Mesterséges intelligenciát fejlesztenek Budapesten
Tovább bővítik szakértelmüket a mély gépi tanulás területén, hogy megvalósíthassák az automata vezetést – mondta el Karl Haupt, a Continental üzletágvezetője.

 

Markus Strothjohann, a cég magyarországi HR vezetője elmondta: azért választották Budapestet, mert itt már adott egy aktív autóipari környezet, számos egyetem és kutatóközpont, valamint az általuk keresett specialisták is rendelkezésre állnak. Körülbelül száz szoftver és hardver szakértő felvételét tervezik az új egységükhöz, mely célkitűzést rendkívül hamar szeretnénk megvalósítani.

"Folyamatosan keresünk gépi tanulásban jártas szakembereket, big data mérnököket, hardver-szoftver tervezőket, beágyazott rendszermérnököket és alkalmazás mérnököket” – hangsúlyozta Jens Brüning, az új budapesti kompetencia központ vezetője. Azt is hozzátette, hogy „az új fejlesztési irodánk Budapest belvárosában a legújabb eszközökkel lesz felszerelve, így az alkalmazottaink a lehető legkiválóbb környezetben dolgozhatnak a jövő mobilitásán.”

A budapesti mesterséges intelligencia központot az egyéb fejlesztési helyszíneken már jelen lévő globális szoftvergyártó hálózatba integrálják, a fejlett vezető támogató rendszerek üzletágon belül végzi majd tevékenységét. Az új fejlesztőközpontnál a fókusz a mély gépi tanulásra, azon belül is a biztonság szempontjából kritikus, valós idejű szoftveres alkalmazásokra helyeződik. „A kompetenciaközpontunkban komplex vezetési szituációk kezelésére szolgáló megoldásokat fejlesztünk majd ki ennek a rendkívül gyorsan fejlődő technológiának a segítségével” – tette hozzá Thomas Brohm fejlesztési vezető.

A fejlett vezető támogató rendszerek üzletág már évek óta épít a gépi tanulásra és a neurális hálózatok tudományára. Az új MFC 500 multifunkcionális kamera rendkívül nagyfokú számítási teljesítményének köszönhetően képesek vagyunk nagymértékben kiaknázni a mély neurális hálózatokban rejlő lehetőségeket. Ezáltal a komplex közlekedési helyzetek rendkívül pontosan rögzíthetőek, amelyek alapos és átfogó megértése óriási lépéssel visz közelebb minket az automata vezetéshez.

A mély gépi tanulás

Az intelligens járműveknek tudniuk kell, hogy az őket körülvevő, közlekedésben résztvevők hogyan fognak viselkedni. A komplex vezetési környezetben a döntéseket nem lehet csupán egy tárgy vagy egy érzékelő alapján meghozni. Mindennek folyamatosan biztonságosan kell működnie, függetlenül attól, hogy milyenek a körülmények. Ezt a bonyolult elvárást nagyon nehéz kezelni a kialakítás, megvalósítás és tesztelés szempontjából egyaránt.

A mély gépi tanulásra alapozott módszerek különböző szinteken nyújtanak segítséget ezeknek a komplex helyzeteknek a megoldásához, a környezeti érzékelőktől kezdve a vezetési stratégián át a tényleges járműirányításig. A mély tanulási módszerek átméretezhetők, így a több adat és a nagyobb számítási teljesítmény jobb teljesítményt fog eredményezni.

Innovatív megoldások a hétköznapokban
“Munkánknak köszönhetően lesz az innováció a hétköznapok része.” – mondja Németh András, amikor a feladatairól kérdezik. “Munkakörömet tekintve rendszer- és folyamatintegrátor vagyok az Audi Hungariánál Győrben.”
Négyezer magyar munkahelyet érint a GE döntése
A General Electric (GE) korábbi magyarországi elnöke, Jörg Bauer cége veszi meg a GE európai, közel-keleti, afrikai és törökországi (EMEAT) fényforrásüzletágát, valamint globális autólámpa-üzletágát. A cég Tungsram Csoport néven működik a jövőben.
Ipar 4.0-ról kezdőknek és haladóknak
Néhány évvel ezelőtt alig lehetett hallani az Ipar 4.0 koncepcióról, ma viszont már lépten-nyomon erről beszél szinte mindenki az iparban.
Gyors és egyedi algoritmusok a termelésütemezésben
Lehetetlen feladat a sok rendelés termelési tervbe illesztése a prioritások megtartása mellett?Sok a manuális módosítás és a monotonitás?
Hódít a hibrid informatika
A hibrid informatika fogalma már nem újkeletű a szakmai berkekben, a valódi üzleti előnyt eredményező alkalmazása azonban még jókora megmérettetések elé állítja a cégeket.