A megyei vállalkozások egy része felismerte, nem várhatják csupán az iskolarendszertől a helyzet megoldását, saját maguknak is tenniük kell azért, hogy a jövőben kellő számú szakképzett munkavállalójuk legyen.

Súlyos gondot okoz az építőipari ágazatban a munkaerőhiány. A gyakorlott szakemberek jelentős része külföldre vándorolt, a ma pályát választó fiatalok közül – a kedvezőtlen demográfiai folyamatok következtében is – egyre kevesebben fordulnak az építőipari szakmák felé.

„Az átlagember is szembesül a hosszú várakozási időkkel és a sokszor rossz minőségű munkát végző, képzetlen „szakemberek” problémájával. Az elmúlt évtizedekben sem erkölcsileg, sem anyagilag nem becsülték meg az építőipari szakmákat, és ennek következménye, hogy a fiatalok inkább könnyebb pénzkeresettel kecsegtető területek felé fordulnak. Ezért fontos megmutatni, hogy az ágazat ma már modern technológiákat, gépeket használ, és szép karrierlehetőségeket kínál pénzügyi és szakmai értelemben egyaránt”

– véli Magyari Csaba, az MB-BAU cégcsoport tulajdonos-ügyvezetője, aki maga is részt vállal a szakmacsoport népszerűsítésében.

Legyen jelen az oktatásban a legújabb technológia

Magyari két évvel ezelőtt ott volt a több szereplő összefogásával létrejött az országban egyedülálló, a megyei építőipari szak- és felnőttképzés bázisát jelentő Pécsi Ágazati Képzőközpont megszületésénél. Az intézmény az iskolarendszerben elérhető eszközparknál sokkal modernebb felszereltséggel rendelkezik, így a diákok a legújabb technológiákat is elsajátíthatják, jókora előnyre szert téve a munkaerőpiacon.

„A 2022/23-as tanévben 58 fővel indult a képzés, tavaly 127-en voltunk, most pedig várhatóan 154-en kezdik meg a tanulmányaikat szeptembertől. Bővítjük a bevont szakmák körét: az ácsok, burkolók, festők és kőművesek mellett magasépítő, vegyész, földmérő, földügyi és térinformatikai technikusok szakirányú oktatását is végezzük, ősztől pedig kezd az első szárazépítő évfolyam. Ezek mindegyikére komoly piaci igény mutatkozik”

– összegezte Magyari Csaba.

A régió szakemberképzésének 95%-át lefedik

A Képzőközpont sikeres működésének egyik alappillére a vállalkozásokkal való együttműködés. Ma már hetven feletti a céges partnerek száma, akik a megfelelő szakmai gyakorlati ismereteket biztosítják a tanulóknak. A cél, hogy a végzettek munkába állva már önállóan vagy minimális felügyelettel tudjanak dolgozni.

A vállalatoknak az is nagy könnyebbséget jelent, hogy adminisztrációs terhek és költségek nélkül képezhetnek utánpótlást. A jogszabályban előírt tárgyi és személyi feltételeknek viszont természetesen meg kell felelniük. Ezt a Képzőközpont ellenőrzi és vállalja érte a felelősséget.

A modell sikerét mutatja az alacsony lemorzsolódás: az előző tanévben 76-an tettek sikeres vizsgát. Többségük szerencsére a frissen megszerzett szakterületén helyezkedett el, egy részük pedig visszatért másodszakmát tanulni. Összességében a teljes régiós építőipari szakmai oktatás 95%-a a Képzőközpont keretein belül folyik.

A purhab csodája elvarázsol

Az új alapokra helyezett felnőttképzés mellett Magyari Csaba szerint a gyerekek pályaorientációját sem szabad elhanyagolni. Cégvezető kollégáival gyakran látogat el általános iskolákba, ahol látványos, játékos feladatokon keresztül hozzák közelebb a szakmákat a negyedik-ötödikesekhez. Például a gyerekek mindig elcsodálkoznak azon, hogy ma már nemcsak habarccsal, hanem purhabbal is lehet téglákat egymáshoz illeszteni, és így is ugyanolyan tartós lesz az eredmény.

Hét évvel ezelőtt indult az általános iskolásoknak szóló Épít-Ésszel pályaorientációs verseny, ami játékos formában ad lehetőséget az építőipari szakmákkal való ismerkedésre. „Fontos, hogy ne csak a szakmák tartalmáról kapjanak információt a gyerekek, de azzal is szembesüljenek, hogy milyen felelősségteljes munkát végeznek az építőiparban. Sokat teszünk a generációk közötti különbségek áthidalásáért. A felnőttek felelőssége is, hogy megértsük a tizenéveseket és ők is meg tudják értetni magukat velünk. Nekem is voltak régen mentoraim, ezért én is kötelességemnek érzem, hogy részt vegyek a jövő szakembereinek formálásában. Ha jó hátteret akarunk teremteni a szakmának, akkor ezért a vállalkozóknak most kell tenniük, nem két év múlva” – fogalmazza meg véleményét Magyari Csaba.

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 Ősztől már 150-en tanulnak építőipari hiányszakmákat Pécsett appeared first on Műszaki Magazin.

Ezeknek a területeknek nem csupán az jövő önvezető autóiban (és az autonóm autózás előszobájának tekintett aktív biztonsági és vezetéstámogató rendszerekben) van kiemelt szerepe, hanem a tervezési és gyártási folyamatok optimalizálásában is. A jövőképében önmagát a világ vezető mobilitási szolgáltatójaként definiáló vállalat innovációs tevékenységét vezető Toyota Research Institute (TRI) ezúttal olyan technológiát fejlesztett ki, amely forradalmasíthatja a robotok tanulási folyamatát. Az új mesterséges intelligencia alapú diffúziós politika lehetővé teszi a robotoknak, hogy egyszerű utasítások alapján tanuljanak meg több mint 60 kézügyességi feladatot anélkül, hogy új kódot írnának. Az érintés érzékelése kulcsfontosságú ebben a folyamatban, amely lehetővé teszi a robotok számára az interakció révén történő tanulást. A TRI célja az, hogy a robotoknak 1000 új készséget tanítson meg 2024 végéig. Az új technológia sebessége és megbízhatósága jelentős lépést jelent a robotok hatékonyabbá tételében, és hozzájárul a mindennapi életünk megkönnyítéséhez.

Nem, a robotok nem veszik át a világuralmat. Ugyanakkor hamarosan elég okosak lehetnek ahhoz, hogy átvegyék az olyan egyszerű, hétköznapi feladatokat, mint például a főzés. És ez a „hamarosan” talán még hamarabb eljön majd a Toyota Research Institute robotikusai által a tanulási technológiában elért új áttörésnek köszönhetően.

Mérföldkőnek számító új technológia

A TRI Robotics laboratóriumaiban dolgozó tudósok egy csoportja azon dolgozik, hogy a robotokat úgy fejlessze, hogy azok – a Mobilitás mindenkinek szellemében – képesek legyenek az embereket támogatni. Legújabb fejlesztésük pedig egy olyan, mérföldkőnek tekinthető technológia, amely sokkal okosabbá és segítőkészebbé teszi a robotokat. Ez a fejlesztés egy mesterséges intelligenciára épülő diffúziós politikán alapul, és egyszerűbben fogalmazva lehetővé teszi a robotok számára, hogy gyorsabban tanulják meg az új készségeket. A technológia jelentős lépés a robotok számára kifejlesztett „nagy viselkedési modellek” (Large Behavior Models, LBM) felé, ugyanúgy, ahogyan a „nagy nyelvi modellek” (Large Language Models, LLM) nemrégiben forradalmasították a társalgási mesterséges intelligenciát.

Bővülő tanulási képesség

A korábbi módszerekkel ellentétben, amelyek lassúak voltak és csak bizonyos feladatokra korlátozódtak, ez a megközelítés már lehetővé tette a TRI-nél dolgozó tudósok számára, hogy egyetlen sor új kód megírása nélkül több mint 60 kézügyességi feladatot tanítsanak meg a robotoknak. A TRI célja, hogy ezt a képességet tovább bővítse, és az év végére több száz, 2024 végére pedig 1000 új készséget tanítson meg.

„Ez az új tanítási technika egyszerre nagyon hatékony és nagyon magas teljesítményű viselkedéseket eredményez, lehetővé téve a robotok számára, hogy sok tekintetben sokkal hatékonyabban erősítsék az embereket.”

– avat be Gill Pratt, a TRI vezérigazgatója és a Toyota vezető tudósa.

Új készség kevesebb mint egy nap alatt

Így működik ez a való életben. Egy ’tanár’ egy távműködtető rendszer segítségével utasít egy robotot bizonyos cselekvések végrehajtására, lényegében egy kis készségkészlet bemutatásával. Ez jelenti a folyamat kezdetét. Ezután a mesterséges intelligencián alapuló diffúziós politika több órán át szívja magába az információkat, és a háttérben finomítja a robot képességeit. Jellemzően a robot tanítása délután történik, a tanulási folyamat pedig egy éjszaka alatt. Amikor a csapat reggel visszatér, a robot képes végrehajtani az éjszaka során megtanult új viselkedési formákat.

Tanulás az érintésen keresztül

Az érintésérzékelés létfontosságú szempont ebben a tanulási folyamatban. Ahogy az emberek is jobban tanulnak az érintés és az interakció révén, úgy a robotok is nagy hasznát veszik ennek. Egy haptikus eszköznek köszönhetően, amely a tanító számára az érintés érzékét szimulálja, a robotok mostantól a környezetükkel való interakció révén tanulhatnak és fejleszthetik képességeiket. Ellenkező esetben nehezen tudnák hatékonyan végrehajtani a feladatokat. Ha érintés útján tud interakcióba lépni a környezetével, akkor sikeressé válik különböző műveletek végrehajtásában, például egy palacsinta megfordításában, ami jól mutatja az érintés beépítésének erejét a tanulási folyamatba.

„Ami annyira izgalmas ebben az új megközelítésben, az az a sebesség és megbízhatóság, amellyel új készségeket tudunk hozzáadni. Mivel ezek a készségek közvetlenül a kameraképek és a tapintásérzékelés alapján, kizárólag tanult reprezentációkat használva működnek, még olyan feladatokban is képesek jól teljesíteni, amelyek deformálható tárgyakat, ruhát és folyadékot tartalmaznak – ezek mindegyike hagyományosan rendkívül nehéz feladatot jelentettek a robotok számára.”

– árulja el Russ Tedrake, a TRI robotikai kutatásért felelős alelnöke.

Arról, hogy hogyan történik a robotok tanítása, az alábbi linken tekinthető meg videó:

Forrás: Toyota Central Europe – Hungary Kft.

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 Minden korábbinál gyorsabb tanulásra lehetnek képesek a Toyota robotjai appeared first on Műszaki Magazin.

Mit hívunk mesterséges intelligenciának (MI)? Mit hívunk gépi tanulásnak (ML)? És vajon hogyan képes ez a két technológia lendíteni a tervezési folyamatainkon, hogy a képzeletünk még szabadabban szárnyalhasson? A SOLIDWORKS vezérigazgatója, Manish Kumar, a SOLIDWORKS adatelemzési és tudományos igazgatója, Dr. Shrikant Savant, valamint a 3DEXPERIENCE Works termékportfólióért felelős vezetői, Daniel McGinn és Chris Pagliarini osztják meg velünk, hogy ők hogyan látják a technológia tervezői iparágat formáló szerepét, illetve szerintük az milyen területeken hasznosítható a legjobban.

A cikk a következőket részletezi:

• Az MI és az ML létjogosultsága a CAD világában most, és jövőbeli kiaknázhatóságuk
• A Dassault Systèmes és a SOLIDWORKS megközelítése a kreatív munkák során történő MI-használattal kapcsolatos kérdésekhez
• A SOLIDWORKS böngészőalapú eszközeibe és a 3DEXPERIENCE platformba épített MI és ML adottságai
• Jobb munkavégzés és szárnyaló képzelet az ML és MI segítségével
• Az MI és ML integrálása a tervezési folyamatokba és életciklusba

A teljes cikk elolvasása

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 szárnyaló képzelete appeared first on Műszaki Magazin.

A 2021 őszén indult kezdeményezés keretében további évfolyamok tanulóival is szakképzési munkaszerződést kötött a Schneider Electric.

A Schneider Electric kunszentmiklósi gyára és a Kecskeméti SZC Virágh Gedeon Technikum 2021 őszén indította el az első közös duális képzését. A program célja, hogy jól hasznosítható elméleti és gyakorlati tudást sajátítsanak el a fiatalok részben már valós munkakörülmények között.

Az első tanévben 7 villanyszerelő tanulóval kötött szakképzési munkaszerződést a Schneider Electric. A program keretében 4 féléven keresztül tanulhattak a diákok a vállalat kunszentmiklósi gyárában. A duális képzés során egy hetet az iskolában, egy hetet pedig az üzemben töltöttek a fiatalok, míg nyáron egybefüggő gyakorlati idő volt, amikor szintén Kunszentmiklóson dolgoztak.

„A kezdeményezésben részt vevő fiatalok többféle területen megfordultak a termelésben, hogy minél több gyakorlati tapasztalatot tudjanak szerezni, emellett külsős oktatókkal is leszerződtünk, hogy a gyakorlati tudás mellett az elméleti alapokat is megkapják. Hatan tettek sikeres szakmai záróvizsgát, és nagy örömünkre szolgál, hogy a 6 tanulóból 5-en úgy döntöttek, hogy a Schneider Electric-nél kezdik meg szakmai pályafutásukat július 1-től, immáron saját főállású munkavállalóként. Ők több területen helyezkednek majd el, többek között a szerelésben és a tesztelésben vesznek majd részt”

– mondta el Marosvölgyi Teréz, a Schneider Electric kunszentmiklósi gyárának HR vezetője.

A 2021 őszi kezdést követően tavaly szeptemberben a Kecskeméti SZC Virágh Gedeon Technikum hat hegesztő tanulójával kötött szakképzési munkaszerződést a Schneider Electric, akik szintén 2 éves duális képzésben vesznek részt, idén február elsejétől pedig további 9, mechatronikai technikus tanuló csatlakozott a programhoz.

Folytatódik a villanyszerelő utánpótlás képzésének támogatása is, az első program sikerét követően a vállalatnál úgy döntöttek, hogy idén szeptembertől ismét elindítják a villanyszerelő duális képzést, a tervek szerint 11 tanulóval.

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 Már főállásban dolgoznak a Schneider Electric-nél a volt kunszentmiklósi diákok appeared first on Műszaki Magazin.

Minden eddiginél nagyobb lehet az informatikushiány, mivel egyrészt megtörni látszik az IT-szakok iránti növekvő érdeklődés évtizedes trendje, másrészt továbbra is nagyon magas a lemorzsolódás és az elvándorlás, a tanári szakokra pedig egyre kevesebben végeznek – derül ki az IVSZ szakértői által készített elemzésből, amely az elmúlt 12 év jelentkezési, felvételi, beiskolázási és diplomaszerzési trendjeit dolgozta fel. Az elmúlt évtizedben emelkedett, azonban még mindig 20% alatti a nők aránya az informatika szakokon.

Jelentősen, 30 százalékkal nőtt az IT-alapszakokra 2009 és 2019 között jelentkezők száma az összes alapszakra jelentkezők számának 16 százalékos csökkenése mellett,  a folyamatos emelkedés azonban 2020-ban megtört – derül ki az IVSZ szakértőinek az IT-felsőoktatás mennyiségi bővítését és minőségi javítását célzó „Programozd a jövőd” projekt keretében készült kutatásából. A visszaesést a szakértők szerint a felvételi követelmények szigorítása, az emelt szintű érettségi bevezetése okozta, amelynek következtében általában is kevesebben jelentkeztek a felsőoktatásba, ami az informatikai szakokat is értintette. 2022-re kismértékben tovább csökkent az általános felvételi eljárás keretében jelentkezők száma, de az informatika alapszakok esetében az átlagosnál kisebb volt a visszaesés. A mesterképzések esetében a jelentkezők, a felvettek és a képzést megkezdők száma 2015 óta folyamatos emelkedik, ugyanakkor 2022-ben évek óta először csökkent a jelentkezők száma.

A kutatás talán leginkább aggasztó mutatója, hogy a STEM, és különösen a matematika- és informatika tanári képzésekre felvett jelentkezők száma a 2015/2016-os tanév óta fokozatosan csökken: a 2020/2021-es tanévben felvettek száma alig több mint fele a 2015/2016-os tanévben felvettek számának. A lemorzsolódás matematika- és informatikatanári szak esetében is nagyon jelentős: 2019-ben mindkét szak esetében az oklevelet szerzettek száma kevesebb, mint 38%-a volt a képzést öt évvel korábban megkezdők számának.

Tovább súlyosbodhat az informatikushiány

Az IVSZ 2020-ban készült munkaerőpiaci elemzése már 15 és 26 ezer fő közé tette kétéves időtávlatban a hiányzó IT-szakemberek számát Magyarországon.

„Amennyiben mostani előrejelzésünk helytálló, a hazai IT-szakemberhiány néhány éven belül ennél is jóval nagyobb méreteket ölthet”

– mondta Vinnai Balázs.

A hiány oka a csökkenő jelentkezőszámok mellett az informatikai szakokon hagyományosan jellemző magas lemorzsolódási arány: az elemzést készítő szakértők becslése szerint 2020 előtt az alapszakokon 50 százaléknál is magasabb volt a lemorzsolódás, vagyis a felvételizők több mint fele (legalábbis a képzési időn belül) nem szerez diplomát. Az informatika szakokat elhagyók egy része feltehetően nem mond le az IT-pályáról, hanem külföldön folytatja tanulmányait, elhelyezkedik egy cégnél és diploma nélkül dolgozik IT-s munkakörben vagy felnőttképzés (pl. bootcamp iskola) keretében igyekszik kiegészíteni tanulmányait.

Bár pontos számok az elvándorolt informatikus hallgatókról nem állnak rendelkezésre, az Eurostat adatai szerint 2013 és 2019 között folyamatosan emelkedett Magyarországon a tanulási céllal kivándorló fiatalok száma.

„A külföldön is tanult szakemberekre ugyan nagy szükség lenne a magyar munkaerőpiacon, ezek a diákok azonban nagy eséllyel kint is maradnak, ha külföldi állásajánlatot kapnak, hiszen az informatikus nemcsak nálunk hiányszakma. A döntéshozóknak ezért az egyetemi reformok, a sikeresebb végzési arány elérése mellett a fiatalok pályaorientációjára is koncentrálnia kell, hogy enyhíteni lehessen az informatikushiányt. Ezt biztosíthatná többek között az IVSZ által javasolt „Programozd a jövőd 2030” program elindítása, amely az egyetemi szintű képzés mennyiségi bővítése és – kurrens tudással rendelkező piaci szakemberek bevonásával – minőségi javítása mellett a szakképzési és a felnőttképzési rendszerben is elősegítené általában a STEM, illetve konkrétan az IT-szakemberek képzését. Különös hangsúlyt kellene helyezni mind a STEM, mind az informatika tanári szakok iránti érdeklődés növelésére, mert jó tanárok is kellenek ahhoz, hogy az informatikushiány ne vezessen a hazai cégek versenyképességének romlásához”

– tette hozzá Vinnai.

Az IVSZ megoldási javaslatai

Az IVSZ Összefogás a Digitális Magyarországért című kiáltványa több javaslatot is megfogalmaz egyfelől az informatikushiány mérséklése, másfelől a magyar digitális ökoszisztéma fejlődését ugyancsak korlátozó digitális kompetenciahiány enyhítése érdekében.

Az IT-szakokra jelentkezők számát az IVSZ – a Programozd a jövőd program számos, már bevált elemei mellett – nagy volumenű STEM-/IT-ösztöndíjprogrammal javasolja felpörgetni. Kiemelt hangsúlyt célszerű helyezni a nem informatikai szakokon az olyan interdiszciplináris képzések elindítására, amelyek az adott szakterület (például agrárium, gépgyártás, stb.) digitális átalakulásával összefüggő technológiai, munkaszervezési és üzletfejlesztési kérdéseket is bemutatják.

„Talán az egyetemi képzések fejlesztésénél is fontosabb, hogy már a középiskolában megismerjék a diákok a szakmában rejlő lehetőségeket, hiszen itt dől el, jelentkezik-e valaki informatikához kapcsolódó szakra. Erre több eszköz is rendelkezésre áll: az IVSZ többek között a Digitális Oktatási Stratégia aktualizálását és digitális kompetencia-minimum bevezetését javasolja”

– mondta Vinnai Balázs.

A magasabb szintű digitális kompetenciák fejlesztésére, illetve az alapszintű informatikai tudással már rendelkezők továbbképzésének támogatására a szervezet szerint egy képzési hitelprogram, illetve digitális képzési voucher bevezetése lenne indokolt. Emellett szükség van egy szélesebb körű tájékoztató kampányra is, amely a nem IKT-szektorban dolgozó munkavállalók számára is bemutatja, hogy miként alakulnak át a hagyományos munkakörök és munkafolyamatok, illetve milyen tudásra és képességekre van szüksége azoknak, akik a digitális transzformáció nyertesei közé szeretnének tartozni.

The post Tovább nőhet az informatikushiány appeared first on Műszaki Magazin.

Olyannyira elterjedt a fogalom, hogy ma már sokszor azonosítjuk az adathalmazokból kinyert információk elemzésének fejlett módszereivel, pl. a prediktív és viselkedési analitikával is. Ehhez a hagyományosan széttagolt adatsorokat összekapcsolt adatpontokká kell alakítani, amivel minden eddiginél jobb rálátást nyerhetünk az információkra. A gyors fejlődés és a 2023-ra várhatóan már 103 milliárd dolláros forgalmat produkáló big data analitikai piac bővülésének eredményeként növekszik az igény az olyan technológiák iránt, mint pl. a mesterséges intelligencia (MI), a gépi tanulás és a mélytanulás. Ezek révén a szervezetek egyre hatékonyabban hasznosíthatják az algoritmusokat az átfogó adatelemzések készítéséhez. A Kingston Technology legutóbbi e-könyvében a vállalat szakértői és az iparág vezető képviselői olyan kérdésekre keresik a választ, mint hogy miként változtatja meg az MI a munkánkat és magánéletünket, és hogyan fokozza az igényt a még nagyobb sebesség és teljesítmény iránt.

Kik az úttörők az MI bevezetésében?

A pénzügyi szektor az elsők között kezdett komoly összegeket fordítani a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási algoritmusok használatára. Az MI minden területen bevethető: a részvényárfolyamok előrejelzésének ellenőrzésétől a portfólióoptimalizáláson keresztül a nagyfrekvenciájú kereskedésig. A pénzintézetek MI segítségével elemzik a piaci trendeket. Maguktól tanulni képes algoritmusokat dolgoznak ki például annak érdekében, hogy minden egyes új változat jobban segítse őket a nyereség optimalizálásában a hiteligénylések értékelése során.

A pénzügyi szektor mellett az MI és a mélytanulás szinte minden más iparágban is elősegíti a döntéshozatalt és a fejlődést. A mesterséges intelligencia az elmúlt évtizedben számos területen beváltotta a hozzá fűzött reményeket a problémák megoldása terén, az ügyfelek viselkedésének jobb megismerésétől kezdve a mobiltelefonok billentyűzárának arcfelismerés-alapú feloldásáig. Az MI gépi tanulási szegmense tovább növeli a lehetőségeket a virtuális személyi asszisztensek, chatbotok, valamint marketingautomatizációs és beszédfelismerési megoldások fejlődésével.

„Az MI az egészségügyre is komoly hatást gyakorol. Lehetővé teszi, hogy az ellátásban dolgozó szakemberek jobban átlássák a páciensek állapotára jellemző napi mintákat és a betegek folyamatosan változó igényeit. Az OECD szerint a mesterséges intelligencia a távgyógyászatban és a szűrésben is fontos szerepet játszik, segít felderíteni a gyógyszerek kölcsönhatásait, és a gyógyszerkutatást is támogatja. Az MI a koronavírus-járvány idején is értékes segítséget nyújt a betegadatok feldolgozásához és elemzéséhez, a kockázati csoportok beazonosításához és az alkalmazandó kezelések kiválasztásához. Az MI továbbá a kórházi és szállítási folyamatok kockázatos feladataihoz is bevonható. Az elkövetkező években tanúi leszünk, miként alkalmazzák majd a technológiát egyre szélesebb körben a gyógyszerfejlesztés során”

– mutat rá Pasi Siukonen, a Kingston Technology műszaki erőforrásokért felelős csoportjának vezetője.

Hogyan lehet érdemi változásokat elérni az MI-vel?

Az MI nem csak a hatékonyság növelésére és a munkaigényes feladatok észszerűsítésére használható. A gépi tanulásnak és a mélytanulásnak köszönhetően az MI-alkalmazások közel valós időben képesek tanulni az adatokból és az eredményekből. Elemezni tudják többféle forrás új információit és igazodnak hozzájuk, ráadásul olyan fokú pontossággal, amely óriási jelentőséggel bír az üzleti életben, és messze meghaladja az emberi teljesítőképesség határait. Az önoptimalizálás és az önálló tanulás révén a mesterséges intelligencia folyamatosan növeli az általa teremtett üzleti előnyöket.

 Az MI rendelkezik a megértés és a felismerés képességével – legyen szó az ügyfelek szokásairól, meggyőződéséről, kielégítetlen szükségleteiről, vagy éppen arról, mennyire működik hatékonyan egy épület az energiafelhasználás, az alapterület kihasználtsága és a látogatottság szempontjából. Az MI-t használó vállalatok az így szerzett adatokat jobb előrejelzések készítésére, tervezésre és felkészülésre használhatják fel. Ha emellett a cégek a szükséges területeken az emberi gondolkodás kreativitására és az empátiára is mernek támaszkodni, óriási változásokat érhetnek el – iparágtól függetlenül.

„Az MI-vel kitágíthatók a számítógépes rendszer teljesítőképességének határai. A kvantumszámítástechnika bevezetésével fel fog gyorsulni például a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) fejlődése, és ennek révén olyan, már jelenleg is használt eszközök válhatnak hatékonyabbá a jövőben, mint a szinte valós idejű élő fordítás vagy az automatikus beszédfelismerés a kommunikációs eszközökön (például telefonon és chatben). Az MI ma még nem ismert problémák megoldásában is segítségünkre lesz. Egyre több, korábban emberek által vezérelt eszközbe fog beépülni az önálló intelligens tanulás képessége és az önfenntartó funkcionalitás”

– hangsúlyozza Pasi Siukonen.

Az MI hatása az adattömeg növekedésére

Az IDC előrejelzése szerint az általunk létrehozott és fogyasztott digitális adatok mennyisége 2025-re 175 zettabájtra fog nőni. Ez több mint négyszeres növekedést jelent a 2019-ben keletkezett 40 zettabájtnyi adathoz képest. 2022-re a globális big data és üzleti analitikai megoldások piacának éves forgalma várhatóan eléri a 274,3 milliárd dollárt.

Az MI és az adattömeg növekedése kétségkívül elválaszthatatlan egymástól. Mivel az előttünk álló évtized az adatokról fog szólni, azok a szervezetek lesznek sikeresek, amelyek képesek a mesterséges intelligenciával és más hasonló technológiákkal összegyűjteni és hasznosítani az adatokat. Az ebben rejlő lehetőségek maradéktalan kiaknázásában kritikus szerepet fog játszani a célnak megfelelő infrastruktúra, amely a legújabb CPU-kkal/GPU-kkal, következő generációs memóriát és NVMe SSD-ket tartalmazza.

A big data robbanásszerű növekedése nem áll le, és vele párhuzamosan az MI és a gépi tanulás szerepe is tovább erősödik. Az idén az előrejelzések szerint a világ minden lakójára másodpercenként 1,7 megabájtnyi újonnan keletkező adat jut – képzeljük csak el, mennyi adatot jelent ez egy teljes szervezetre és ügyfélkörének adatbázisára nézve. Ezért mélyebbre kell ásni az adatokba és értelmezni kell őket, különösen, ha az emberi viselkedés megértése a cél. Ehhez pedig több és hatékonyabb adatfeldolgozásra van szükség a CPU-k/GPUk vagy a memória segítségével, ez ugyanis tovább javítja az adatok értelmezésének minőségét. 

Azoknak a szervezeteknek, amelyek szeretnének kitűnni versenytársaik közül, mindenekelőtt el kell sajátítaniuk az adatok megfelelő kezelését és tárolását. Ezután jöhet az MI és a gépi tanulás alkalmazása ahhoz, hogy megszerezzék az ügyfelekkel, versenytársakkal, szállítókkal és a teljesítményt befolyásoló piaci viselkedéssel kapcsolatos rejtett tudást. A fejlődés ösztönzéséhez az egyre kifinomultabb alkalmazások megjelenésével elengedhetetlen a gyors és megbízható SSD-k használata. A Kingston Technology az Ask an Expert szolgáltatással segíti a vállalatokat a hatékony infrastruktúra megtervezésében. A vállalat szakértői felmérik a projekt- és rendszerkövetelményeket, és ezek alapján megtervezik a cégek számára a megfelelő tárolómegoldást.

A mesterséges intelligencia jövője

A Covid-19 világjárvány sok esetben felgyorsította a már egyébként is folyamatban lévő technológiai kezdeményezéseket. A változás, az alkalmazkodás és a túlélés szükségszerű elemévé vált a digitális átalakulás. Ehhez pedig a szervezeteknek fel kell készíteniük a rendszereiket, munkatársaikat és folyamataikat az olyan technológiák bevezetésére, mint az MI, a gépi tanulás és a mélytanulás.

 A prognózisok szerint továbbra is az MI és a big data kombinációja lesz a legnagyobb változásokat hozó tényező a digitális világban. A globális adattömeg exponenciális növekedésével szorosan összehangolva kell fejleszteni az MI-képességeket, aminek messze ható következményei napról napra világosabban látszanak. Vannak azonban olyan technológiák is – köztük az 5G –, amelyek nagy mértékben befolyásolják majd, hogyan tudjuk érdemi módon hasznosítani a mesterséges intelligenciát. Főként azért, mert az 5G rengeteg feldolgozásra váró és tanulási lehetőséget biztosító, valós idejű adatot fog generálni. Ahogy egyre több eszköz kapcsolódik egymáshoz, illetve az internetre, és egyre általánosabbá válik az MI használata, olyan adatáradat indulhat el, amit nagyon nehéz lesz továbbítani.

„Az általunk használt adatok mennyisége olyan mértékben növekszik, hogy a Földön előállított elektromos energia többségét hamarosan IT-eszközök üzemeltetésére fogjuk használni. Hogy a folyamat kezelhető maradjon, intelligensebb módszereket kell találnunk arra, hogy a kívánt végeredményt kevesebb adat felhasználásával, a végfelhasználóhoz közelebb érjük el”

– hangsúlyozza Simon Besteman, a Kingston tanulmányának egyik szerzője, a holland hostingszolgáltatók érdekképviseleti szervezete, az ISPConnect vezérigazgatója.

The post A big datától a gépi tanulásig – Mit hoz a jövő a mesterséges intelligencia számára? appeared first on Műszaki Magazin.

A gépi tanulás, azaz a gépek képességeinek valós idejű, éles helyzetben történő fejlesztése ma már biztonságosan és hatékonyan megoldható az IIoT (ipari dolgok internete) segítségével. A Beckhoff egy innovatív cég, folyamatosan keressük az új lehetőségeket az automatizálásban. Ennek köszönhetően már 2019-ben olyan szoftvercsomagunk volt, amivel a vezérlőnkön belül mesterségesintelligencia-modelleket lehetett futtatni. Ebből adódóan nem a TwinCAT automatizálási szoftverrel lehetett elkészíteni a modellt, hanem egy előre létrehozott hardverközegben volt lehetőség a futtatásra, illetve a gép vezérlésére. Ez a termék időközben elérhetővé vált. – kezdi beszélgetésünket Cserpák Mihály, a Beckhoff Automation Kft. applikációs mérnöke.

Az anyacégünk már elég korán felfedezte a gépi tanulásban rejlő lehetőségeket. A Beckhoff vállalat XPlanar rendszere a géptervezés új távlatait nyitja meg. A rendszer tetszőleges elrendezésű lapok fölött szabadon lebegő, lineáris mozgatóegységekből épül fel, amelyek rendkívül rugalmas, pontos és dinamikus pozicionálást tesznek lehetővé. Ez rendkívüli mértékben rugalmas és egyszerű gép-, illetve üzemtervezést tesz lehetővé. Az XPlanar rendszer egyedi elrendezésű síklapokat és fölöttük lebegő, több dimenzióban mozgatható, lineáris mozgatóegységeket tartalmaz. Ez utóbbiak két irányban rántás- és érintésmentesen pozícionálhatók akár 2 m/s sebességgel és 1 g gyorsulással, 50 mikrométeres ismétlési pontosság mellett, zaj és súrlódás nélkül. Az XPlanarba nagyon sok új technológiát építettünk be, ilyen a gigabites EtherCAT hálózat, szoftver oldalról pedig nem jöhetett volna létre, ha nincs benne a gépi tanulás képessége, hiszen a mágneses mezőt úgy kell előállítani és generálni, hogy az adott lap ebben meg tudjon mozdulni. Már Magyarországon is több partner cégünk érdeklődik az XPlanar iránt, amelynek tesztelési fázisába is be tudtak kapcsolódni.

A rendkívül rugalmas XPlanar rendszer igen széles körben használható a legkülönfélébb továbbítási feladatokra, beleértve az élelmiszer- és a gyógyszeripart is

A Beckhoff-nál és partnereinél is egyre nagyobb az igény a gépi tanulási modelleket TwinCAT-közelbe hozni.

XTS lineáris szállítórendszer

Az XPlanar mellett más alkalmazási mód is van a Beckhoff kínálatában, amely a gépi tanulással összefügg. Az EtherCAT-alapú automatizálási megoldások területén áttörést jelentett az XTS (eXtended Transport System) lineáris szállítórendszer, melynek mozgatói különböző sebességgel különböző pozíciókra tudnak egymástól mozogni. A mozgatók nagy dinamikával egymástól függetlenül tudnak pozícionálni különböző munkadarabokat, szemben a hagyományos szállítórendszerekkel. A mozgatók maximális sebessége 4 m/s, a gyorsulás maximum 100 m/s, a pozicionálási pontosság 250 µm, 1.5 m/s sebesség mellett az ismétlési pontossága 10 µm.

Az XTS lineáris szállítórendszer mozgatóegységei görgős pályán, lineáris motorral mozgathatók, és valós idejű TwinCAT vezérléssel működtethetők. A hagyományos szállítórendszerekhez képest hatalmas előnyt jelent ma már ebben a rendszerben is a gépi tanulás által elérhető nagy pontosság, valamint a mozgatóegységek sebességének, egyedi pozíciójának külön-külön történő optimalizálása. Így a gépi tanulásnak hála a pálya és a szállítórendszerek kopása csökken, sokkal hosszabb lesz az élettartamuk, emellett az energiafelhasználás is csökken.

Szenzorszimuláció

A jövőben még számos új lehetőség adódik, például a gyártásoptimalizálás vagy a szenzorszimuláció területén. Ez utóbbinál a mérési eredmények alapján tudunk szimulálni egy szenzort. Ez az úgynevezett anomáliadetektálás, ami egy drága szenzor védelmét szolgálhatja. Így egy várható modell és a szenzor adatai vethetőek össze. A képfelismerésben is az öntanuló rendszerek rendkívüli fejlődésen mennek keresztül. Az egyszerűbb modelleket termékek leválogatására, osztályozására használják. Például alkatrészgyártóknál a jó és selejt meghatározására is használható a gépi tanulás, amely nagyon jelentős megtakarítást jelenthet. Modellek segítségével lehet javítani a termelést.

Ezeknek a technológiáknak köszönhetően javulhat a termék minősége, kevesebb lesz a selejt, így kevesebb alapanyag szükséges, és növelhető a gyártásbiztonság.

Egy modell betanítása

Termékeink szerint, amiben tudunk segíteni partnereinknek az az adatok gyűjtése. Egy modell betanításához nagyon sok adatra van szükség, éppen azért, hogy a modell minél pontosabb legyen. Nekünk megvannak azok a termékeink, amelyeket gyűjtőnéven Connectivity termékeknek hívunk, ami lehetővé teszi, hogy adatbázisba vagy felhőbe elmentsük ezeket az adatokat, és megvan az a lehetőségünk is, hogy ezeket az információkat amik a gépi betanulási modellek alapját jelentik – előre analizáljuk, szűrjük. Jelenleg két modellt tudunk futtatni, az egyik a Support Vector Machines (tipikusan az osztályozáshoz használt alkalmazás) a másik a Multilayer Perceptron ami már a neurális networkok közzé tartozik. Ennek megfelelően tudunk úgynevezett Machine Learning Frameworks-ben a begyűjtött információk alapján megtanítani egy modellt.

A modelleknél elindult egy szabványosítási folyamat, hogy az átjárás könnyebb legyen a különböző rendszerek között, ez a közös fájl az ONNX (Open Neural Network Exchange) fájl formátum, ami például a TwinCAT-ben való importálást, majd később a ML runtimeban történő futtatást is lehetővé teszi. Innentől fizikai ki- és bemenetekhez tudjuk rendelni a modellt.

Adattudósok segítsége

Amit még lényegesnek tartok, hogy mennyire fontos a mesterséges intelligencia projekteknél az adattudósok segítsége. Ehhez kell egy olyan szemlélet, ahol az információ halmazból ki tudjuk szűrni a számunkra szükséges adatokat. Az adattudósok feladata a vállalat céljait és igényeit támogató összefüggések feltárása nagymennyiségű strukturált és strukturálatlan adatból. Egyre fontosabbá válik a tevékenységük, mivel a cégek egyre inkább igénybe veszik az adatelemzést a döntéshozatal során, valamint egyre nagyobb mértékben építik be informatikai stratégiájukba az automatizálást és a gépi tanulást. Azok, akik már elkezdtek gondolkodni azon, hogy a gyártási folyamataikba hogyan illeszthető be a gépi tanulás, azoknak nagyon tudom ajánlani, hogy vegyék fel a kapcsolatot az adattudósokkal. Ez egy hármas együttműködés a végfelhasználó, adattudós és mi, a Beckhoff között.

„Az adattudósok meg tudják mondani, hogy mit és milyen modellel lehet elérni, mi meg tudjuk mondani, hogy mit tudunk futtatni vagy hogyan tudjuk az adatokat összeszedni, a partner pedig megmondja, hogy mit szeretne optimalizálni pl. termékminőség javítás, selejtcsökkentés, esetleg előrejelző karbantartás területén.”

– Cserpák Mihály, a Beckhoff Automation Kft. applikációs mérnök

www.beckhoff.hu

szöveg: Mészáros Zsolt

The post Gépi tanulás a gyártásban – Beckhoff appeared first on Műszaki Magazin.

A 2020-as évet meghatározó világjárvány elvonta a figyelmet a sürgető környezetvédelmi kérdésekről és az emelkedő energiaköltségekről. A nagyobb energiahatékonyság és fenntarthatóság szakképzett embereket kíván, akik képesek ezeket a célokat több iparágban is megvalósítani. A pedagógusok már rendelkeznek azokkal az erőforrásokkal, azaz a Festo Didactic által kínált tanulási megoldások egyre bővülő körével, hogy megtanítsák ezeket a készségeket az energia területén is.

Ahogy a digitalizáció forradalmasította az ipart és a gyártást, ugyanúgy meg fogja változtatni az energiatermelés, -elosztás, -tárolás és -felhasználás módját is.

„A fenntarthatóság és az energiahatékonyság nagy kihívást jelent a generációnk és minden iparág számára. Amikor műszaki oktatásról van szó, fontos, hogy tudatosítsuk ezt a fiatal szakemberekben, és képessé tegyük őket a változásra.”

– mondta Dr. Hans Jörg Stotz, a Festo Didactic igazgatótanácsának tagja. A műszaki oktatás területén vezető, erős vállalati felelősségtudattal rendelkező megoldásszolgáltatóként a vállalat egyre nagyobb hangsúlyt fektet az energiával kapcsolatos oktatási témákra.

A Festo Didactic az elektrotechnikában szerzett tapasztalataival siet a világ oktatóinak segítségére. A vállalat a közelmúltban számos olyan képzési megoldást vezetett be, amelyek lehetővé teszik a gyakornokok számára, hogy kulcsfontosságú műszaki területeken fejlesszék a tudásukat és releváns képességeiket. Ezáltal támogatja a fenntarthatóságot – például a szél- és napenergia-termelés, az elektromos hálózat korszerűsítése, és az intelligens hálózat, az épületautomatizálás, a világítás és a HVAC-rendszerek, az energiatárolás, az elektromos autók töltőállomásai, valamint az elektromos hajtások és az ipari vezérlés terén.

A tanulók megismerkedhetnek a szél- és napenergia-termelés alapjaival. Az elméleti tudást a gyakorlatok alapozzák meg. (Fotó: Festo)

A változó munkaköri profilok új készségeket igényelnek

A villamos energia ipari és kereskedelmi felhasználása ösztönzi az energiaipar átalakulását. Az elektrotechnikai tudományok átfogó területén számos új karrierlehetőség jelenik meg – a megfelelő képzéssel rendelkező villamossági dolgozóktól az egyéb műszaki tudományterületeken dolgozó munkavállalókig, akiknek az energetikai témákban magasabb szintű képzettségre van szükségük.

Az elektrotechnikai képzés kiterjesztése

„A munkavállalóknak T-alakú profilokat kell kialakítaniuk. Ez azt jelenti, hogy széles körű általános tudásbázist kell megszerezniük különböző energetikai témákban – különösen a villamos energia területén –, és mélyreható szakértelemmel kell rendelkezniük egy bizonyos területen. A technikai készségek mellett az olyan elméleti képességek is fontosak, mint a kritikus gondolkodás, a problémamegoldás, a kreativitás és az alkalmazkodóképesség. A vezetői képességek elengedhetetlenek a jövő energetikai környezetében történő munkavégzéshez”

– mondta Michel Lessard, a Festo Didactic elektrotechnikai termékterületének vezetője.

Az Elektromosjármű-töltőállomás gyakorlati képzést biztosít a modern töltőállomások tervezéséről, telepítéséről, teszteléséről és hibaelhárításáról. (Fotó: Festo)

A műszaki oktatás kiemelkedő szerepet játszik a munkavállalók felkészítésében az energia területén jelentkező kihívásokra. Az oktatók a Festo Didactic modern és ösztönző tanulási megoldásaira támaszkodva megfelelő készségeket fejleszthetnek ki, és a tanulóknak interaktív képzést és integráló tanulási rendszereket biztosíthatnak. A modern képzési rendszereken végzett gyakorlati kísérletek ötvözik az e-tanulást, a szimulációs eszközöket, valamint a virtuális és kiterjesztett valóságot a különböző tanulási környezetekhez és stílusokhoz való alkalmazkodás érdekében. Lessard megjegyzi:

„Tanulási megoldásaink magas modularitása, naprakész pedagógiai tartalommal párosulva és modern eszközökkel támogatva lehetővé teszi az oktatók számára, hogy különböző képzési igényeket elégítsenek ki ösztönző tanulási környezetekben.”

Oktatási és ipari megoldások

A Festo Didactic egy globális oktatási és képzési szolgáltató ipari gyökerekkel. Ez biztosítja az oktatás és az ipar közötti nagyobb összhangot, valamint az ügyfelek számára a hozzáadott értéket. „A Festo automatizálási részlegével együtt, amely szintén egyre nagyobb hangsúlyt fektet az elektromos automatizálásra, a Festo Didactic ideális helyzetben van az elektrotechnikai oktatás globális szintű népszerűsítéséhez és támogatásához az elektromos jövő megteremtése érdekében” – tette hozzá Dr. Stotz.

Michel Lessard hozzáteszi:

„Elkötelezettek vagyunk amellett, hogy segítséget nyújtsunk a pedagógusoknak az elektrotechnika használatában az energetikai szakemberek képzéséhez. A közelmúltban úgy terjesztettük ki stratégiai terveinket, hogy a lehető legerősebb hatást gyakorolhassuk a műszaki oktatásra. Készen állunk arra, hogy segítsünk az energiaipar átalakításában és hozzájáruljunk a világ fejlődéséhez.”

http://www.festo-didactic.hu

The post Az elektromosság jövője szakképzett alkalmazottakkal appeared first on Műszaki Magazin.

A COVID-19 járvány azonban olyannyira felülírta a megjósolt trendeket, hogy az előírt társadalmi távolságtartási gyakorlatok betartása miatt azok a fogyasztók is az online vásárlás lehetőségét választották, akik korábban nem kedvelték. Ennek köszönhetően az online kereskedelmi forgalom sokkal hamarabb és magasabban szárnyal, mint azt előre lehetett volna látni. Az iparág nyertese lett a vírushelyzetnek, de csak akkor tarthatja a pozícióját, ha a logisztikai folyamatok is megfelelő figyelmet kapnak. Balogh Zsolt, a Liferay Hungary ügyvezetője szerint egy online webáruház esetén még nagyobb hangsúlyt kell fektetni a gyors és pontos kommunikációra, a raktározás fontosságára, a kiszállítás gyorsaságára, azaz a kiélezett versenyhelyzet miatt a webáruház logisztikai mechanizmusára.

“A felgyorsult világban érthetően türelmetlenné váltak az online fogyasztók, nem szeretnek várni, ha valamit megrendeltek. Az ilyen szinten felgyorsult igények azonnali kielégítéséhez szükséges logisztikai infrastruktúrát azonban nem könnyű megvalósítani. A jó vásárlói élmény reményében több raktárra és hiper gyorsaságú online rendelési portálrendszerekre van szükség”.

– hangsúlyozza Balogh Zsolt.

Valós idejű készletkezelés a gyors logisztika egyik kulcsa

A machine learning (gépi tanulás) alapú eszközökkel előre meg lehet jósolni, hogy mikor fognak elfogyni bizonyos termékek. Az automatizált rendszer időben figyelmeztet, s a technológia segítségével a vállalkozás figyelemmel tudja kísérni készleteit, így elkerülheti, hogy valamilyen cikkből hiány keletkezzen. Megoldás lehet, tehát a valós idejű készletkezelés, amelyet azonban csak bonyolult informatikai háttérrendszerek tudnak kiszolgálni. Ugyanis pontosan tisztában kell lenni, hány megrendelés érkezett, mennyi termék van raktáron, mikor fogynak el, mekkora a futár kapacitás, de az is fontos paraméter, hogy mennyi időt vesz igénybe a kiszállítás. Míg az online kereskedelem térnyerése előtt a hagyományos logisztikai folyamatokat könnyebb volt kezelni, addigra mára sokkal több komponensre kell odafigyelni.

A COVID-19 járvány igaz, hirtelen felemelte a feltörekvő szegmenst, de a rapid fejlődés sok akadályt is lökött a szolgáltatók elé. Például a szigorú beutazási korlátozások és egészségügyi intézkedések jelentősen megbolygatták a már bevált raktározási és logisztikai folyamatokat. Miután egyes termékeket nem lehetett bevinni az országokba: vagy hiány keletkezett vagy felhalmozódás. Bizonyos, például romlandó élelmiszereket a megfelelő raktározási és logisztikai háttér nélkül nem is lehet beépíteni az e-kereskedelem véráramlásába. Az élelmiszer-ellátóláncok tehát gondban voltak.

Ha jó az IT, jó a logisztika is

A digitalizáció, a virtuális tér a járvány időszaka alatt mentőövet jelentett a vállalkozásoknak, hogy szolgáltatásaikat becsatornázhassák az online piacra, de a sikerhez olyan élményplatformokra van szükség, amelyek rendelkeznek többek között személyre szabható ajánlatokkal, online kutatási lehetőségekkel (keresőmotorok), vásárlói visszajelzések kezelésével, számlakezelő funkcióval, automatizált és valós idejű készletgazdálkodással vagy a termékváltozatok könnyed kezelésével. Valamint adjanak javaslatot vásárlási előzmények és keresések alapján. Ezen felül érdemes a beszállítói hálózaton belüli megrendelésekhez is platformot használni a transzparencia, visszakereshetőség érdekében és hogy tudjuk követni a trendeket. A beszállítók ugyan úgy a vevőink és ha megszabadulunk az e-mailes és excel táblás B2B megrendelésektől, akkor pontosabban vagyunk képesek kiszolgálni a vevőinket, amivel növeljük a vásárlói élményt.

“Hiszen nem akarjuk hogy egy beszállító miatt romoljon a mi megítélésünk”

– teszi hozzá Balogh Zsolt.

Emellett az élményplatform legyen képes az omnichannel üzleti modell megvalósítására is. Ez azt jelenti, hogy különböző értékesítési csatornákat összehangolják az ügyfelek kommunikációs csatornáival (a vezetékes, az online, a közösségi média és a mobil kommunikáció), illetve a vállalkozás összes digitális megoldásával (weboldal, portálfunkciók, kereskedelem, intranet, analitika).

“Az ilyen professzionális digitális élményplatformok minőségibb rendelkezésre állást és szolgáltatást, kevesebb képzést, illetve költséget jelentenek. Ezenkívül átláthatóbbá teszik a logisztikai és kereskedelmi folyamatokat is. Ha pedig a vállalkozás hatékony és emellett optimális költséggel működik, akkor hamar a verseny élére kerülhetünk”

– erősíti meg Balogh Zsolt.

The post E-kereskedelem a második hullámban: Kulcsszereplő a logisztika appeared first on Műszaki Magazin.

A tanulók kétharmada a veszélyhelyzet elmúltával is megtartaná az online oktatást iskolába járás mellett, tizedük pedig kizárólag az online térben tanulna – derül ki a Huawei Technologies Hungary online felméréséből. A mintegy 400 válaszadó több mint fele örül annak, hogy akár pizsamában vagy a kertből is hallgathatja az órákat, míg 44 százalékuk szerint az ingázáson megspórolt idő a leghasznosabb. A felmérés szerint a diákok többsége eszközökkel felvértezve várta az online oktatást, azonban a digitális korba született diákok felét mégsem köti le az online oktatás és nehezebben tanul a négy fal között.

Közel négyszázan válaszoltak a Huawei Technologies Hungary legfrissebb kérdőívére, amely a járványhelyzet kapcsán kényszerű otthon-tanulási szokásokat tárta fel. Az online felmérés többek között arra volt kíváncsi, mennyi időt töltenek tanulással az otthon maradt diákok, milyen típusú távoktatásban vesznek részt, továbbá mit hiányolnak az iskolák padsoraiból, mit ültetnének át a jövő oktatásába a „home learning”-ből.

Nem érte őket váratlanul az online tanulás

A felmérésből kiderült, hogy a válaszadók több mint 60 százalékának semmilyen eszközt nem kellett beszereznie ahhoz, hogy teljesíteni tudja tanulmányait otthonról – többségük ugyanis már a digitális kor szülöttje: 30,6 százalékuk középiskolai, 29,1 százalékuk pedig főiskolai, egyetemi tanulmányokat folytat, érdekesség, hogy további 13 százalékuk online fakultatív oktatásban, míg 12 százalékuk nyelvkurzusokon vesz részt. Akiknek mégis vásárolniuk kellett, azoknak elsősorban – 17,5 százalékuknak – notebookra volt szükségük, míg 11,5 százalékuk mikrofont, vagy headsetet, 10 százalékuk nyomtatót, illetve szkennert szerzett be.

A klasszikus e-mail még mindig veri az appokat

A kutatásból az is kiderült, hogy az oktatás terén a legtöbbet használt kommunikációs csatorna még mindig a régen bevált levelezés. A válaszadók 42,4 százaléka e-mailen keresztül tartja egymással és oktatóival a kapcsolatot, míg 36,6 százalékuk a Messengert, 32,8 százalék a Google Hangouts vagy Classroom, 29,1 százalék a Skype-ot, és 27,6 százalék a Zoom-ot is használja.

Kevésbé hatékonyak és több időt töltenek tanulással otthonról

A megkérdezett tanulók majdnem fele, 48,6 százaléka arról számolt be, hogy az online oktatás kevésbé köti le, nehezebben tanulnak a négy fal között, mint az iskolában, míg 32,8 százalékuk hatékonyabbnak érzi magát otthonról, 18,5 százalékuk pedig nem érez különbséget az iskolában és az otthon eltöltött tanulás között. Mindamellett, hogy többségük kevésbé hatékony az otthontanulás során, több időt is töltenek tanulással; a kutatásban résztvevők 44,6 százaléka azt nyilatkozta, hogy az otthonlét tanulásra sarkallja, így több időt tölt e tevékenységével, míg 25,8 százalékuk lényegesen kevesebb, 29,6 százalékuk pedig ugyanannyi időt tanul otthonról, mint az iskolából.

Jó pizsiben tanulni, de tartanak a számonkérés új formájától

A felmérés arra is kitért, hogy mi az, amit a legjobban élveznek a diákok ebben az időszakban. A legtöbben – 55,4 százalék – az előadások pizsamában hallgatását adta meg pozitívumként, 54,1 százalékuk ezen túl a kertből tanulást is örömmel fogadta, továbbá 44,4 százalékuk nem hiányolja az ingázást sem az otthon tanulásból. A válaszolók közül legtöbben – 41 százalék – a számonkérés új, online formájától tartanak a leginkább, míg további 34,3 százalékuk attól fél, hogy vizsgázás közben esetleg megszakad az internet kapcsolat.

A jövőre nézve is vannak ötleteik

A megkérdezett tanulók, hallgatók arról is nyilatkozhattak, mik azok a kedvező észrevételek, amiket akár a jövő oktatásába is szívesen átültetnének. A válaszadók több mint fele – 50,6 százalék – hasznosnak tartaná, ha az órákon való részvételhez nem lenne szükséges a fizikai jelenlétre minden esetben a jövőben, míg 43 százalékuk a gyakorlatiasabb tananyagot preferálná – szerintük az online oktatás és ezzel együtt a tanárok által feladott praktikus példák és megoldandó feladatok erre jó példát is mutattak, valamint szintén 43 százalékuk helyezne nagyobb hangsúlyt a digitális tudás bővítésére is a jövőben, egy ideális tanrendben.

„A Huawei Learn from Home kutatás azért jött létre, mert fontos nekünk, hogy kapcsolatban maradjunk a fogyasztóinkkal. Nemrég a home office-ból dolgozókhoz fordultuk, most a közép- – és felsőoktatásban tanuló diákokat, illetve azokat kérdeztük, akik önszorgalomból valamilyen kurzust végeznek az online térben; meg szeretnénk érteni, hogy aktuálisan milyen érzések munkálkodnak bennük, ezért arról tájékozódtunk, milyen örömforrásokkal vagy épp nehézségekkel kerülnek szembe az otthoni tanulás során”

– mondta el Trubek Zsuzsa. A Huawei Technologies Hungary pr-menedzsere elmondta, a Huawei eszközei is segítségükre lehetnek a diákoknak az otthon tanulásban, az eszközök közti kommunikáció például tovább növelheti a tanulás hatékonyságát számukra. A fájlok gyors megosztását, a többképernyős munkát segíti a Huawei Share funkció, általa egyszerűen kapcsolhatók össze a különféle készülékek. Trubek Zsuzsa úgy látja, a diákok nagy részét felkészülve érte a távoktatás, és legtöbbjüknek semmilyen készüléket nem kellett beszereznie, azonban vannak olyanok is, akikhez nehezebben ér el az online tanítás, nekik igyekeznek támogatást nyújtani. Tették ezt például Ózdon is, ahol rászoruló diákoknak ajándékoztak okostelefonokat és notebookokat a távoktatás elősegítésére.

The post A diákok tizede örökre online maradna suliba járás helyett appeared first on Műszaki Magazin.

A legtöbb esetben ezalatt a rendszer „agyát értik”, amire a köznyelv gyakran a mesterséges intelligencia forradalmaként hivatkozik.  

A Dachser kiemelt figyelmet fordít a kutatás-fejlesztési tevékenységre. A mesterséges intelligencia egyre inkább teret hódít a logisztikában is, így nem mehetünk el szó nélkül a szektorra tett hatásai mellett.

Akárcsak számos más felkapott technológia, úgy a mesterséges intelligencia sem arról szól, hogy megoldja a problémáinkat és mindent megváltoztasson. Ez az oka annak, hogy a legtöbb meglévő logisztikában használatos IT rendszer nem lesz gépi tanulással, vagyis mesterséges intelligenciával helyettesítve. Azonban ez a technológia olyan problémák megoldására nyújt lehetőséget, amelyekre a hagyományos programozási logika eddig nem tudott alternatívát kínálni. Ilyen funkciók például a kép-, szöveg- és beszédfelismerés vagy a komplex adatmennyiségek értelmezése, illetve az előrejelző elemzések elkészítése. Mindennek jó néhány érdekes hatása van a logisztikára nézve: például a mennyiség és az ár alakulásának előrejelzése, csomagok osztályozása képek használatával, a strukturálatlan bemeneti adatok értelmezése és automatikus további feldolgozása (például e-mail vizsgálatok), valamint az önműködő járművek és gépek változó munkakörnyezetben történő üzemeltetése.

Felkészülés minden eshetőségre

Amikor a tipikus feltételes utasítás szerinti programozási technikát alkalmazzuk ezekben az esetekben, elengedhetetlen, hogy minden lehetőséget sorra vegyünk és kódsorokká alakítsuk őket. Habár ez nem minden esetben lehetséges az adatok mennyisége és összetettsége miatt. A gépi tanulás azonban más megközelítést alkalmaz: egy algoritmus automatikusan fejleszti magát a korábbi bemeneti adatok alapján. Ez a folyamat, más néven tanulási szakasz, sikeresnek mondható, mivel az algoritmus képes kiszámítani a kimeneti adatokhoz hasonló, de ismeretlen bemeneti adatokat. Az algoritmus önfejlesztése során önállóan találta meg a szabályszerűséget az adatok értelmezésében.

Az emberi elme képes az elvonatkoztatásra

A gépi tanulás a hagyományos matematikai technikák teljes sorozatára vonatkozik, úgymint a döntési fák vagy a K-középpontú klaszterelemzés. Egy másik megközelítés magába foglalja a mesterséges ideghálózatokat is (ANN), amelyek megvalósítják az emberi agy bizonyos típusú elvonatkoztatási modelljét, amely az emberi tanulási viselkedésen alapszik. Számos fejlesztő jelenleg is a deep learning algoritmusában bízik – azaz a nagyszámú neuronrétegekkel rendelkező mesterséges ideghálózatok használatában – az összetettségek kezelése érdekében. Különösen ebben az esetben próbálnak ki különböző módszereket és eszközöket.

A gépi tanulás egy ígéretes technológia és a kezdeti alkalmazásai biztató jeleket mutatnak. Ugyanakkor még mindig a fejlesztési szakaszban tart. Az, hogy mikor és milyen mértékben fogja ez megváltoztatni az ellátási láncot, csak a következő néhány évben fog kiderülni.

The post Mesterséges intelligencia, avagy hogyan tanulnak a számítógépek? appeared first on Műszaki Magazin.