Hogyan „tanulnak” a gépek?

A gépi tanulást irányító algoritmusok mechatronikai, gépészeti és járműmérnöki területen történő alkalmazásáról tartott előadásokat a Debreceni Egyetem Műszaki Karán Botzheim János, az ELTE-Bosch Mesterséges Intelligencia Tanszék vezetője.

A Debreceni Egyetem Műszaki Kar (DE MK) Mechatronikai Tanszék és a DAB Műszaki Szakbizottság meghívására Debrecenbe érkezett Botzheim János előbb magyarul, majd angolul adott elő az IEEE IES Student Chapter című szakmai rendezvény díszvendégeként.

A tanszékvezető elmondta: a mesterséges intelligenciával és a gépi tanulás algoritmusaival a tudományos kutatás szintjén már a hatvanas évek óta intenzíven foglalkoznak a szakemberek, de ezek hatalmas számítási igényük miatt az iparban sokáig nem tudtak teret hódítani. A számítási kapacitás növekedése napjainkban viszont már lehetővé teszi az algoritmusok egyre szélesebb körű alkalmazását, így az a tudományos kutatás szintjéről átlépett az ipari alkalmazások világába.

Botzheim János előadásában a matematikai képleteket felvonultató elméleti bevezetőt követően olyan mérnöki alkalmazások kerültek szóba, mint a kognitív robotika, a hegesztési modell paramétereinek identifikációja, az optimális hegesztési paraméterek kiválasztása, a zajszűrés mérési adatgyűjtés során, a hiszterézises súrlódási modell paramétereinek identifikációja, a hajtáslánc optimalizálása, a darts dobások betanulása robotkarral, valamint a dróndetektálás.

Korondi Péter, a Debreceni Egyetem (DE) Műszaki Kar Mechatronikai Tanszék professzora a hirek.unideb.hu-nak hozzátette: az algoritmusok fejlesztésével az informatikusok foglalkoznak, míg azok alkalmazása a mérnökök feladata.

Korondi Péter szerint a gépi tanulási algoritmusok egyrészt segítik az új termékek tervezési folyamatát, másrészt hozzájárulhatnak az áruk addig nem létező tulajdonságainak kialakításához. Korábban azt szoktuk meg, hogy egy megvásárolt termék új korában működik a legjobban, utána csak amortizálódik és egyre kevésbé lesz hatékony. Ezzel szemben, ha a termékbe beépítünk egy gépi tanulási algoritmust, akkor az a működése során egyre többet tudhat meg környezetéről és ahhoz alkalmazkodva mind hatékonyabbá válik.

– Például, a Csillagok háborúja filmek legújabb részeinek forgatásakor a drónokkal történő illegális felvételek készítésének akadályozására dróndetektáló, érzékelő berendezést használtak. Ez alapvetően a gyárilag beprogramozott drónokat ismeri fel, viszont a gépi tanulási algoritmus alkalmazásával az újfajta, még be nem programozott drónokat is képes lesz megtalálni. Ehhez viszont első alkalommal több idő kell, így a riasztás kicsit késhet, de legközelebb, már azt a drónt is rögtön azonosítja a rendszer – magyarázta Korondi Péter. Hozzátéve: hasonló témában magyarországi fejlesztések is folytak a közelmúltban.

A szakember kifejtette: a mára megnövekedett ipari igények miatt a gépi tanulásnak kiemelt szerepet kell kapnia az oktatásban és a kutatásban a műszaki felsőoktatásban, ami határozott szándéka a Debreceni Egyetem Műszaki Karának és Informatikai Karának. A két kar szoros együttműködésben foglalkozik ezek kutatásával.

- A 21. században a mérnöki munka természetes segédeszköze kell legyen a gépi tanulás. Ugyanúgy kell használnunk, mint valamikor a logarlécet, a zsebszámológépet, majd a számítógépet, és napjainkban a tervezést és a számítást segítő szoftvereket. A gépi tanulás teljesen át fogja alakítani a hagyományos mérnöki munkaköröket és nekünk erre időben fel kell készülnünk, és fel kell készíteni a hallgatóinkat – hangsúlyozta Korondi Péter, a DE MK tanára.

Sajtóközpont - OCs