Barion Pixel

- Hirdetés -

- Hirdetés -

Continental – Mesterséges Intelligencia terén is az élen

- Hirdetés -

Ha a Continental kerül szóba, elsőként a gumiabroncsgyártás jut eszünkbe. Ennél azonban jóval árnyaltabb a helyzet, ugyanis számos más területen is bizonyítottan magas színvonalat képvisel ez a vállalat. Foglalkoznak a járműbiztonság, a fékrendszerek, a mesterséges intelligencia fejlesztésével is. Magyarország számára azért kiemelten fontos a vállalat, mert Budapesten nyitotta meg az első mesterséges intelligencia-fejlesztő központját.

Miért pont Budapest?

Magyarországon az autóipari cégek egyre inkább tért hódítanak, tehát a környezet adott volt egy ilyen befektetéshez. Jens Brünning, a központ vezetője elmondta, hogy a helyszín kiválasztásában jelentős szerepet játszott a szakemberek jelenléte, a megfelelő infrastruktúra, illetve az autóipari környezet.

Mesterséges intelligencia az autóiparban

Az autóiparban jelenleg kibontakozóban van a vezető nélküli járművek trendje. Az ellene megfogalmazott kritikák egyelőre teljesen jogosak, hiszen ezen a területen még rengeteg tapasztalatot kell gyűjteni ahhoz, hogy megszülessen a végleges megoldás. Ralph Lauxmann divízióvezető így fogalmazott:

„Amíg nem értjük meg teljes körűen és biztonságosan a környezetünket, addig nem beszélhetünk automata vezetésről.”

Márpedig a környezetünk igen bonyolult, ezért a mesterséges intelligencia használata jelentős szakértelmet igényel.

Mi szükséges az automata vezetéshez?

Ennek fejlesztéséhez sokféle szakember szükséges; a jelenlegi csapatban mesterségesintelligencia-specialisták, data-managerek, DevOps-mérnökök és alkalmazásfejlesztők dolgoznak. Nézzük meg, hogy az ő tudásuk miképpen kamatoztatható ebben az innovációban.

A közlekedés mindig is kényes téma volt, és mivel nagyon sok összetevője van, egyelőre nehezen tudjuk elképzelni a járművek automatizált működését, hiszen óriási körültekintés szükséges hozzá. Elengedhetetlen a gyalogosok, a közlekedési táblák/lámpák, a különböző objektumok felismerése – ráadásul sok esetben nem fix pontokról, hanem mozgó testekről van szó. A környezetet, a gyalogosokat felismerő rendszer a mesterséges intelligenciára támaszkodva olyan információkat biztosít, amelyek segítségével tulajdonképpen „megjósolja” a járókelők – vagy tárgyak – várható mozgását.

Meghatározó szerepet tölt be az automatizálás kidolgozásának folyamatában a Deep Machine Learning Competence Center, amely Budapesten nyílt meg, és a gépi tanulás fejlesztésével foglalkozik. A központ átadásakor betekintést nyerhettünk az alkalmazott technikai megoldásokba. Ilyen volt a neurális hálózat, amely a mély gépi tanulási folyamatban bír meghatározó funkcióval, és egyre összetettebb feladatokra válik képessé. A német Deep Dive 3D-s képet alkot a lokációkról, ezzel párhuzamosan a magyar „Palinca” szoftver felcímkézi az objektumokat, majd a neurális hálózat segítségével mindezeket definiálják.

Forrás: Continental

Felmerül, hogy ez a végtelennek tűnő adatmennyiség hogyan hasznosul. A Continental Deep Learning Data Infrastructure Group  ehhez egy optimalizált folyamatot biztosít. Vagyis az adatok a kapacitást kihasználva áramlanak, minimalizálva az állásidőt. Így az állomások kihasználtsága folyamatos, az információterjedés a lehető leggyorsabb.

A jövő sofőrje robot!

Magyarországon a Deep Machine Learning Competence Center létrejöttével egy olyan fejlesztés jelent meg, amely a távolabbi jövőbe mutat. A biztonságos, optimalizált automata közlekedéshez elengedhetetlen a mesterséges intelligencia bevonása. Arra még várnunk kell, hogy önvezető autókat lássunk az utcákon, de biztosak lehetünk benne: a jövő sofőrje robot lesz.

Némethi Botond, NEW technology

Érdemes elolvasni
NEW technology