasztás és válik bizonytalanná a termelés? Az energiarendszernek ilyenkor gyorsan kell alkalmazkodnia, amihez a rendelkezésre álló kapacitások mellett pontos adatokra, előrejelzésre és összehangolt irányításra is szükség van.

Az energiaintelligencia ebben hozhat áttörést: az összekapcsolt energetikai rendszerek felismerhetik a kialakuló problémákat, támogathatják azok megelőzését, és szükség esetén automatizáltan is beavatkozhatnak. Erről a technológiai szemléletváltásról beszélt Veres Zsolt, a Schneider Electric magyarországi országigazgatója egy októberi szakmai konferencián, Budapesten.

Az épületek és a közlekedés villamosítása, valamint az adatközpontok terjedése átalakítja a villamosenergia-felhasználást. A mesterséges intelligencia térnyerése is növeli a számítási kapacitások iránti igényt, és ezzel az energiafogyasztást. Ugyanez a technológia azonban az energiarendszer működtetésében is új lehetőségeket nyit: segíthet előre jelezni a változásokat, összehangolni a termelést és a fogyasztást, illetve gyorsabban reagálni az eltérésekre. A kihívás ezért a termelőkapacitások bővítésénél jóval összetettebb. Az új energiaforrásokat olyan hálózathoz kell kapcsolni, amely képes kezelni a változó terhelést, a megújulók visszatáplálását és az energiatárolást. Ehhez a termelési, átviteli és elosztási oldal fejlesztését együtt kell megtervezni.

„A hálózat az energiaátmenet idegrendszere: összeköti a termelőket és a fogyasztókat, és biztosítja, hogy az áram ott és akkor álljon rendelkezésre, ahol és amikor szükség van rá. A termelési kapacitások fejlesztése és diverzifikálása mellett legalább akkora figyelmet kell fordítanunk a hálózatok korszerűsítésére és intelligens irányítására. A beruházások akkor lesznek jövőállók, ha a teljes rendszer működését javítják”

– hangsúlyozta Veres Zsolt.

A hibajelzéstől az önálló beavatkozásig

A hagyományos működésben a felügyeleti rendszerek jelzik az eltéréseket, az üzemeltetők pedig a rendelkezésükre álló információk alapján döntenek a beavatkozásról. Ha az adatok egymástól elkülönülő rendszerekben találhatók, a helyzet értékelése és a válaszlépések összehangolása is időt igényel.

Az energiaintelligenciához vezető első lépés ezért az egységes helyzetkép kialakítása. Az energia-, folyamat- és vállalati adatok összekapcsolásával láthatóvá válhat, hogyan hatnak egymásra a hálózat vagy egy létesítmény különböző részei. Ezt egészíti ki az iparági szaktudás és a digitális iker, vagyis a berendezések és rendszerek virtuális másolata, amely a tervezéstől a kivitelezésen át az üzemeltetésig és karbantartásig folyamatosan új információkkal bővül. Ezek együttes alkalmazásával a mesterséges intelligencia a működés minden szintjén segítheti az előrejelzést, az irányítást és az optimalizálást. A technológiai váltás négy területen hozhat előrelépést. A hibák utólagos jelzését előrejelzés és megelőzés, az elkülönült rendszereket egységes helyzetkép, a kézi vezérlést autonóm műveletek válthatják fel. Egyes automatizált irányítási feladatoknál pedig a percekben mérhető válaszidő milliszekundumokra rövidülhet. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy egy létesítmény rendszerei már a kialakuló problémára utaló jeleket is felismerhetik, és még a hiba bekövetkezése előtt kezdeményezhetnek beavatkozást. Ha a problémát nem sikerül megelőzni, az automatizált reakció gyorsíthatja annak kezelését. Ez a képesség különösen fontossá válik, amikor a fogyasztás és a termelés gyorsan változik, és rövid idő alatt kell helyreállítani az egyensúlyt.

A beruházások értékét az együttműködésük adja

A Schneider Electric szerint az energiaintelligencia szemléletét már a fejlesztések tervezésekor érdemes érvényesíteni. A termelőkapacitások, a hálózatok, a tárolás és a fogyasztás összehangolt fejlesztésével olyan ökoszisztéma alakítható ki, amelyben az adatok, a mesterséges intelligencia és az emberek közösen támogatják a megbízható működést.

Magyarországon az energiarendszer megújítását támogató uniós források lehetőséget teremtenek erre az összehangolt fejlesztésre. Veres Zsolt szerint a cél olyan infrastruktúra kiépítése, amely a termeléstől a felhasználásig egységben kezeli az energiaellátást. Az energiaintelligencia így a hálózatok mellett az ipari üzemek, az épületek, az adatközpontok és az otthonok hatékonyabb működését is szolgálhatja.

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

Ipar

A hulladék energetikai hasznosítása jelenti a jövőt

„Kína megmutatja, hogy a hulladékból történő energiatermelés jelenti a jövőt” – állítja a WtERT®. A Shek Kwu Chau létesítmény a technológia alkalmazásának egyik kiemelkedő példája. - Kép forrása: yes or no Media GmbH

„Kína bizonyítja, hogy a hulladék energetikai hasznosítása jelenti a jövőt” – jelentette ki a Global Waste-to-Energy Research and Technology Council egy szakmai konferencián. Az ázsiai ország ezen a területen nemzetközi referenciának számít: több mint 1100 létesítményével a világ beépített hulladékhasznosítási kapacitásának több mint felét képviseli.

A fejlődés jelentős figyelmet kap, és egyre inkább meghatározza a jövőbiztos hulladékgazdálkodási stratégiákról szóló szakmai párbeszédet.

Tudományos eredmények és gyakorlati tapasztalatok

„A vita eldőlt: a hulladék energetikai hasznosítása működik. A technológia nagy léptékben is alkalmazható, és kézzelfogható eredményeket hoz. Kína megmutatja, hogy a hulladékból történő energiatermelés jelenti a jövőt – a lerakásnál tisztább, intelligensebb és költséghatékonyabb megoldást kínál”

– foglalta össze álláspontját a Global Waste-to-Energy Research and Technology Council (WtERT®) a hulladék energetikai hasznosításával foglalkozó, 2025-ben a kínai Hszianban megrendezett szakmai konferencián.[1]

A WtERT® nemzetközi kutatási hálózatként és szakmai agytrösztként működik, a New York-i Columbia Egyetem Earth Engineering Center központjához kapcsolódva. A szervezet az akadémiai szféra, az ipar és a kormányzati intézmények szakértőit fogja össze, hogy megoldásokat dolgozzon ki a globális hulladékgazdálkodási és energetikai kihívásokra.

Kína a hulladék energetikai hasznosításának legnagyobb piaca

A WtERT® szerint Kína ma a hulladék energetikai hasznosításának nagy léptékű megvalósításában vezető referenciapiacnak számít. Az országban több mint 1135 hulladékégető létesítmény működik, ezzel a világ legnagyobb ilyen infrastruktúrájával rendelkezik.

A létesítmények naponta mintegy 1,1 millió tonna hulladékot dolgoznak fel. Ez a mennyiség hozzávetőleg 55 000, egyenként teljesen megrakott teherautó rakományának felel meg.[2] A beépített teljesítmény eléri a 27 000 MW-ot.[3] Ez éves szinten körülbelül 236,5 terawattóra (TWh) energiatermelésnek felel meg az elméleti, teljes kihasználtságon alapuló számítás szerint.[4] Ez a mennyiség hozzávetőleg 79 millió háztartás éves villamosenergia-ellátásának felelne meg,[5] vagy 27 atomerőmű éves termelésével lenne egyenértékű.[6]

A WtERT® értékelése szerint ez a lépték azt mutatja, hogy a modern, hulladékból energiát előállító rendszerek műszakilag megbízhatóan működtethetők, kibocsátásuk ellenőrzés alatt tartható, és gazdaságilag is életképesek lehetnek. Kína így a technológia nagy léptékű alkalmazhatósága, környezeti teljesítménye és költséghatékonysága szempontjából is mintaként szolgálhat.[7]

Növekvő piaci lehetőségek

A technológiai fejlődéssel párhuzamosan a hulladék energetikai hasznosításának gazdasági jelentősége is növekszik. A globális hulladékbólenergia-piac értékét 2025-ben mintegy 11,8 milliárd amerikai dollárra becsülték, és a prognózisok szerint 2035-re elérheti a 15,9 milliárd dollárt.[8] Ez az összeg a NASA 2025-ös költségvetésének közel kétharmadával egyenértékű.[9]

A piac bővülésének fő hajtóerői közé tartozik a városi hulladékmennyiség növekedése, a támogató szabályozási környezet, valamint a hulladékból történő energiatermelés egyre szorosabb integrációja a körforgásos gazdaság koncepciójába.

Elemzések arra is rámutatnak, hogy a hulladék energetikai hasznosítása hosszú távon gazdasági előnyöket kínálhat, ha a hulladéklerakással járó környezeti és egészségügyi költségeket is figyelembe vesszük. Ezek közé tartozik többek között a metánkibocsátás, a csurgalékvíz kezelése és a területfoglalás.[10]

Szabályozási besorolás az EU taxonómiai rendeletében

A technológia szabályozási szempontból is egyre nagyobb jelentőséget kap. A hulladékhierarchia betartása mellett a hulladék energetikai hasznosítása környezeti szempontból fenntartható gazdasági tevékenységként is értelmezhető az EU taxonómiai rendelete alapján, amely az Európai Unió fenntartható gazdasági tevékenységeket osztályozó rendszere.

Erre a következtetésre jutott az EU taxonómiai rendeletének jogi elemzése, amelyet a német hulladékgazdálkodási, vízügyi és nyersanyag-ipari szövetség (BDE) felkérésére, az európai hulladékgazdálkodási ernyőszervezet, a FEAD megbízásából készítettek el.[11]

A tanulmányok megállapításai a gyakorlati tapasztalatokkal is összhangban állnak: Kína, Japán, Szingapúr és Svédország példája azt mutatja, hogy az energiatermeléssel összekapcsolt termikus hulladékkezelés a fenntartható körforgásos gazdaság egyik releváns elemének tekinthető. A technológia emellett a befektetők és a döntéshozók számára is fontos jelzés lehet.

Források és hivatkozások

[1] WtERT® – The debate is over: Waste-to-Energy works. It scales. It delivers. China proves that WtE is the future.

https://wtert.org/the-debate-is-over-waste-to-energy-works-it-scales-it-delivers-china-proves-that-wte-is-the-future-cleaner-smarter-and-cheaper-than-landfills/

[2] Modellfeltevés: egy teljesen megrakott teherautó 20 tonna hulladékot szállít.

[3] WtERT® – a beépített teljesítményre vonatkozó adat, lásd az [1] hivatkozást.

[4] Modellalapú számítás: 27 000 MW × 24 óra/nap × 365 nap/év ≈ 236 520 000 MWh ≈ 236,5 TWh.

[5] Háztartási villamosenergia-ellátásra vonatkozó egyenérték: 236,5 TWh ÷ évi 3 MWh/háztartás ≈ 78,8 millió háztartás.

[6] Atomerőművi termelésre vonatkozó egyenérték: 236,5 TWh ÷ évi 8,76 TWh/1 GW teljesítményű atomerőmű ≈ 27 reaktor.

[7] WtERT® – a technológia méretezhetőségére, környezeti teljesítményére és költséghatékonyságára vonatkozó állítások, lásd az [1] hivatkozást.

[8] Global Growth Insights – Waste-to-Energy (WtE) Market.

https://www.globalgrowthinsights.com/market-reports/waste-to-energy-wte-market-101443

[9] Space.com – a NASA 2025-ös költségvetési javaslata.