A HUN-REN Magyar Kutatási Hálózat és a szingapúri Nanyang Műszaki Egyetem szervezésében május végén ismét Budapesten találkoztak a mesterséges intelligencia innovációs ökoszisztémájának akadémiai és ipari szereplői, kutatók, fejlesztők és fiatal tehetségek. A nemzetközi tudományos konferencia - melynek programja az AI orvosi és ipari alkalmazásaitól kezdve a mobilitáson és robotikán át a kvantumtechnológiáig a területek széles spektrumát átfogta - az önálló döntésre, tervezésre és cselekvésre képes ügynöki (agentic) mesterséges intelligenciát állította középpontba, külön hangsúlyt helyezve a gépi érzékelésre és tanulásra, a következő generációs rendszerek megbízhatóságára és felelősségteljes használatára.
A konferencia nyitó napjának két előadóját, dr. Szászi Istvánt, a Bosch csoport magyarországi és adriai régiós vezetőjét, valamint dr. Oliver Langét, a Bosch Research beltér-érzékelő rendszerekért felelős vezetőjét a tudományos kutatás és az ipari innováció összekapcsolásáról, az együttműködés legfrissebb eredményeiről és további irányairól kérdeztük.
Okosabb lesz az ADAS, ha többet érzékel a jármű környezetéből
A mesterséges intelligencia a mobilitás területét is gyorsuló ütemben alakítja át. Az ADAS rendszerek már napjainkban is olyan fejlett képességekkel segítik a járművezetőket, mint a sebesség, a követési távolság és a forgalmi sáv tartása, figyelik a visszapillantó tükörben nem látható holtteret, felismerik a jelzőtáblákat és a parkolást is támogatják, de észlelik azt is, ha a vezető elfárad.
Jelenleg azonban a járművekbe épített rendszerek viszonylag kis felbontásban látják környezetüket, ezért a Bosch többféle szenzor és fejlett AI modellek összekapcsolásával azon dolgozik, hogy tökéletesítse látásukat, a kontextus-értelmezés és a szemantikus következtetés képességével ruházza fel őket, mondta előadásában Szászi István. Minél több részletet lát és ismer fel a mesterséges intelligencia, annál hasznosabb tanácsokkal, pontosabb előrejelzésekkel tudja segíteni a vezetőt. Ha az utcán haladó jármű elé a parkoló autók közül kiguruló tárgyat például focilabdaként azonosítja, akkor jelzi, hogy a következő pillanatban egy gyerek is az úttestre futhat, és ennek megfelelő intézkedést tanácsol vagy tesz.
Dr. Szászi István, a Bosch csoport vezetője Magyarországon és az Adria régióban
A Bosch csoport kutatási fejlesztési területe több mint 82 ezer fős, globális szervezet, a Budapesti Fejlesztési Központban 3 ezernél több mérnök dolgozik mobilitási megoldásokon, beleértve a vezetéstámogatást és az önvezetést, a mesterséges intelligenciát, a hálózatokat és az elektrifikációt. A vállalatcsoportnak ez a legnagyobb, Németországon kívüli fejlesztési központja Európában.
- Budapesti központunkba egyrészt helyi akadémiai partnereinktől, a magyarországi egyetemek kutatási projektjeiből, másrészt a Bosch csoport házon belüli kutatási hálózatából érkeznek eredmények - mondta lapunknak Szászi István. - A kutatások irányáról már a korai szakaszban információt kapunk, így azok eredményeit mérnökeink a megfelelő szakaszban azonnal be tudják csatornázni a termékfejlesztésbe.
A mesterséges intelligenciát a Bosch nemcsak képességként építi be termékeibe, hanem munkaeszközként is használja mind a kutatás, mind a termékfejlesztés és a gyártás területén.
- Szoftverfejlesztésben a kódírást, hardverfejlesztésben pedig az áramkörök tervezését és tesztelését gyorsítjuk fel jelentős mértékben - mondta Szászi István. - A korábbi, kézi vezérlésű iteratív teszteket kiváltó virtuális tesztelés eredményeként mesterséges intelligenciánk akár 90-95 százalékban kész megoldást ad mérnökeinknek ellenőrzésre és véglegesítésre, amivel az átfutási időt akár a felére tudjuk csökkenteni. Versenyképességünket növeljük így, mivel a kínai autóipar, szemben az európaival, már nem 4-5, hanem két, két és fél év alatt képes új járműplatformot építeni, és ezzel a tempóval a beszállítóknak is lépést kell tartaniuk. Az AI Symposiumot hiánypótló kezdeményezésnek tartjuk, amely előmozdítja a viszonylag kevesebb pénzügyi erőforrással, de annál nagyobb szürkeállománnyal rendelkező innovációs ökoszisztémán belüli és a régiókon átívelő együttműködést, a kutatási eredmények gyorsabb ipari hasznosítását.
A mobilitás átalakításában a kutatás és a fejlesztés további iránya is a gépi látás és felismerés javítása lesz, különös tekintettel a kül- és a beltéri érzékelés összekapcsolására, amely még intelligensebb következtetések, okosabb vezetéstámogatás előtt nyit utat, mondta Szászi István. Minthogy a vezetéstámogatás mellett ezeket a fejlett fedélzeti rendszereket használják az önvezető járművek, például a robottaxik is, ezek közúti tesztelése 1-2 éven belül akár Magyarországon is megkezdődhet, így 3-5 éven belül akár Budapesten is indulhat ilyen kereskedelmi szolgáltatás.
Ami az utastérben történik, az utastérben marad
Tíz közlekedési balesetből egy azért következik be, mert a vezetők elfáradnak, elálmosodnak a volánnál, vagy a figyelmüket elvonja valamilyen zavaró körülmény. Az Európai Unió általános biztonsági rendelete (General Safety Regulation, GSR) ezért 2024 óta előírja a fáradtságfigyelő megoldások alkalmazását az új autókban, idén júliustól pedig a vezetői figyelem elterelésére figyelmeztető (ADDW) rendszerek beépítése is kötelező lesz.
Az autógyártók ennek megfelelően hagyományos és infravörös kamerákat, radaros és ultrahangos érzékelőket telepítenek járműveik utastérbe, a Bosch pedig olyan AI alapú szoftvereket fejleszt, amelyek lehetővé teszik mindezen érzékelők összekapcsolását, a felőlük érkező adatok együttes elemzését, és az észlelt állapotnak, helyzetnek megfelelő visszajelzés, riasztás vagy javaslat küldését hang, kép vagy rezgés formájában.
- Különböző típusú kamerák kombinációjával változó vagy kedvezőtlen fényviszonyok mellett is megbízhatóan, három dimenzióban monitorozható a vezető testtartása, követhető tekintete, mérhető a pislogás gyakorisága - mondta Oliver Lange. - De fejlesztés alatt álló rendszerünk mindebből már nem csupán a vezető figyelmének csökkenésére következtet, hanem az utastérben tartózkodó többi személy jelenlétét és elhelyezkedését is észleli, következtet magasságukra és testsúlyukra, ami például a légzsák működésének nagyobb védelmet adó beállításához szükséges, és jelez akkor is, ha bármelyikük olyan testtartást vesz fel, amely biztonsági kockázatot jelent, például túl közel hajol a műszerfalhoz, vagy éppen ellenkezőleg, felrakja rá a lábát, akadályozva a légzsák kioldását. A radaros és ultrahangos érzékelők emellett olyan életjeleket is érzékelnek, mint a légzés gyakorisága, a kamerákról érkező képeket elemző AI pedig arra is következtet, ha a vezetőnek felmegy a vérnyomása, vagy spicces állapotban ül a kormányhoz, esetleg rosszullét környékezi.
Az utastér fokozott monitorozása persze önmagában stresszelheti az embereket, ennek elkerülésére az autógyártók a kamerákat a visszapillantó tükörbe vagy a műszerfalba, a radaros és ultrahangos érzékelőket a tető belső burkolata alá építik. Hasonló módon a Bosch fejlesztői a rendszer mesterséges intelligenciáját is arra tanítják, hogy csak akkor nyilvánuljon meg, amikor ez valóban indokolt, ne bombázza a vezetőt és a vele utazókat felesleges figyelmeztetésekkel. Egy körforgalom elé érkező autóban az AI így például érti, hogy a vezető miért fordítja fejét balra, és néz hosszabb ideig oldalra, ezért nem fog riasztani.
Dr. Oliver Lange, a Bosch Research
Oliver Lange lapunknak elmondta, hogy az emberi testtartás legapróbb változásainak észleléséhez és a pontos következtetéshez fejlett AI modellek, azok tanításához pedig nagy adatkészletek szükségesek. A Bosch kutatói ezt a folyamatot, illetve annak több szakaszát is a mesterséges intelligencia segítségével gyorsítják, így a prezentációban is bemutatott projektekben az átfutási időt mindössze egy évre rövidítették.
- Minthogy az utastérbe telepített szenzorok érzékeny biometrikus és viselkedési adatokat gyűjtenek, azokat a Bosch megoldásai helyben, a járművekbe épített rendszereken dolgozzák fel, nem használnak felhőalapú számítási erőforrásokat és tárolókat - mondta Oliver Lange. - A Bosch nem fér hozzá ezekhez az adatokhoz, de természetesen a megoldást beépítő autógyártók felelőssége is, hogy a rendszer mindenkor a GDPR követelményeinek megfelelően működjön, biztosítva az adatok és a magánélet védelmét. Mindenesetre a Bosch már a kutatás szakaszában felhasználói csoportok bevonásával vizsgálja azt is, hogy az utastéri monitorozás, amely nemcsak a vezető és az utasok biztonságát, hanem egészségük védelmét is szolgálja, miként hat a felhasználói élményre.
A fedélzeti mesterséges intelligencia ugyanis a jármű további, igény szerinti testre szabását is lehetővé teszi. Az autó az egyedi preferenciákat ismerő és azokhoz messzemenően illeszkedő útitárssá válhat, miként azt a Bosch idei CES-en bemutatott, természetes nyelven kommunikáló AI Cockpit megoldása is mutatja. A járművezető és az utasok viselkedéséből, testtartásának változásából a mesterséges intelligencia például következtet a komfortérzetre, így tanácsot adhat nyújtózáshoz, pihenő tartásához, vagy akár intézkedhet is a kényelem fokozása érdekében - módosíthatja az ülések, a légkondicionálás, az árnyékolás beállításait, ha pedig a síró gyerek stresszeli a vezetőt, akkor az AI a fedélzeti szórakoztató rendszert is segítségül hívhatja a feszültség oldásához.
Képek: Bosch
