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.

A mesterséges intelligencia nem elveszi, hanem felértékeli a mérnökök munkáját

Az EJMSZ elnöke rendszeresen tart pályaorientációs előadásokat iskolákban, ahol a diákok visszatérő aggodalma nagyon hasonló. Gyakran teszik fel neki azt a kérdést, hogy „Érdemes-e mérnöknek tanulni, ha a mesterséges intelligencia úgyis átveszi a munkát?”. Dr. Ábrahám László örül annak, hogy a Z-generáció tisztában van az MI jelentette átalakulással, ugyanakkor mindig elmondja a fiataloknak, hogy a szemünk előtt zajló transzformáció korántsem olyan sötét jövőt vetít előre, mint amilyennek azt sokan gondolják. Személy szerint biztos abban, hogy a mérnökök nem tűnnek el a mesterséges intelligencia miatt. Éppen ellenkezőleg, ezután válnak igazán nélkülözhetetlenné.

„A mérnöki munka éppen azokon a területeken erős, ahol az MI jelenleg korlátokba ütközik. Ezek közé tartozik a kreatív problémafelismerés és -megoldás, az új technológiák, folyamatok és termékek megalkotása, valamint a kritikus gondolkodás és a validáció.” – emelte ki az EJMSZ elnöke. Hozzátette, hogy az MI hatalmas adatmennyiségeket képes átfésülni, alkalmas a minták felismerésére és az optimalizálásra. Viszont még nem tud teljesen új fejlesztést létrehozni, kardinális új ismereteket előállítani.

Dr. Ábrahám László megjegyezte, hogy a fejlesztők és a mérnökök már most jelentős hatékonyságnövekedést érnek el mesterséges intelligencia használatával. Az ismétlődő, automatikus programozási, vagy számítási feladatok megoldását átveszi tőlük az algoritmus, így a szakemberek gyorsabban fejlesztenek, több projekttel foglalkozhatnak, amelyeknek köszönhetően magasabb hozzáadott értékű munkát adnak ki a kezek közül. Erre a munkaerőpiac is nagyon egyszerű logikát követve reagál: az a szakember válik piacképessé, aki nem kiváltani akarja az MI-t, hanem irányítani.

„A kreativitás és a mérnöki gondolkodás lesz a mérnökök igazi valutája, akiknek fontos feladata lesz a jövőben, hogy a mesterséges intelligencia által generált eredményeket ellenőrizzék, értelmezzék, validálják, kreatívan fejlesszék és felelősen alkalmazzák. A hagyományos tudásra tehát még sokáig szükség lesz.” – mondta Dr. Ábrahám László, aki arra is felhívja a figyelmet, hogy azok a fiatalok, akik ma mérnöknek tanulnak, vagy annak készülnek, nem csökkenő, hanem bővülő lehetőségekkel fognak találkozni. A MI-eszközök okos használatával pedig a jövő legkeresettebb szakembereivé léphetnek elő.

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 MI nem veszi el a magyar mérnökök munkáját appeared first on Műszaki Magazin.

A legnagyobb technológiai vállalatok — a Microsoft, az Amazon, az Oracle, az Intel, a Qualcomm, vagy éppen a Google — ma már saját AI-chipeket terveznek, hogy függetlenedjenek az Nvidiától, és optimalizálják modelljeiket energiafogyasztás, késleltetés és hűtés szempontjából. Az Nvidia legújabb H-sorozatú gyorsítói 500–1000 W közötti fogyasztása jól mutatja, hogy a számítási teljesítmény további növelése fizikai korlátokba ütközik. Ezért minden szereplő — az okostelefongyártókon, diagnosztikán, genomikán és adattudományon át a robotikáig és az ipari IoT-ig — új, hatékonyabb architektúrákat keres, amelyek képesek fenntartható módon kiszolgálni a mesterséges intelligencia igényeit.

A Very-Large-Scale Integration (VLSI) AI-chipek tervezése mellett mára a Field Programmable Gate Array (FPGA) alapú megoldások is kulcsszerepet játszanak az digitális hardvertervezés területén. Sokoldalú és nagymértékben testreszabható integrált eszközök, amelyek ideálisak a nagy teljesítményt, alacsony késleltetést és valós idejű feldolgozást igénylő alkalmazások széles köréhez, a repüléstől a biztonságtechnológián át a pénzügyekig és a távközlésig átalakítja a digitális rendszerek tervezésének és építésének módját.

Ezek a technológiai trendek alapjaiban változtatják meg a mérnöki kompetencia igényeket. A mai mérnökinformatikusnak nem elég kiváló szoftverfejlesztőnek lennie; értenie kell a számítási architektúrákhoz, az adatmozgatás fizikai korlátaihoz, a hűtési és energiahatékonysági kérdésekhez, valamint az alkalmazott technológiák hardverigényéhez is. Számos nemzetközi egyetem és kutatóintézet mellett a Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs Technológiai és Bionikai Kara (PPKE ITK) is kiemelt figyelmet fordít arra, hogy hallgatóik szoftver- és hardverfejlesztésben egyaránt képzettek legyenek, a tervezéstől a megvalósulásig végig tudjanak kísérni egy-egy projektet.

„A hallgatók már az első félévben bekapcsolódhatnak a kar kutatási műhelyeibe és laborjaiba. Valós áramköröket és chipeket terveznek, amelyek a legnagyobb ipari fejlesztések logikáját követik. Ezek valós időben tesztelhetők, módosíthatók, így napok alatt létrehozhatók olyan architektúrák, amelyekhez ipari környezetben akár évek szükségesek.” – emeli ki Dr. Nagy Zoltán, a PPKE ITK egyetemi docense, a Mérnökinformatikus képzés szakfelelőse.

A mesterséges intelligencia fejlődésének egyik leglátványosabb, de egyben legmélyebb hatású iránya a „talk to your data” paradigma: az a képesség, hogy a felhasználók természetes nyelven kommunikáljanak az adatbázisokkal, elemzőrendszerekkel vagy épp gépi tanulási modellekkel. Ez a trend radikálisan átalakítja az ember–gép interakciót: az adat többé nem csak lekérdezhető, hanem értelmezhető és kontextusban kezelhető a mesterséges intelligencia révén. A mérnökinformatikusok számára ez több szempontból is meghatározó. Egyrészt a hagyományos adatbázis- és szoftverfejlesztési tudás kiegészül a nyelvi modellek integrálásának ismeretével, vagyis azzal, hogyan lehet egy adatforrást generatív AI-rétegen keresztül elérhetővé tenni. Másrészt új típusú adatarchitektúrák és biztonsági kihívások is megjelennek: a természetes nyelvi lekérdezésekhez szükséges kontextusépítés, adat-előkészítés (data curation), valamint a prompt-vezérelt folyamatok optimalizálásának mérnöki feladata.

„Kiemelt hangsúlyt helyezünk arra, hogy a hallgatóinkat megtanítsuk hatékonyan együttműködni az AI-jal. A természetes nyelvi lekérdezésekkel adatokat elemezni, kódot generálni, modelleket finomítani. A „talk to your data” szemlélet ma már nem jövőkép, hanem valós kutatási téma, amelyből szakdolgozatok és ipari együttműködések is születnek.” – teszi hozzá Lukács Gergely, a PPKE ITK egyetemi docense, a Mérnökinformatikus képzés oktatója.

A szak kutatási fókuszában a multimodális adattudomány áll: kép-, hang- és szenzoradatok feldolgozása, gépi látás, biológiai adatok elemzése, valamint az ezekhez kapcsolódó AI-alapú döntéstámogató rendszerek fejlesztése. Ezekhez a kompetenciákhoz a Pázmány ITK több évtizedes tudományos háttere biztosít alapot, mint például a Roska Tamás-féle bionikai és gépi látáskutatások, de a karon működik a Mesterséges Intelligencia Alkalmazásai szakirányú továbbképzés is, hiszen fontosnak tartják, hogy olyanok is megismerhessék az MI lényeges területeit, akik nem mérnöki háttérrel érkeznek vagy más területről jönnek. Az egykori hallgatók mára olyan cégeknél dolgoznak, mint a Google, a Lidl Data Competence Center, a Bosch, a Morgan Stanley és a Hi-Fly Labs projektjei, valamint a Krausz Ferenc féle Center for Molecular Fingerprinting kutatási programjai.

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 mérnöki gondolkodás új paradigmája az AI-korszakban appeared first on Műszaki Magazin.

A mesterséges intelligencia immár nemcsak ígéret vagy jövőkép, hanem a hazai vállalati működés egyre gyakoribb és tudatosan alkalmazott része. A K&H innovációs index legfrissebb, 2025 első félévi adatai alapján a 300 millió forint feletti árbevételű magyar cégek 44 százaléka már használ valamilyen mesterséges intelligencián alapuló megoldást – ez a mutató az eddigi második legmagasabb érték az index történetében. Továbbá a vállalatok ötöde hajtott végre az AI-hoz kapcsolódó jelentősebb fejlesztést az elmúlt két évben, ami egyértelműen mutatja, hogy az AI mára a stratégiai gondolkodás és a mindennapi működés részévé vált számos iparágban.

AI a cégeknél: fordítás, kommunikációs és marketing tevékenységek a fókuszban

A mesterséges intelligencia leggyakrabban nyelvi, kommunikációs vagy marketingfolyamatokat támogat a cégeknél. A legelterjedtebb felhasználási forma a fordítás és tolmácsolás, ahol a vállalatok 25 százaléka jelezte AI-alapú megoldás használatát. Ezt követi a szövegfeldolgozás – például ügyfélszolgálati válaszok előállítása vagy dokumentumok előkészítése –, amelyet a cégek 16 százaléka alkalmaz ilyen formában. A marketingkommunikációs feladatok automatizálása és támogatása szintén erősödő trend: 15 százalék használ AI-t például hirdetésszövegek, kreatív tartalmak vagy ajánlórendszerek működtetéséhez. Ezen felül a technológia – bár kisebb, 10 százalék körüli arányban, de – megjelenik a beszédfelismerés, a személyre szabott ajánlatok kidolgozása, chatbotok, illetve a munkaerő-kiválasztás támogatása területén is.

Az AI előnyei: gyorsítja és hatékonyabbá teszi a munkavégzést és a döntéseket

A mesterséges intelligencia vállalati alkalmazása kapcsán a cégek többsége konkrét előnyöket is azonosított. A megkérdezettek kétötöde szerint az AI két legfőbb haszna, hogy gyorsítja a munkavégzést és növeli a működés hatékonyságát, valamint ezen felül költséghatékony megoldást vagy pontosabb munkavégzést tesznek lehetővé. A fentieken túl, többen említették azt is, hogy az AI segítségével olyan feladatokat is képesek ellátni, amelyeket emberi erőforrással nem tudnának megoldani, és azt is, hogy az erőforrásigényes tevékenységeket jelentősen csökkenteni tudják.

Ahol még van teendő: dedikált AI-csapat, képzések

Ugyanakkor a technológia bevezetése nem problémamentes. A felmérés szerint a cégek mindössze 11 százaléka rendelkezik olyan dedikált munkatárssal vagy csapattal, amely a mesterséges intelligencia vállalaton belüli használatával, fejlesztésével foglalkozik. Még ennél is alacsonyabb – csupán 6 százalék – azoknak a cégeknek az aránya, amelyek jelenleg képzik munkavállalóikat az AI alkalmazására. További 6 százalék tervezi a képzések megkezdését a következő egy évben, és mindössze 8 százalék gondolkodik hosszabb távú bevezetésben. Ez azt mutatja, hogy miközben a használat már viszonylag elterjedt, a tudatos, szervezeti szintű felkészülés egyelőre még gyerekcipőben jár.

Az innováció hajtja a mesterséges intelligencia használatát

Az AI-alkalmazás vállalati elterjedtsége világosan összefügg más innovációs tényezőkkel is. A kutatás szerint a mesterséges intelligenciát legnagyobb arányban azok a cégek alkalmazzák, amelyek az elmúlt két évben új terméket vagy szolgáltatást vezettek be – ezek 60 százaléka használ AI-megoldást. Hasonló arány jellemző azokra is, amelyek a közeljövőben terveznek újítást, valamint azokra, amelyek innovációs támogatást nyertek el. Különösen magas, 70 százalékos az AI-alkalmazás aránya azoknál a vállalatoknál, amelyek írott innovációs stratégiával rendelkeznek. Ezek az összefüggések egyértelműen jelzik, hogy az AI nem csupán önálló fejlesztésként jelenik meg, hanem szorosan integrálódik az általános innovációs szemléletbe és vállalati kultúrába is. Új elem, hogy az innovációs szempontok között a korábbinál hangsúlyosabban jelenik meg a fenntarthatóság is és egyre több területen befolyásolja az innovációs törekvéseket. Így a logisztikában, az értékesítési csatornák vagy a háttérfolyamatok újításainál már kiemelt szempont lett a fenntarthatóság kérdése.

Élen az AI-használatban: a szolgáltató szektor és Közép-Magyarország

Ágazati és regionális különbségek is megfigyelhetők: az AI alkalmazása leginkább a szolgáltató szektorban és a közép-magyarországi régióban jellemző. A nagyobb árbevételű cégek körében szintén elterjedtebb a technológia, de egyre több kisebb vállalkozás is megkezdi a felzárkózást.

A finanszírozást jellemzően önerőből tervezik a vállalatok, de folyamatosan és jelentősen nő azon cégek aránya, amelyek másodlagos forrásként pályázatokat vennének igénybe.

a K&H innovációs index módszertana

A K&H 2021 óta közli az innovációs indexet. A 2024. évi második adatgyűjtésre szeptember 16. és október 8. között került sor. A felmérésben 360 olyan közepes és nagyvállalat innovációért felelős képviselőjét kérdezték meg telefonon, amelyek éves árbevétele meghaladja a 300 millió forintot. Az 52 kérdésből álló kérdéssorból összesen 4, úgynevezett kompozit alindexet hoztak létre, amelyek a már megvalósult, a tervezett, valamint a digitális innovációkról, illetve a cégek innovációs stratégiájáról adnak képet. Ezeknek az alindexeknek a súlyozott átlagából képezik a K&H innovációs indexet, amelyben legnagyobb súlyt – 50 százalékot – a jövőben tervezett innovációk kapják. Így a K&H innovációs index segít képet alkotni arról, hogy a cégek milyen területeken tartják kulcsfontosságúnak versenyképességük fokozását.

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 Új korszak az innovációban? appeared first on Műszaki Magazin.

A Schneider Electric, az energiamenedzsment és ipari automatizálási megoldások területén vezető multinacionális vállalat „AI at Scale” podcastjében Julia Peyre feltárja az MI-vel történő innováció mögötti stratégiai döntéshozatali folyamatot a házon belüli fejlesztés és a készen kapható megoldások közötti választástól az új MI-technológiák hatékony értékeléséig és teszteléséig. A hallgatók betekintést nyerhetnek az összetett kihívások kezelésébe, a műveletek optimalizálásába és a skálázható MI-megoldások kiépítésébe. A szakember a beszélgetés során rámutatott, hogy milyen fontos a jövőformáló eredmények elérése érdekében az MI-kezdeményezések és az üzleti célok összehangolása.

Mióta 2022-ben csatlakozott a Schneider Electrichez, Julia Peyre fontos szerepet játszik a vállalat MI-stratégiájának előmozdításában. A cég számítógépes képalkotással foglalkozó közösségének társalapítója volt, kulcsszerepet játszott a diszruptív technológiák beazonosításában és a stratégiai startup partnerségek értékelésében. A vállalat „Generative AI Task Force” csapatának vezetőjeként a szakember az egész szervezeten belül ösztönözte az innovációt és az elfogadást. Julia Peyre szakmai tapasztalatokat szerzett az innovatív, mesterségesintelligencia-alapú csalásokat megelőző termékek fejlesztésében a Tractable-nél, emellett több szabadalom is fűződik a nevéhez, valamint nemzetközi ügyfeleknek is dolgozott mesterséges intelligencia projektekben.

A Schneider Electric elkötelezett a digitális átalakulás előmozdítása és a mesterséges intelligencia, mint stratégiai értékteremtő tényező használatának kiterjesztése mellett. Átfogó szakértelmével Julia Peyre az új technológiák bevezetését fogja támogatni, fenntartható, jövőformáló megoldásokat nyújtva, amelyek értéket teremtenek a vállalat ügyfelei számára.

Julia Peyre kinevezése azt is mutatja, hogy a Schneider Electric elkötelezett a szervezeten belüli sokszínű tehetséggondozás iránt. A múlt év végére a vállalat AI Hub-jában a felvettek között a nők aránya elérte a 47 százalékot.

„Eltökélten törekszünk arra, hogy az MI segítségével tovább erősítsük innovációs képességünket, a sokszínű és befogadó csapatok kialakítása pedig központi szerepet játszik a kiemelkedő eredmények elérésében” – mondta el Philippe Rambach, a Schneider Electric MI-területért felelős igazgatója.

A Schneider Electric „AI at Scale” podcastjének Julia Peyre-el készült epizódja itt érhető el.

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 Különleges vendég a Schneider Electric MI podcastjében appeared first on Műszaki Magazin.