Időpont: 2026. október 1. csütörtök, 8:00-16:00
Helyszín: Abacus Business & Wellness**** hotel, 2053 Herceghalom

Részletes program, regisztráció >>

A konferencián arra keressük a választ, hogy a magyar iparvállalatok hogyan tudják a legtöbbet profitálni a szemünk előtt zajló, az AI és a humanoid robotok által fémjelzett technológiai ugrásból.

A rendezvényen

• érdekes előadásokat hallgathat meg a világ élenjáró IT és digitalizációs cégeinek ipari mesterséges intelligencia fejlesztéseiről és a Kontron saját megoldásairól
• a kerekasztal beszélgetésen megismerheti iparági vezetők gondolatait az előttünk álló lehetőségekről és kihívásokról

A Kontron AI Live mini kiállításon megtekintheti élőben

• a forradalmi szőtt robotkezet, a sikeres magyar startup, az Allonic különleges innovációját
• a Kontron AI fejlesztéseket a gyakorlatban is

Jöjjön el és tudja meg, hogy milyen új lehetőségeket hoz az AI technológia az Önök cége számára!

A konferenciára cégek, intézmények alábbi aktív képviselőit várjuk:

• ipari cégek közép- és felsővezetőit, valamint AI szakembereit
• felsőoktatási intézmények, kutatóintézetek vezetőit, valamint AI témával foglalkozó oktatóit, szakembereit

A részvétel díjmentes, de előzetes, hiánytalan online regisztrációhoz kötött.

Ha feliratkozik a Műszaki Magazin Hírlevelére, sosem marad le a híreinkről! További friss híreket talál a Műszaki Magazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

The post AI4Factory Konferencia meghívó appeared first on Műszaki Magazin.

Stratégiai befektetés Magyarországon

A Promise Group közép-európai növekedési stratégiájának részeként a csoport magyarországi leányvállalata, az APN Promise Hungary Kft. felvásárolta a Kontron Partner Kft. tulajdonjogát. Az egyeztetések még 2025-ben kezdődtek, a tranzakció pedig 2026 első felében zárult le.

Az akvizíciót követően 2026. július 1-től a felvásárolt vállalat Promise Enterprise Hungary Kft. néven folytatja működését. A cél nem pusztán a piaci részesedés növelése, hanem egy olyan, hosszú távon fenntartható szervezet kialakítása, amely egyszerre kínál Microsoft-licencelési, felhőalapú, mesterséges intelligencia- és kiberbiztonsági megoldásokat.

A magyarországi akvizíció szervesen illeszkedik a Promise Group 2025–2030 közötti nemzetközi növekedési stratégiájába, amelynek középpontjában a regionális terjeszkedés, valamint a Microsoft-ökoszisztémára épülő szolgáltatások fejlesztése áll.

Folytonosság a partnerek számára

Az integráció során kiemelt szempont a működés folytonosságának biztosítása. A Promise Enterprise Hungary Kft. néven tovább működő vállalat esetében valamennyi szerződés, szolgáltatás, CSP-megoldás, kapcsolattartó és támogatási folyamat változatlan marad, miközben az ügyfelek a nemzetközi vállalatcsoport szakmai tudásához és erőforrásaihoz is hozzáférhetnek.

A licenceléstől a digitális transzformációig

Az informatikai piac az elmúlt években alapvetően megváltozott. A Microsoft Copilot, az Azure AI és más generatív AI-megoldások alapjaiban alakítják át a vállalatok működését. A hangsúly ma már nem pusztán a szoftverlicenceken, hanem az üzleti tanácsadáson, a felhőmigráción, az adatplatformokon, a kiberbiztonságon és a mesterséges intelligencia bevezetésén van. Ebben a környezetben a Promise Group stratégiai technológiai partnerként támogatja ügyfeleit a digitális transzformáció teljes folyamatában.

Nemzetközi háttér, helyi szakértelem

A Promise Group ma már 16 országban van jelen, az elmúlt évben hét új piacra lépett be, és mintegy 300 szakemberrel támogatja partnereit. A kétszeres Microsoft Partner of the Year díjas vállalat több mint 600 partnerrel dolgozik együtt, platformján több mint 5000 Azure-előfizetést kezel, miközben a Microsoft CSP-disztribúció mellett marketing-, oktatási, finanszírozási és technológiai támogatást is nyújt. Hosszú távú célja, hogy a régió vállalatai számára stratégiai technológiai partnerként segítse a mesterséges intelligenciára, a felhőszolgáltatásokra és a kiberbiztonságra épülő digitális transzformációt, amelyben a magyar piac kiemelt szerepet tölt be.

Ha feliratkozik a Műszaki Magazin Hírlevelére, sosem marad le a híreinkről! További friss híreket talál a Műszaki Magazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

The post Stratégiai akvizícióval erősít Magyarországon a Promise Group az AI-korszakban appeared first on Műszaki Magazin.

A mesterséges intelligencia alkalmazások támogatásával járó terhelés korábban nem tapasztalt mértékben veszi igénybe az adatközponti infrastruktúrát, a referencia-tervek pedig ebben a helyzetben kínálnak tesztelt, skálázható megoldást az adatközpontok tervezői és üzemeltetői számára. Az adatközpontok fizikai infrastruktúrájának teljesítményét modellezve ezek az előzetesen validált tervrajzok hozzájárulnak a tervezési folyamat lerövidítéséhez azzal, hogy meghatározzák, hogyan kell megszervezni az áramellátást, a hűtést és az IT-infrastruktúrát egy megbízható, skálázható és mesterséges intelligenciára felkészült adatközpont kiépítése érdekében.

A Schneider Electric, a világ egyik vezető energiatechnológiai vállalata és az AMD által bejelentett új referencia-terv az első, amelyet kifejezetten a rack-szintű Helios megoldáshoz dolgoztak ki. Az AMD Helios a számítási kapacitás, a sávszélesség, a memória és a rendszerszintű integráció területén megvalósult fejlesztések révén kiemelkedő MI-teljesítményt nyújt, lehetővé téve ezáltal a felhasználók számára, hogy a korábbinál gyorsabban futtassanak nagyobb, összetettebb mesterséges intelligencia alkalmazásokat, miközben optimalizálják az energiafogyasztást és a hatékonyságot. Az AMD Helios referencia-terv négy műszaki területre vonatkozóan – a létesítmény áramellátása, a létesítmény hűtése, IT és életciklus-szoftverek – tartalmaz információkat.

„Napjainkban olyan átfogó, a mesterséges intelligencia igényeinek kiszolgálására alkalmas referencia-tervekre van szükség, amelyek segítségével gyorsabban és kevesebb kockázattal lehet eljutni a tervezéstől a gyakorlati alkalmazásig. Az AMD-vel való együttműködésünk révén olyan, mérnöki háttérrel rendelkező referencia-tervet kínálunk, amely áthidalja a fejlett MI számítási platformok, az energiatechnológia és az adatközpontok mindennapi működése közötti szakadékot, lehetővé téve az ügyfelek számára, hogy nagyobb magabiztossággal, hatékonysággal és gyorsasággal telepítsenek skálázható, nagy sűrűségű, a mesterséges intelligenciát támogató infrastruktúrát” – mondta el Manish Kumar, a Schneider Electric „Secure Power & Data Centers” területért felelős ügyvezető alelnöke.

„A mesterséges intelligenciát kiszolgáló infrastruktúra fejlődése gyorsan halad a nagyméretű AI-gyárak irányába, és ez megköveteli azt, hogy a számítási kapacitást, a hálózatot, az áramellátást és a hűtést a kezdetektől fogva együtt tervezzék meg. Az AMD Helios egy nyitott, rack-szintű architektúrát kínál, amelyet úgy alakítottak ki, hogy biztosítsa a következő generációs mesterséges intelligencia alkalmazások jelentette terheléshez szükséges teljesítményt, hatékonyságot és rugalmasságot. A Schneider Electric-kel való együttműködés keretében kidolgozott, validált referencia-terv révén gyakorlati útmutatást nyújtunk ügyfeleinknek a nagy teljesítményű MI-infrastruktúrák kialakításának felgyorsításához, az integrációs kockázatok csökkentéséhez, valamint a nagyobb magabiztossággal és hatékonysággal történő méretezéshez” – mutatott rá Forrest Norrod, az AMD „Data Center Solutions Business Group” területért felelős ügyvezető alelnöke és vezérigazgatója.

A referencia-terv felgyorsítja az AMD Helios bevezetését

Az új együttműködés ötvözi az AMD mesterséges intelligencia platformjának innovációját és a Schneider Electric energiaellátás, hűtés és digitális infrastruktúra terén szerzett szakértelmét, ezáltal egy integráltabb megközelítést kínál mind az új MI-létesítmények megvalósításához, mind a már meglévő infrastruktúrák utólagos korszerűsítéséhez. A referencia-terv a következőket támogatja:

• Moduláris, több klaszterből álló infrastruktúra, akár 10,4 MW IT-kapacitású mesterséges intelligencia-klaszterekkel új létesítmények esetében.
• Nagy sűrűségű MI-terhelés, akár 246 kW rackenként.
• Fejlett folyadékhűtés a Schneider Electric Motivair CDU-alapú és hibrid levegő/folyadék megoldásaival, amelyek képesek elvezetni a hő akár 84 százalékát”.
• „Digital-first” infrastruktúra-megközelítés, amely a következőket tartalmazza:
  • ETAP és EcoStruxure™ IT Design CFD szimulációs eszközökkel validált elektromos és hőtechnikai tervezés, amely valós idejű felügyeletet és elemzést, AI-vezérelt prediktív karbantartást, valamint a tápellátás, a hűtés és az IT területén végzett rendszerszintű optimalizálást tesz lehetővé.
  • Integrált elektromos digitális iker (Digital Twin) funkciók az infrastruktúra teljesítményének modellezéséhez, elemzéséhez és kezeléséhez.
  • Az AVEVA Unified Operations Center támogatása a valós idejű felügyelet és az üzemeltetési átláthatóság érdekében.
• Az AMD Helios platform követelményeinek megfelelő tápellátási és hűtési infrastruktúra, amely egyszerűbbé teszi az integrációt és csökkenti a bevezetés kockázatát
• Jobb energiahatékonyság, amelynek köszönhetően teljes terhelés mellett akár ~1,12-es PUE-érték is elérhető

A referencia-tervet az Egyesült Államokban történő alkalmazásra vonatkozó ANSI-szabványok szerint hitelesítették, és a jövőben tervezik a keretrendszer kiterjesztését az IEC-szabványok támogatására a globális felhasználás érdekében.

Ha feliratkozik a Műszaki Magazin Hírlevelére, sosem marad le a híreinkről! További friss híreket talál a Műszaki Magazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

The post Összefogott a Schneider Electric és az AMD appeared first on Műszaki Magazin.

Az MI egyre szélesebb körű elterjedésével alapvetően változnak meg a digitális infrastruktúrával szemben támasztott követelmények is. A Schneider Electric, a világ egyik vezető energiatechnológiai vállalata és a Hon Hai Technology Group (Foxconn), a világ legnagyobb elektronikai gyártója összefogása erre az új kihívásra ad választ. A stratégiai együttműködés egyesíti a Foxconn páratlan szakértelmét a fejlett számítástechnikai platformok, az MI rack-integráció és a globális gyártás terén a Schneider Electric áramellátási rendszerek, a hűtés és az energiagazdálkodás területén meglévő tapasztalatával és tudásával. A vállalatok közös célja olyan integrált, azonnal bevethető megoldások létrehozása, amelyek lehetővé teszik az ügyfelek számára, hogy régiókon átívelően gyorsabban, hatékonyabban és kiszámíthatóbban építsék ki és üzemeltessék az MI működését támogató infrastruktúrát. A gyártás még ebben az évben megkezdődik.

Az együttműködés keretében a két cég közösen kifejleszti a mesterséges intelligencia adatközpontok következő generációs referenciaarchitektúráit. A partnerség révén új innovációk jönnek a zárt rendszerű energiaoptimalizálás, a moduláris áramellátó és hűtőegységek, valamint a szabványosított tervezési keretrendszerek terén is, ezáltal könnyen másolható, a nagy teljesítményt biztosító terveket alkotnak meg annak érdekében, hogy világszerte támogassák az MI-gyárak kialakítását. A magas színvonalú gyártás és az energiaintelligencia egyesítésével a két vállalat megalapozza egy új típusú mesterséges intelligencia-infrastruktúra kialakulását, amely tervezésénél fogva skálázható, alapértelmezés szerint hatékony, és készen áll az MI-korszak egyre nagyobb igényeinek kiszolgálására.

„Az MI fejlődésének ütemét figyelembe véve új modellre van szüksége az infrastruktúra tervezése, kiépítése és megvalósítása terén. A Foxconn MI-rendszerek területén meglévő erősségeinek és globális gyártási kapacitásának, valamint a Schneider Electric energiaellátás és energiagazdálkodás kapcsán szerzett mélyreható szakértelmének ötvözésével olyan utat teremtünk az ügyfelek számára, amelyen nagy léptékben tudják kiépíteni az MI-kapacitást – ráadásul gyorsabban, okosabban és fenntarthatóbban, mint korábban” – mondta el Young Liu, a Foxconn elnöke.

„A mesterséges intelligencia iránti kereslet egyre gyorsabban bővül, és ahogy a számítási kapacitás igyekszik lépést tartani ezzel a növekedéssel, az ezt tápláló energia alapvető fontosságú tényezővé válik. Ha felelősségteljesen szeretnénk bővíteni az MI használatát, akkor össze kell kapcsolnunk ezeket a rendszereket. Ez az a pont, ahol elengedhetetlenül fontossá válik az energiaintelligencia. A Schneider Electric szintet lép az energiatechnológiában annak érdekében, hogy a leghatékonyabb és legfenntarthatóbb MI-gyárakat építhessük ki úgy, hogy integrált áramellátási, hűtési és digitális képességeket vezetünk be a mesterséges intelligencia használatát támogató adatközpontokban. Egy olyan iparág energiatechnológiai partnereként, amely eltökélt abban, hogy belépjen az intelligencia korszakába, a Foxconnnal együttműködve segítjük ügyfeleinket, hogy valóban gyorsan, rugalmasan és hatékonyan bővítsék kapacitásaikat” – tette hozzá Olivier Blum, a Schneider Electric vezérigazgatója.

Ha feliratkozik a Műszaki Magazin Hírlevelére, sosem marad le a híreinkről! További friss híreket talál a Műszaki Magazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

The post Az MI adatközpontok új generációja appeared first on Műszaki Magazin.

A mesterséges intelligencia már most alakítja a munkaerőpiacot: a leginkább érintettek a fiatal diplomások, a technológiához nehezebben alkalmazkodó idősebb munkavállalók és a rutin irodai munkát végző diplomások – különös tekintettel a női munkaerőre. Mindezt megerősíti az Anthropic napokban megjelent kutatása. Tény, hogy nagyon sok munkafolyamat kiváltható az MI segítségével, és ezek közé már bekerültek a junior programozói feladatok is. A The Washington Post szerint a ChatGPT berobbanását követő két évben az amerikai programozói állások száma 25%-kal csökkent, az OECD becslése alapján pedig a munkahelyek körülbelül 27%-a magas automatizációs kockázatnak van kitéve.

Hatékonyságnövelés – emberi kontroll mellett

A GitHub Copilot használatával végzett kutatások szerint a fejlesztők átlagosan akár 55%-kal gyorsabban képesek kódot írni, ami jól mutatja, hogy az MI elsősorban a termelékenységet növeli. Ha azonban a minőséget is nézzük, már lényegesen árnyaltabb a kép. A Stack Overflow kutatásában a professzionális fejlesztők közel fele (45%) úgy látja, hogy a mesterséges intelligencia eszközei rosszul vagy nagyon rosszul kezelik az összetett feladatokat, ezért 70%-uk nem érzi a mesterséges intelligenciát a munkájukra leselkedő fenyegetésnek. A jelenlegi nagy nyelvi modellek esetében a kutatások szerint összetettebb feladatoknál akár 10–30% közötti hibaarány (hallucináció) is előfordulhat, ami továbbra is elengedhetetlenné teszi az emberi ellenőrzést. Nem véletlen, hogy a ChatGPT mögött álló OpenAI cég az előzetes jelzések szerint megduplázza, és a 2026-os év végéig 8000 főre növeli munkatársainak számát.

Mindez azt jelenti, hogy bár a hagyományos programozói szerepkörök iránti igény csökken, új lehetőségek is nyílnak az új készségekkel rendelkező, speciális területeken dolgozó programozók számára: a magas szintű problémamegoldás, az architektúra-tervezés, a fejlesztői MI-eszközök promptolása és betanítása válnak egyre értékesebbé.

Soft skillek és MI ismeretek a megoldás

„A felsőoktatási intézményeknek kulcsszerepe van a képzésben, hiszen nyitott, innovatív, kreatív, kritikus gondolkodású, problémamegoldó diplomásokat kell a munkaerőpiacra bocsátani, akik már készségszinten és interdiszciplináris környezetben használják az MI-t. Fel kell készítenünk a hallgatóinkat, hogy a jövőben a piacképes tudás nem egy statikus diploma, hanem egy folyamatosan frissített kompetenciacsomag, amely a belépési pont egy élethosszig tartó tanulási ökoszisztémába” – mondta el Dr. Dietz Ferenc, a Gábor Dénes Egyetem elnöke, majd hozzátette: „A Gábor Dénes Egyetemen az MI-t nemcsak az elméleti és gyakorlati tananyagainkba, hanem a módszertanba és eszközeinkbe is beépítjük.”

MI-tudás – az alapműveltség része

Egyre nagyobb a piaci igény az ún. MI-alapműveltség meglétére is: mi az MI, milyen területeken használható, mit jelent a nyelvi modell, és melyik nyelvi modell mire jó, hogyan kell promptolni, hogyan kell ellenőrizni a válaszokat, és milyen kockázatokkal kell számolni. Ez azért is fontos, mert az MI már minden ágazatban jelen van, és ilyen értelemben minden cég egy kicsit technológiai vállalattá válik a jövőben.

Ezt a kutatások is alátámasztják: egy friss Microsoft felmérés szerint az USA-ban a vezetők 66%-a már nem vesz fel olyan munkavállalót, aki nem rendelkezik mesterségesintelligencia-ismeretekkel, és az amerikai munkavállalók 50%-a – ágazattól függetlenül – már használja is az MI-t a munkájához.

Ha feliratkozik a Műszaki Magazin Hírlevelére, sosem marad le a híreinkről! További friss híreket talál a Műszaki Magazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

The post Az MI nem munkahelyeket, hanem feladatokat automatizál appeared first on Műszaki Magazin.

Napjainkban minden eddiginél nagyobb nyomás nehezedik a vállalatokra, hogy a hatékonyság megőrzése mellett bővítsék tevékenységüket, miközben a költségeket is kontroll alatt tartsák. Sok cég ennek ellenére továbbra is ragaszkodik az elavult működési modellekhez, amelyek egy gyorsan változó piaci környezetben korlátozzák az innovációs lehetőségeiket, valamint az alkalmazkodó- és versenyképességüket. Ez a probléma különösen élesen jelentkezik az eszközigényes iparágakban, ahol a mesterséges intelligencia, az IT/OT (információs technológia/üzemeltetési technológia) integráció és a digitális platformok együttes megjelenése jelentősen átformálja a lehetőségeket. Ezeknek a kihívásoknak a leküzdése és az új távlatok megnyitása nem csupán technológiát igényel: a vállalatoknak világos stratégiákra, bevált módszertanokra és megbízható ökoszisztémákra van szükségük annak érdekében, hogy tartósan magas színvonalon működhessenek.

A Schneider Electric, a világ egyik vezető energia-technológiai vállalata és a Deloitte a Hannover Messe kiállításon jelentette be együttműködését, amelynek célja, hogy segítse az ügyfeleiket – a termelőcégektől és egyéb ipari szereplőktől kezdve az adatközpont üzemeltetőkig és infrastruktúra-szolgáltatókig – a teljes üzleti tevékenységükre vonatkozóan a folyamataik modernizálásában és új lehetőségek kiaknázásában. A partnerség eredményeként a cégek a versenyképességük digitális korszakban való megőrzéséhez szükséges, vállalati-szintű átalakuláshoz egyszerre kaphatják meg a Deloitte stratégiai tervezés, folyamat- és technológiai átalakítás területén meglévő tudását és a Schneider Electric szakértelmét, valamint az MI-alapú üzemeltetési és szoftvertechnológiáját.

A két cég többek között már bizonyított IT/OT integrációs megoldásokkal modernizálja az ügyfelek ipari működését és támogatja az átfogó digitális átalakulásukat. Lehetőséget kínálnak arra is, hogy a vállalkozások megszabaduljanak az elkülönülten működő, elavult rendszereiktől és jobban kihasználják a nyílt, szoftveralapú automatizálási platformok előnyeit. A Schneider Electric és a Deloitte együttműködése révén kínált megoldásokkal az ügyfelek integrálhatják a mesterséges intelligenciát a fejlett analitikával, jelentősen lerövidítve így az időt, amíg a beruházásaikból jövedelemtermelő tevékenységek lesznek, javítva ezáltal az üzleti hatékonyságot. Megnyílik a lehetőség arra is, hogy a hatékonyságot és rugalmasságot javító, alkalmazkodóképes és jövőálló működési modellt vezessenek be a cégek.

„A szervezetek tisztában vannak azzal, hogy változtatniuk kell, de sokuknál hiányzik egy olyan terv, amely egyesíti az üzleti stratégiát a megfelelő digitális és OT alapokkal. A mi technológiai tudásunkat és a Deloitte működési hatékonyság javítására és a vállalati szintű változások támogatására vonatkozó tapasztalatait ötvözve olyan eszközöket adunk ügyfeleink kezébe, amelyekkel gyorsan és magabiztosan haladhatnak előre” – mondta el Gwenaelle Huet, a Schneider Electric „Industrial Automation” területért felelős ügyvezető alelnöke.

„Az igazi digitális átalakulás sokkal többről szól, mint új eszközök bevezetéséről; megköveteli a szervezet versenyképességének és növekedésének újragondolását. A Deloitte rendelkezik a szükséges képességekkel ahhoz, hogy ezt a változást végigkísérje a vállalat minden szintjén és ezt egyesítve a Schneider Electric OT-szakértelmével és MI-alapú ipari technológiájával új lehetőségeket kínálhatunk az ügyfeleink számára az átalakuláshoz, és biztosíthatjuk a megvalósításához szükséges precizitást is” – tette hozzá Ajai Vasudevan, a Deloitte „Global Smart Operations” területért felelős vezetője.

Ha feliratkozik a Műszaki Magazin Hírlevelére, sosem marad le a híreinkről! További friss híreket talál a Műszaki Magazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

The post Schneider Electric – Deloitte összefogás az ipar digitális átállásához appeared first on Műszaki Magazin.

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.

Ha feliratkozik a Műszaki Magazin Hírlevelére, sosem marad le a híreinkről! További friss híreket talál a Műszaki Magazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

The post A Schneider Electric és a Microsoft együtt gyorsítják fel a gyártás modernizációját appeared first on Műszaki Magazin.

A San Jose-ban megrendezett NVIDIA GTC konferencián bejelentett újdonságok amellett, hogy tovább erősítik a világ egyik vezető energia-technológiai vállalata, a Schneider Electric és az NVIDIA közötti együttműködést, átfogó alapot kínálnak a gigawattos teljesítményű MI-gyárak létrehozásához. Az eseményen mutatták be az egyik első, kifejezetten az NVIDIA Vera Rubin NVL72 rackek igényei alapján megalkotott MI-referencia tervet. A validált referencia terv lefedi az áramellátást és a hűtést, és integrálták a Schneider Electric vezérlő referencia terveivel. A referencia terv az NVIDIA legújabb rack-méretű rendszerei által támasztott infrastrukturális követelmények figyelembevételével készült. Ennek megfelelően lehetővé teszi többek között az új áramelosztást 480 voltos megnövelt tápfeszültséggel, valamint a nagyobb hatékonyság érdekében a magasabb, akár 45 fokos „TCS-hurok” hőmérsékletet.

Az új referencia terv támogatja egy olyan IT architektúra kialakítását, amelyben az MI-rackekből álló klaszterek osztoznak a hálózati, tároló, CPU és támogató infrastruktúrán. Emellett azáltal, hogy az adatközpontok tervezése során lehetőséget teremt arra, hogy több ponton üzemeljenek a GPU-rackek, maximalizálja a token-teljesítményt.

A referencia-tervet az elektromos rendszer tervezése kapcsán ETAP-modellekkel, míg az elrendezés és a légáramlás vonatkozásában ITD CFD-modellekkel validálták.

Új AVEVA digitális iker architektúra a gigawatt-méretű MI-gyárakhoz

Az NVIDIA GTC-n bemutatott újdonságok között van a Schneider Electric tulajdonában lévő, az ipari szoftvere területén meghatározó szereplőnek számító AVEVA új, teljes életciklusra kiterjedő digitális iker architektúrája. A megoldás maximalizálja a GPU-k hatékonyságát, és felgyorsítja az MI-gyárak létrehozását. A Schneider Electric elkötelezett amellett, hogy az AVEVA fejlett szoftvereinek támogatásával SimReady-kompatibilis eszközöket és digitális ikreket hozzon létre az NVIDIA Omniverse segítségével. Ezzel a bejelentéssel az AVEVA mérnöki és üzemeltetési szoftverei beépültek az NVIDIA Omniverse DSX Blueprintbe és ökoszisztémájába.

Miután a rendszerarchitektúra összeállt az NVIDIA Omniverse környezetben, az AVEVA több területre kiterjedő szimulációkat hajt végre, hogy ellenőrizze, hogyan működne valós körülmények között. Ez magában foglalja az áramelosztás, a termodinamika, a légáramlás és a vezérlés modelljeinek megalkotását. Ezek a szimulációk lehetővé teszik a tervezés optimalizálását, a különböző terhelési és környezeti feltételek közötti működés gyors értékelését, valamint a rendszer fizikai kiépítése előtti végső rendszerellenőrzést.

„Ahogy a mesterséges intelligencia jelentette terhelés mind méretében, mind összetettségében nő, az adatközpontok tervezésénél minimálisra kell csökkenteni a hibázás lehetőségét. Ahhoz, hogy nagy léptékben tudjuk hasznosítani az MI-t, szorosan integrált elektromos, hűtési és digitális architektúrákra van szükség, amelyek képesek kielégíteni a példátlan teljesítményigényeket, miközben fenntartják a maximális energiahatékonyságot. A fejlett szoftverek, a digitális ikrek és a validált referencia-tervek kombinálásával az üzemeltetők szimulálhatják és optimalizálhatják az infrastruktúrát, még mielőtt egyetlen racket is üzembe helyeznének. Ez a megközelítés csökkenti a kockázatot, felgyorsítja a telepítést, és biztosítja a következő generációs MI-gyárak működtetéséhez szükséges hatékonyságot és rugalmasságot” – mondta el Manish Kumar, a Schneider Electric „Secure Power & Data Centers” üzletágának ügyvezető alelnöke.

„A gigawatt-méretű MI-gyárak alapvetően új típusú, energiahatékony és rendkívül kiszámítható infrastruktúrát igényelnek. Az NVIDIA és a Schneider Electric együttesen biztosítja azokat az energiaellátási, hűtési és digitális iker architektúrákat, amelyekre szükség van ahhoz, hogy ügyfeleink számára felgyorsítsuk ezek megvalósítását” – mutatott rá Vladimir Troy, az NVIDIA MI-infrastruktúráért felelős alelnöke.

NVIDIA Nemotron Agentic MI modell tesztelése riasztáskezelési szolgáltatásokhoz

A Schneider Electric az eseményen bejelentette azt is, hogy sikeresen tesztelte az NVIDIA Nemotron modellt egy új, riasztáskezelési funkcióval rendelkező MI ügynök megvalósításához. Ez a szolgáltatás egy régóta fennálló kihívásra ad választ az adatközponti iparban: a riasztások rendszer szintű értelmezésére a kiváltó okok azonosítása és a megfelelő intézkedések meghatározása érdekében.

A Schneider Electric megoldása több rendszerből származó, valós idejű IoT-adatokat felhasználva, integrált eszközök segítségével önállóan elvégzi az elemzést, a diagnosztikát és javaslatokat tesz a szükséges intézkedésekre. A szakértő technikusokkal együttműködve a technológia gyorsabb és következetesebb hibaelhárítást biztosít, csökkenti a felesleges kiszállásokat, és javítja az üzemeltetési rugalmasságot.

Ha feliratkozik a Műszaki Magazin Hírlevelére, sosem marad le a híreinkről! További friss híreket talál a Műszaki Magazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

The post Gyorsabb és hatékonyabb MI-t kiszolgáló adatközpontok appeared first on Műszaki Magazin.

Podcastot indított a Számlázz.hu, Magyarország egyik legjelentősebb fintech cége, amely közel egymillió hazai vállalkozóval dolgozik együtt. A legaktuálisabb téma manapság a mesterséges intelligencia, még a csapból is az AI generálta tartalmak folynak. Dr. Vajda Viktor AI-szakjogász a podcastban arról beszélt, hogyan szabályozzák a nemzeti és uniós szervek az új technológiát, és milyen hatással lesz ez a magyar vállalkozásokra.

A magyar vállalkozásoknak lesz idejük felkészülni a változásokra

Az AI Act, vagyis az Európai Unió mesterséges intelligenciáról szóló rendelete dr. Vajda szerint nem technológiaellenes. Célja az alapvető jogok védelme, a kockázatok kezelése és az Európa-szintű felelős AI-használat támogatása. Olyan AI alapú alkalmazásokat szeretnének szabályozni, amelyek döntéseikkel érdemi hatást gyakorolnak az emberek életére, jogaikra és lehetőségeikre. Nem akarják például, hogy a technológia diszkriminatív, vagy jogsértő legyen bárkivel szemben. A szabályozás célja annak biztosítása, hogy minél nagyobb hatással van egy AI-rendszer az emberekre, annál szigorúbb átláthatósági és felügyeleti követelmények vonatkozzanak rá.

„A rendelet a mesterséges intelligencia helyett, magukat az AI-rendszereket szabályozza. Az AI Act nem azonnali tiltásokat vezet be, fokozatos alkalmazást ír elő, több éves felkészülési idővel” – mondta el dr. Vajda Viktor.

Fontos üzenet a vállalkozások számára, hogy az AI-rendszerek engedélyeztetése alapvetően a fejlesztők kötelezettsége, ugyanakkor a mesterséges intelligenciát használó cégeknek is felelősségük van abban, hogy jogszerű és átlátható módon alkalmazzák az eszközöket.  Magáncélra – például a ChatGPT-t – mindenki a saját belátása szerint használhatja. Ha egy AI-rendszer hibás, félrevezető vagy valótlan tartalmat állít elő, azért nem maga a technológia, hanem az azt alkalmazó ember vagy szervezet viseli a felelősséget.

 „A felelősség nem a gépé, hanem mindig az emberé marad. Az AI nem válik jogi személlyé az Unióban, nincsenek jogai és felelőssége sem” – mondta el a szakértő.

„Az AI mindannyiunk életére hatással lesz. Sok vállalkozó fél ezektől a változásoktól, míg mások a lehetőséget látják bennük. Mi a Számlázz.hu-nál abban hiszünk, hogy tájékozódni kell a jövőről. A podcast-sorozattal is segítjük a vállalkozókat abban, hogy átlássák az őket érintő kérdéseket és felelős döntéseket hozhassanak a napi ügyekben és a hosszú távú stratégiában is” – mondta el Ángyán Balázs, a Számlázz.hu ügyvezetője.

A teljes beszélgetést itt lehet megtekinteni:

Ha feliratkozik a Műszaki Magazin Hírlevelére, sosem marad le a híreinkről! További friss híreket talál a Műszaki Magazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

The post Itt az uniós AI szabályozás appeared first on Műszaki Magazin.

Mindez 55 éve történt, és megérkeztünk több fejlődési szakasz után a mesterséges intelligenciához (MI) mai fejlődésünk csúcsához, amelyet még nem is ismerünk igazán. Gépészmérnökként sok évtizede foglalkozom a szereléstechnológiával, és azon belül az automatikus megoldásokkal fejlesztői és egyetemi oktatói szinten. Hol tudjuk az MI-t használni?

Mit értünk az MI alatt: le egyszerűsítve hatalmas adathalmaz alapján gépi (automatikus) döntés érhető el minden témában több kevesebb sikerrel. Tehát az ember kikapcsolásával gyors és pontos véleményt kapunk.

A feltételek az adott szakterülethez tartozó hatalmas pontos adatbázis, amelyhez gyors, és nagy teljesítményű számitógépek kellenek. Mindezt műszaki és informatikai szakemberek sokasága tudja létrehozni sok munkával.

Így jött létre egy új tudományág, az adattudomány, amely minden mesterséges intelligencia alapja. Adatgyűjtés, adatrendszerezés és feldolgozás. Az adattudomány alkalmazott, interdiszciplináris tudomány. Az adattudomány célja ismeretek előállítása az adatokból, például a vállalatirányítás optimalizálása vagy a döntéshozatal támogatása érdekében. Különféle területeken alkalmazott módszereket és ismereteket, például matematikát, statisztikát, sztochasztikát, informatikát és ipari know-how-t használnak.

A járműiparban is számos szerelősor, különböző automatizálási szintű szerelőmunkahely és anyagmozgató rendszer vesz részt. A tervezőt ma is számos szoftver segíti, például a „plant simulation”, a „solid edge”, stb. Az MI egy magasabb színvonalat képvisel és biztonságosabb is lehet. Azonban sokkal nagyobb adatháttérre van szüksége és bonyolultabb algoritmusokra.

A fentiek a technológiákról szóltak, és betekintést engedtek a tervezésbe. Az automatizálásban fontos szólni az adatbiztonságról és az adatkarbantartásról is. A járműiparban ez is kényes terület.

Mindezek alapján kell szólni a gazdasági előnyökről és hátrányokról is. A gyorsan változó világban meg kell fontolni mikor érdemes az MI alkalmazásba beruházni, vagy mikor elegendő az egyszerűbb megoldás mellett dönteni. Úgy néz ki, hogy technikai akadály nincs, de gazdasági korlátok léteznek. Erről a szakembereknek kell dönteni és ne kérdezzük az MI-t.

Dr. Göndöcs Balázs c. egyetemi docens

Ha feliratkozik a Műszaki Magazin Hírlevelére, sosem marad le a híreinkről! További friss híreket talál a Műszaki Magazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

The post Mesterséges intelligencia (MI) a szereléstechnológiában appeared first on Műszaki Magazin.

A gyártási környezetek – legyen szó sorozatgyártásról vagy egyedi megrendelésre történő termelésről – egyre inkább intelligens, egymással kommunikáló rendszerekre épülnek, ahol a gépek „gondolkodnak”, robotok érzékelik a környezetet, és rendszerek valós időben adnak operatív támogatást a szakemberek számára. Ez a fejlődés nemcsak a hagyományos automatizáció, hanem a generatív mesterséges intelligencia (GenAI) megjelenésével lépett új szakaszba.

A klasszikus AI-alkalmazások, amelyek gépi tanuláson alapuló mintafelismerést, prediktív elemzést és automatizált hibadetektálást valósítanak meg a gyártósorokon, ma már számos üzem alapfunkcióját képezik. Ezzel szemben a generatív AI olyan képességeket ad a szakemberek kezébe, amelyek segítségével nemcsak felismerjük a mintákat, hanem új megoldásokat, terveket és javaslatokat is generálunk. A GenAI képes önállóan létrehozni alternatív tervezési lehetőségeket, dokumentációkat és folyamatleírásokat, amelyek korábban hosszú mérnöki munkát igényeltek, ezáltal gyorsítva a produktív döntéshozatalt és csökkentve a gyártási időt.

Az egyik legfontosabb előny, amit a generatív AI kínál, a többféle tervváltozat automatikus generálása és szimulációja. A mérnökök ma már nem kénytelenek manuálisan végigpróbálni minden konstrukciós lehetőséget; a GenAI képes percek alatt előállítani és értékelni alternatívákat a gyártási kritériumok, anyagjellemzők és költségcélok figyelembevételével, ami különösen értékes a design-to-manufacture (tervezéstől a gyártásig) folyamatokban. Ugyancsak hasznos a technikai specifikációk és dokumentációk automatikus generálása, amely a gép- és gyártástervezés adminisztratív terheit csökkenti, lehetővé téve a mérnökök számára, hogy a fejlesztés és validáció magasabb szintű feladataira koncentráljanak.

A GenAI alkalmazása túlmutat a hagyományos tervezési funkciókon: ezek a rendszerek képesek valós idejű információkat is feldolgozni, így támogatást nyújtanak a karbantartási feladatokban, a gyártási paraméterek dinamikus beállításában és a minőségellenőrzésben is. Ilyen módon az MI nem csupán passzív elemző, hanem képes aktívan javaslatokat tenni és folyamatokat optimalizálni. A következő fejlődési lépcsőt az agentikus MI jelenti, amely olyan autonóm ügynököket takar, amelyek meghatározott célok szerint (például minőségi elvárások vagy selejtszám minimalizálása) önállóan végrehajtanak módosításokat és döntéseket a gyártási paraméterekben.

Ezek az intelligens rendszerek, amikor megfelelően integrálják őket gyártási végponti rendszerekkel, MES-szel vagy SCADA-val, képesek adaptív termelési környezetet kialakítani, ahol a gyártósor valós időben reagál az eltérésekre vagy műszaki kihívásokra. Az ilyen adaptivitás különösen fontos a rugalmas gyártási rendszerekben, ahol több termékváltozat párhuzamos gyártása zajlik, és az átfutási idők lerövidítése kulcsfontosságú.

Ugyanakkor a technológia bevezetése nem kihívások nélküli. A GenAI-modellek gyakran nagy számítási kapacitást igényelnek, ezért a gyártók sokszor hibrid architektúrákat alkalmaznak, ahol a nagy számítási igényű feladatokat felhőben, míg a valós idejű döntéseket az edge-oldalon kezelik. Emellett a szerepek és felelősségek meghatározása kritikussá válik, különösen akkor, ha autonóm ügynökök hoznak döntéseket biztonsági vagy minőségi szempontból kritikus folyamatokban.

A generatív mesterséges intelligencia bevezetésének sikere ezért nem csupán technológiai kérdés: stratégiai döntést is jelent a gyártó vállalatok számára. A munkafolyamatok átgondolt újra tervezése és a dolgozók képességeinek fejlesztése mind elengedhetetlen elemei a sikeres integrációnak. Sok vállalat ezért külső szakértők bevonásával kezdi meg AI-projektjeit, mivel az efféle megoldások tervezése és kivitelezése gyakran túlmutat a belső erőforrásokon.

A generatív mesterséges intelligencia már nem pusztán jövőbeli lehetőség a gyártásban, hanem olyan technológiai eszköz, amely képes jelentősen felgyorsítani a tervezési ciklusokat, javítani a termelékenységet és támogatni a valós idejű adaptív gyártást. A kihívások ellenére azok a vállalatok, amelyek a GenAI-t stratégiai eszközként alkalmazzák, versenyelőnyre tehetnek szert egy egyre inkább digitalizált és adatalapú ipari környezetben.

Forrás: MM

Ha feliratkozik a Műszaki Magazin Hírlevelére, sosem marad le a híreinkről! További friss híreket talál a Műszaki Magazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

The post Generatív AI a gyártásban appeared first on Műszaki Magazin.

A hatékonyság új dimenziója

A ChatGPT nem egyszerűen egy chatbot, hanem egy stratégiai szintű produktivitás-növelő eszköz, amely képes percek alatt strukturálni az információt, rendszerezni a gondolatokat és döntéselőkészítő anyagokat készíteni. Nem csupán szöveget generál, hanem támogatja a tervezést, az elemzést és a kreatív folyamatokat is, mindezt olyan sebességgel, amely korábban elképzelhetetlen volt.

Egy kis tudatossággal a ChatGPT használata valódi versenyelőnyt jelenthet. A pontos promptolás, az iteratív finomítás és a megfelelő validálás kulcsfontosságú, különösen üzleti környezetben, ahol a generált tartalom minősége közvetlen hatással van a döntésekre.

A láthatatlan kockázat: adat és kontroll

Számos szervezetnél a ChatGPT használata gyorsabban vált gyakorlattá, mint ahogyan megszülettek volna a hozzá kapcsolódó adatvédelmi és biztonsági keretek. A technológia adaptációja megelőzte a stratégiai kontrollt.

Ez azonban komoly kérdéseket vet fel. Mi történik, ha bizalmas szerződésrészlet kerül a ChatGPT-be? Ha belső pénzügyi adatokat használunk fel egy elemzéshez? Ha ügyféladatokat másolunk be egy promptba?

A mesterséges intelligencia nem tud különbséget tenni érzékeny és nyilvános információ között, a felelősség minden esetben a szervezeté. Különösen akkor, amikor a rendszer külső forrásokhoz is hozzáfér, például böngészési funkción keresztül. A ChatGPT Atlas sebezhetősége is arra hívta fel a figyelmet, hogy az AI-hoz kapcsolódó kiegészítő funkciók és integrációk új típusú biztonsági kockázatokat nyithatnak meg.

A ChatGPT így nem csupán hatékonysági eszköz, hanem – megfelelő irányítás és szabályozás hiányában – potenciális kockázati tényező is.

Amikor az AI magabiztosan téved

A ChatGPT egyik sajátossága, hogy rendkívül magabiztos és gördülékeny stílusban fogalmaz, még akkor is, ha az információ nem teljesen korrekt vagy hiányos. Előfordulhatnak pontatlanságok, félreértelmezések vagy nem megfelelően alátámasztott állítások, különösen összetett szakmai kérdések esetén.

Egy marketinganyagban ez legfeljebb korrekciót igényel. Egy jogi, pénzügyi vagy stratégiai döntésnél azonban már komoly következményei lehetnek. A ChatGPT nem tényellenőrző rendszerként működik, hanem a rendelkezésére álló mintázatok alapján generál válaszokat, ezért a szakmai ellenőrzés és validálás minden esetben elengedhetetlen.

Etikai és reputációs kérdések

A ChatGPT használata nemcsak technológiai, hanem etikai kérdés is. Hol húzódik a határ a támogatás és a helyettesítés között? Mi számít eredeti munkának? Hogyan kommunikálja egy vállalat, ha AI-t használ tartalomkészítéshez vagy döntéselőkészítéshez?

Az átláthatóság egyre inkább versenyelőnnyé válik. Azok a szervezetek, amelyek világos irányelveket alakítanak ki a ChatGPT alkalmazására, hosszú távon erősítik a bizalmat ügyfeleik és partnereik szemében.

A valódi kérdés: stratégia vagy improvizáció?

A ChatGPT jelenléte ma már adott. A kérdés az, hogy tudatos stratégia mentén integráljuk-e a működésbe, vagy hagyjuk spontán módon formálódni a használatát.

Egy átgondolt AI-megközelítés magában foglalja:

• a belső használati szabályzat kialakítását,
• az adatvédelmi megfelelőséget,
• a biztonsági kontrollokat,
• a munkatársak képzését,
• valamint a generált tartalmak ellenőrzési folyamatát.

A technológia önmagában sem jó vagy rossz. A különbséget az jelenti, hogy milyen keretek között alkalmazzuk.

Lehetőség és felelősség

A ChatGPT képes új dimenzióba emelni a hatékonyságot, gyorsítani a döntés-előkészítést és támogatni az innovációt. Ugyanakkor adatvédelmi, biztonsági és etikai kihívásokat is felszínre hoz.

A jövő nem azoké, akik egyszerűen használják az AI-t. Hanem azoké, akik tudatosan, kontrolláltan és stratégiai szemlélettel építik be a működésükbe.

Éppen ezért kulcsfontosságú, hogy a vállalatok ne csupán eszközként, hanem szabályozott keretek között integrált megoldásként tekintsenek a ChatGPT-re. Ebben nyújt stratégiai támogatást a Proman Consulting is: segít az AI-használat üzleti bevezetésében, a kockázatok feltérképezésében és a biztonságos működési keretek kialakításában, hogy a technológia valóban versenyelőnyt jelentsen, ne pedig rejtett kockázatot.

Ha feliratkozik a Műszaki Magazin Hírlevelére, sosem marad le a híreinkről! További friss híreket talál a Műszaki Magazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

The post ChatGPT: Versenyelőny vagy rejtett kockázat a vállalatok számára? appeared first on Műszaki Magazin.

Az egyes európai országok jelenleg nagyon eltérő helyzetből indulnak a mesterséges intelligencia ugrásszerűen növekvő energiaigényének menedzselésében. Azok az államok, ahol már most jelentős a megújuló forrásból származó villamosenergia termelés aránya és rugalmas erőforrásokra támaszkodnak, a kibocsátásuk minimális növelésével tudják kezelni az MI térhódítását. Ugyanakkor a fosszilis energiaforrásoktól függő országok esetében a digitalizáció iránti igény még szigorú hatékonysági szabványok mellett is emeli a kibocsátást.

A Schneider Electric, a világ egyik vezető energia-technológiai vállalata legújabb, „AI & Energy in Europe” című tanulmánya négy lehetséges forgatókönyvet vázol, amelyek a különböző szabályozási gyakorlatok alapján vizsgálják az adatközponti kapacitás bővülését és a várható energiaigényt. Az elemzésből kiderül, hogy attól függően, milyen stratégiát választ Európa, drámai mértékű különbségek lehetnek az energiaigényben. Míg az MI fejlesztés szigorú szabályozása és korlátozása mellett a mesterséges intelligencia energiaigénye 2030-ra 45 TWh lehet, addig összehangolt, fenntartható fejlesztés mellett ez az érték már elérheti a 90 TWh-t. Nem kontrollált fejlődés esetén viszont akár 145 TWh-ra is nőhet az MI energiaigénye a kontinensen, vagy a válság és fellendülés között ingadozó, volatilis pályát követhet.

A tanulmány megállapítja, hogy a fenntartható MI-fejlődés eléréséhez három területen szükséges az európai országok koordinált fellépése. Ezek közül az egyik az infrastruktúra várható keresletet felülmúló fejlesztése, a rugalmas kapacitások biztosítása, valamint a modern, ellenállóképes villamosenergia-rendszerek gyorsított bevezetése révén. A másik fontos terület a változó körülményekhez alkalmazkodó szabályozás megvalósítása. A harmadik kiemelt jelentőségű lépés pedig a villamosenergia-hálózat dekarbonizációjának felgyorsítása.

„Európának egyedülálló lehetősége van arra, hogy vezető szerepet töltsön be az MI fenntartható fejlesztésében. Jelenleg a világ számítástechnikai infrastruktúrájának kevesebb mint 5 százaléka található itt, ami jóval alacsonyabb, mint az Európai Unió részesedése a globális GDP-ből. A kutatás alapján egyértelmű, hogy az MI teljes potenciálját úgy aknázhatjuk ki, hogy közben teljesítjük a klímavédelmi céljainkat is.

Ehhez együtt kell működnünk az engedélyezési folyamatok felgyorsítása, a hálózathoz való gyorsabb és egyszerűbb csatlakozás elősegítése, valamint a dekarbonizált villamosenergia-termelésbe történő további befektetés érdekében. A villamos energia Európa digitális jövőjének gerince, így ha megfelelően kezeljük, esélyünk van arra, hogy együtt sikeresen véghezvigyük a digitális és az energetikai átállást” – mondta el Laurent Bataille, a Schneider Electric „European Operations” területért felelős ügyvezető alelnöke.

„Az, hogy hogyan alakul a mesterséges intelligencia energiafelhasználása, nem determinált – attól függ, hogy most milyen döntéseket hozunk három alapvető területen: a technológia, a szabályozás és az infrastruktúra terén. Ez a kutatás rámutat arra, hogy mennyire fontos az MI technológia fejlesztését összekapcsolni az elektromos infrastruktúra bővítésével és a valós körülményekre reagáló, adaptív szabályozással. A fenntartható MI Európában megvalósítható, de csak átgondolt tervezéssel. –Az egész kontinensre kiterjedő, tudatos lépések hiányában az ennek eléréséhez rendelkezésre álló időkeret szűkül” – mutatott rá Rémi Paccou, a Schneider Electric „Sustainability Research” igazgatója és a tanulmány vezető szerzője.

A Schneider Electric külön köszönetét fejezi ki Thomas Le Goffnak, a Télécom Paris adjunktusának és a CERRE ösztöndíjasának, aki az MI szabályozás, a digitális jog és a fenntarthatósági politika szakértője, valamint társszerzője a tanulmánynak. Társszerzőként Fons Wijnhoven, a Twentei Egyetem docense is közreműködött, aki az egyes forgatókönyvek kidolgozásával és az elemzésekhez elengedhetetlen rendszerdinamikai modellezési szakértelmével járult hozzá a tanulmányhoz. Köszönet illeti Somya Joshi-t, a Stockholmi Environment Institute kutatási igazgatóját is, aki a kormányzás és az ágazatokon átívelő megközelítések kapcsán segítette szakértő tanácsokkal a tanulmány elkészítését.

Ha feliratkozik a Műszaki Magazin Hírlevelére, sosem marad le a híreinkről! További friss híreket talál a Műszaki Magazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

The post Így hat az MI az európai villamosenergia-igényre appeared first on Műszaki Magazin.

A lokális AI-futtatás forradalma

Az egyik legnagyobb paradigmaváltás, amit a következő években tapasztalni fogunk, a lokális AI-futtatás térhódítása. Ez azt jelenti, hogy a laptopod képes lesz komplex mesterséges intelligencia modelleket futtatni anélkül, hogy internetkapcsolatra vagy felhő-szolgáltatásokra támaszkodna.

Miért fontos a lokális AI?

A lokális AI-futtatás számos előnnyel jár. Először is ott van az adatvédelem kérdése: amikor egy AI-modell a saját gépeden fut, az adataid nem hagyják el a laptopot, így maximális biztonság mellett használhatod a mesterséges intelligencia előnyeit.

Ez különösen fontos lehet üzleti környezetben, ahol érzékeny dokumentumokkal dolgozol, és nem szeretnéd, hogy azok külső szerverekre kerüljenek. Ilyenkor sokat számít, hogy a laptop alkatrészek – például a processzor, a memória és akár az AI-gyorsításra képes NPU – elegendő teljesítményt nyújtsanak a helyi feldolgozáshoz.

Másodszor, a sebesség: a lokális feldolgozás kiküszöböli a hálózati késleltetést. Míg egy online AI-szolgáltatás esetében várnod kell, amíg az adatok eljutnak a szerverre, ott feldolgozódnak, majd visszaérkeznek, addig a lokális AI azonnali válaszokat tud adni – feltéve, hogy a laptop alkatrészek megfelelően erősek hozzá.

Technikailag hogyan valósul meg?

A lokális AI-futtatás alapja a speciális hardver. A következő generációs laptopok dedikált Neural Processing Unit (NPU) chipekkel fognak rendelkezni, amelyek kifejezetten AI-számításokra vannak optimalizálva. Ezek a chipek képesek lesznek trilliónyi számításra másodpercenként (TOPS), ami elegendő lesz akár a GPT-szerű nyelvmodelleknek a helyi futtatásához is.

Az Intel, AMD és Qualcomm már most versenyez a leghatékonyabb AI chipek fejlesztésében. Az Intel Meteor Lake architektúrája, az AMD Phoenix processzorcsaládja és a Qualcomm Snapdragon X Elite mind tartalmaznak dedikált AI-egységeket.

Gyakorlati alkalmazások

Képzeld el, hogy az AI valós időben javítja a szövegeidet, miközben te csak írsz a notebook billentyűzet előtt ülve, közben automatikusan lefordít dokumentumokat, vagy akár kódot generál és optimalizál – mindezt offline módban! A lokális AI lehetővé teszi például a következőket:

• Valós idejű beszédfelismerés és összefoglalás
• Automatikus fotószerkesztés és -javítás
• Intelligens e-mail válaszok generálása
• Kódkiegészítés és -optimalizálás programozás során
• Automatikus meeting jegyzetek és összefoglalók készítése

Microsoft Copilot: Az AI asszisztens új szintje

A Microsoft Copilot integrációk a következő évek egyik legfontosabb fejlesztési iránya lesz. A Copilot már most is elérhető különböző Microsoft alkalmazásokban, de a jövőben mélyebben beépül majd a Windows operációs rendszerbe és az egész laptop ökoszisztémába.

A jövő Windows verziói természetes módon fogják integrálni a Copilot funkciókat. Ez azt jelenti, hogy az AI asszisztens nem csak egy alkalmazás lesz, hanem a teljes operációs rendszer része. Segíteni fog a fájlok kezelésében, alkalmazások optimalizálásában, és akár rendszerbeállítások finomhangolásában is.

Alkalmazás-specifikus fejlesztések

A Microsoft Office suite minden eleme gazdagabb Copilot funkcionalitást fog kapni. A Word nem csak szövegeket fog javítani, hanem komplett dokumentumokat generál majd a felhasználói igények alapján. Az Excel intelligens adatelemzést végez, és automatikus jelentéseket készít. A PowerPoint pedig lenyűgöző prezentációkat hoz létre minimális felhasználói input alapján.

Fejlesztői eszközök

A Visual Studio és a Visual Studio Code Copilot integrációja új szintre emelkedik. A jövő fejlesztői környezete nem csak kódot fog kiegészíteni, hanem teljes alkalmazásokat tervez meg, architektúrákat optimalizál, és akár biztonsági réseket is azonosít a kódban.

AI chipek: A hardver forradalom

Az AI chipek fejlődése talán a legfontosabb technológiai változás, ami lehetővé teszi az összes többi innovációt. Ezek a speciálisan AI-feladatokra tervezett processzorok alapvetően megváltoztatják majd, mire képes egy laptop.

Neurális feldolgozó egységek (NPU)

Az NPU-k az AI-számítások szívét képezik. Míg a hagyományos CPU-k általános célú feldolgozásra, a GPU-k pedig grafikai számításokra vannak optimalizálva, addig az NPU-k kizárólag neurális hálózatok futtatására specializálódtak. Ez rendkívüli hatékonyságot eredményez AI-feladatok esetében.

A következő 5 évben azt várhatjuk, hogy minden laptop rendelkezni fog valamilyen NPU-val, és ezek teljesítménye exponenciálisan fog növekedni. A jelenlegi 10-30 TOPS teljesítményű chipekről átlépünk a 100+ TOPS kategóriába.

Hibrid processzorok

A jövő processzorai hibrid architektúrát fognak követni, ahol a CPU, GPU és NPU szorosan együttműködik. Ez lehetővé teszi, hogy különböző feladatokat a legalkalmasabb processing unit kezeljen, maximalizálva így az energiahatékonyságot és a teljesítményt.

Az AI chipek egyik legnagyobb kihívása az energiafogyasztás. A mobileszközökben és laptopokban kritikus a hosszú akkumulátor-üzemidő, ezért a chip gyártók kiemelt figyelmet fordítanak az energiahatékony AI-feldolgozásra. Az új 3nm-es és kisebb gyártási technológiák jelentős javulást hoznak majd ezen a téren.

Gyakorlati következmények a mindennapi használatra

A mesterséges intelligencia integrálása alapvetően megváltoztatja, hogyan használjuk a laptopjainkat. A hagyományos menüvezérelt interfészek mellett megjelennek a természetes nyelvi parancsok. Egyszerűen elmondhatod a laptopodnak, mit szeretnél csinálni, és ő végrehajtja helyetted.

Az AI-vel támogatott laptopok drámaian megnövelik a produktivitást. Az automatikus feladatok, az intelligens javaslatok, és a proaktív segítség azt jelenti, hogy több időt tölthetsz kreatív és stratégiai munkával, míg a rutinfeladatokat az AI kezeli.

Az AI-laptopok megtanulják a használati szokásaidat, és ehhez igazítják működésüket. Tudni fogják, mikor dolgozol a legproduktívabban, milyen alkalmazásokat használsz együtt, és automatikusan optimalizálják a rendszert a teljesítmény maximalizálása érdekében.

Kihívások és aggályok

Az AI-funkciók jelentős hardver erőforrásokat igényelnek. Ez azt jelenti, hogy a következő években valószínűleg drágábbak lesznek az AI-képes laptopok, és több RAM-ra, és még gyorsabb SSD meghajtóra lesz szükségük.

Kompatibilitás és fragmentáció

Különböző gyártók eltérő AI-megoldásokat fejlesztenek, ami fragmentációhoz vezethet. A fejlesztőknek többféle AI-platformot kell majd támogatniuk, ami bonyolultabbá teszi az alkalmazásfejlesztést.

A fejlesztők új korszaka

A szoftverfejlesztés paradigmája is változik. A jövő alkalmazásai AI-first megközelítést követnek majd, ahol a mesterséges intelligencia nem utólag hozzáadott funkció, hanem az alkalmazás központi eleme.

Megjelennek új programozási nyelvek és keretrendszerek, amelyek kifejezetten AI-integrált alkalmazások fejlesztésére vannak optimalizálva. Ezek egyszerűbbé teszik az AI-funkciók beépítését hagyományos szoftverekbe.

Üzleti alkalmazások

A vállalati laptopok AI-képességei forradalmasítják majd az üzleti folyamatokat. Automatikus jelentések, intelligens adatelemzés, és proaktív problémamegoldás válik majd a normává.

Kreatív iparágak

A grafikai tervezők, videószerkesztők és más kreatív szakemberek laptopjai AI-asszisztensekkel fognak rendelkezni, amelyek segítenek a kreatív folyamatban, ötleteket generálnak, és automatizálják a technikai feladatokat.

Oktatás és tanulás

Az AI-laptopok személyre szabott tanulási élményt fognak biztosítani. Az oktatási szoftverek alkalmazkodnak majd az egyéni tanulási stílushoz, és valós idejű visszajelzést adnak a tanulási folyamat során. A valós idejű fordítás és tolmácsolás minden laptopban elérhető lesz, ami globális szinten bontja le a nyelvi akadályokat az oktatásban és a munkában.

Környezeti hatások

Bár az AI-chipek energiaigényesek, hosszú távon valójában javíthatják a laptopok energiahatékonyságát. Az intelligens energiamenedzsment, a proaktív rendszeroptimalizálás és a felesleges folyamatok eliminálása összességében csökkentheti az energiafogyasztást.

Fenntarthatóság

Az AI segíthet a laptopok életciklusának meghosszabbításában azzal, hogy optimalizálja a teljesítményt, megjósolja a karbantartási igényeket, és segít a hatékonyabb erőforrás-használatban. Ez már a mai eszközökben is megtalálható. Egyre több gyártó alkalmaz adaptív erőforrás-megtakarító technológiákat, amiket nem csak a laptop, hanem a tablet és az okostelefon felhasználók is élvezhetnek.

Felkészülés a jövőre

Ha szeretnéd kihasználni az AI-laptopok által kínált lehetőségeket, már most kezdhetsz felkészülni. Tanulj meg új AI-eszközöket használni, kísérletezz különböző mesterséges intelligencia alkalmazásokkal, és gondolkodj azon, hogyan integrálhatnád az AI-t a munkádba vagy hobbijaidba.

A következő 5 év izgalmas időszak lesz a laptop technológiában. A mesterséges intelligencia nem csak újabb funkciókat ad majd az eszközeinkhez, hanem alapvetően megváltoztatja, hogyan gondolkodunk a számítástechnikáról. Készülj fel arra, hogy a laptopod hamarosan nem csak eszköz lesz, hanem intelligens partner a mindennapi feladataidban.

Ha bármilyen kérdésed van a jövő laptop technológiáival kapcsolatban, vagy segítségre van szükséged a jelenlegi eszközöd optimalizálásában az AI-korszakra való felkészüléshez, a Laptopszaki szakértői csapata örömmel segít. A József körút 67. szám alatti szervizben található kollégák minden laptoppal kapcsolatos problémával azonnal és örömmel segítenek – legyen szó AI-kompatibilis hardver frissítésekről, teljesítményoptimalizálásról vagy egyszerűen tanácsadásról a legjobb AI-ready laptop kiválasztásához.

Ha feliratkozik a Műszaki Magazin Hírlevelére, sosem marad le a híreinkről! További friss híreket talál a Műszaki Magazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

The post A mesterséges intelligencia jövője laptopon: mit hoz a következő 5 év? appeared first on Műszaki Magazin.