2018. november: jegyzet, fizika, portré, atomenergia, tudomány, anyagtudomány, kémia, lézer, orvostudomány, biofizika, genomika, biokémia, innováció, közlekedés, egészségipar, megújuló energia, környezetvédelem, zöldkörnyezet, robotika, ipar 4.0, it, mesterséges intelligencia

Digitalizáció – várat magára az átütő siker

A termelékenység növekedésének mértéke a 2000-es évek óta lassul, és a trend globális szinten a digitalizáció megjelenése ellenére sem fordult meg – hívta fel a figyelmet Váncza József, az MTA SZTAKI Mérnöki és Üzleti Intelligencia Kutatólaboratóriumának vezetője az INDIGO el­nevezésű Ipari Digitalizációs Szakmai Napon tartott előadásában. Vajon mi lehet ennek az oka, és van-e esély a valódi áttörésre? – érdeklődtünk a rendezvény után az intézet tudományos főmunkatársától.


„Minden jel arra mutat, hogy a digitalizációban rejlő potenciál ellenére a termelékenységet még a legfejlettebb országokban sem sikerült tartósan fokozni” – adta meg az alaphangot Az ipari digi­talizáció aktuális trendjei: nemzetközi kitekintés című előadásában Váncza József. Az MTA SZTAKI ipari digitalizációval foglalkozó kutatólaboratóriumának vezetője idén tavasszal Berlinben, a Fraunhofer Társaság által rendezett konferencián ismertetett felmérésre hivatkozva elmondta, hogy az 1970 és 2016 között végzett kutatás szerint az összkép messze nem tökéletes. A termelékenység összességében növekedett, azonban a növekedés mértéke folyamatosan ingadozott: hol nőtt, hol csökkent. A növekedés a 2000-es évek eleje óta lelassult, és az Ipar 4.0 jellegű átfogó programok elindítása óta sem fordult meg a trend annak ellenére sem, hogy azért találkozhatunk kivételekkel. Hozzátette azt is, hogy a digitalizáció megjelenésével nagyobb növekedés lett volna elvárható.
Az MTA SZTAKI tudományos főmunkatársa előadásában hangsúlyozta a mesterséges intelligencia (MI) szerepét az ipari digi­talizáció megvalósításában. Véleménye szerint az MI fő irányai – melyek az ipar számára is a két legfontosabb terület –: a gépi tanulás és a fejlett robotika. Váncza az óriási potenciállal rendelkező gépi tanulás esetében a felügyelt, az önszervező és a megerősítéses tanulási formákat emelte ki. Ez utóbbira példaként a Google egyik cége által fejlesztett algoritmus 2016-os sikerét említette, mely elsőként tudta legyőzni Fan Huit, a profi, kínai származású francia gojátékost. A sor pedig azóta további nagy nevekkel bővült. (A go kínai eredetű játék, négyezer éves múltjával a legrégebben folyamatosan játszott szellemi sport.) A korábban a komputerek számára megfejthetetlen játék nyitjára a Google által felvásárolt Deep Mind nevű cég programja, az AlphaGo jött rá.

A gépi tanulásnál az önszervező és a megerősítéses tanulási formákra jó példa az az algoritmus, mely elsőként tudott legyőzni profi gojátékost. A korábban a komputerek számára megfejthetetlen játék nyitjára a Deep Mind cég AlphaGo programja jött rá.

Felértékelődnek az adatok

A laborvezető arra is felhívta a figyelmet, hogy a McKinsey Intézet felmérése szerint csak 2018-ban 3,5–5,8 milliárd dollár közé tehető az üzleti potenciál a különféle tanulási módszerek alkalmazásában. Mindez azonban csak akkor valósulhat meg, ha az adatelemzéseket sikerül integrálni a gyártásmenedzsmentben. A szakember kitért arra is, hogy a világ vezető vállalatai régóta tisztában vannak ezzel, ezért legalább egy évtizede szisztematikusan gyűjtik az adatokat annak érdekében, hogy azoknak módszereknek a segítségével, amelyeket a jövőben alkotnak meg, jóval hatékonyabb működésre tudjanak majd átállni.
„Kínában és az Amerikai Egyesült Államokban is gigaprogramok indultak a gépi tanulás területén, az Európai Unió pedig megpróbál felzárkózni ezen a területen is” – nyújtott nemzetközi kitekintést az MTA SZTAKI tudományos főmunkatársa, aki fontos lépésként értékelte, hogy Magyarországon éppen a minap jött létre egy kapcsolódó területet célzó program. A Mesterséges Intelligencia Koalíció mintegy hetven magyar és nemzetközi céget, egyetemet, tudományos műhelyt, szakmai és közigazgatási szervezetet foglal magába.

Jakab Roland, a Mesterséges Intelligencia Koalíció felkért elnöke, az Ericsson regionális igazgatója a megalakulás pillanatában úgy fogalmazott, hogy „az innováció vezérelte fejlődésnek hullámai vannak, melyek megváltoztatják a világunkat”, és fontos, hogy ezeket a változásokat úgy irányítsák a szakemberek, hogy pozitívak legyenek. Ezért lényeges, hogy a piac, a tudomány és az állam képviselői együtt gondolkodjanak. Kiemelte, hogy a mesterséges intelligencia generálta szakmai, jogi és tudományos kérdésekre csak az érintettek folyamatos párbeszéde révén születhet válasz.

Az MTA SZTAKI laborvezetője ezzel kapcsolatosan egy általuk elvégzett kutatásra is felhívta a figyelmet, mely szerint a magyarországi vállalatok továbbra is a szakképzett munkaerő hiányában és a digitális írástudatlanságban látják versenyképes­ségük akadályoztatását. „Ezek az okok egyébként teljesen egybevágnak a világtrenddel” – fűzte hozzá.

Japán válasza

Váncza József a fejlett robotikáról elmondta, hogy a területnek nagy jövője van, és különösen a kis- és közepes vállalatok megerősítését hozhatja, csökkenő termelési költséget és folyamatosan növekvő rugalmasságot eredményezve. Ugyanakkor megjegyezte, ezen a területen komoly problémákkal szembesülnek a világ országai. „Zéró programozási megoldások létrehozására van szükség, ugyanis még a robotika őshazájában, Japánban is elveszítették az alapvető robotprogramozási képességüket a mérnökök” – figyelmeztetett Váncza József, aki szerint éppen ezért a jövőben még nagyobb szerepet fog kapni a modellezés és a szimuláció. Magyarázatképpen hozzátette: mindent tudni kell virtuálisan is szimulálni, mielőtt a valóságban sor kerül rá.

A jövőben még nagyobb szerepet fog kapni a modellezés és a szimuláció. Tudni kell virtuálisan is szimulálni mindent, mielőtt a valóságban sor kerül rá.

A távol-keleti országgal kapcsolatban a laborvezető elmondta azt is, maguk a japánok is érezték, hogy a termelékenység tekintetében komoly problémák merültek fel náluk, ezért az Ipar 4.0-n túlmutató, úgynevezett Society 5.0 elnevezésű programot indítottak el, amely a gyakorlatban az egész társadalom digitális átalakulását célozza meg. Rendkívül erős a cégek szociális innovációja, azaz nyitottak a vevők bevonására az értékláncban. Példaként a Hitachi informatikai platformját említette, mely iparágak fölött működik. A laborvezető előadása végén azt is hangsúlyozta, hogy bár korábban a fejlődés egyértelműen további lehetőségeket teremtett az ipar számára, manapság már messze nem ilyen egyértelmű a helyzet. Újra kell vizsgálni a kérdést, hogy merre vezet ez az út: technológiai munkanélküliséghez vagy éppen újabb és újabb lehetőségek megjelenéséhez.

Min múlhat a siker?

A rendezvény után elsőként arra voltunk kíváncsiak, miért nem voltak képesek a termelékenység növekedésének mértékét tartósan fokozni a világ számos országában. Váncza József szerint a jelenség egyik oka az lehet, hogy képzett munkaerő hiányában a cégek továbbra sem képesek kiaknázni a digitalizációban rejlő lehetőségeket. „Magyarországon ez szinte bizonyosan így van, amit megerősít az Ipar 4.0 Nemzeti Technológiai Platform egy 2017-es felmérése, amiben a cégek a versenyképesség egyik fő akadályaként a hazai munkaerő digitális ügyekben való járatlanságát emelik ki” – szögezte le.

A kérdés megválaszolásában segítségünkre volt Nick Gábor, az Epic InnoLabs munkatársa is, aki szintén előadást tartott az INDIGO-n. Véleménye szerint a termelékenység elmaradásának egyik magyarázata arra vezethető vissza, hogy a termelés volumene és a munkavállalók létszáma nem alkalmazkodott egymáshoz. „Azaz a vállalatok az új technológiák bevezetésének eredményeképpen felszabadult munkaerőt nem bocsátották el, és ezzel párhuzamosan új szolgáltatásokkal, termékekkel sem jelentkeztek a piacon” – mutatott rá a következő problémára Nick, kiemelve: a kérdés megválaszolását nehezíti, hogy a termelékenység szektorspecifikus, tehát más a digitalizáltsági fok az építőiparban, mint a gépjárműgyártásban. Állítása szerint a trend megfordulásához elsősorban a vállalati digitalizációs szinten tapasztalható egyenlőtlenségek feloldására lenne szükség, továbbá a piacon megjelenő új termékek számának növekedése is elengedhetetlen.

Váncza József a további előrelépési lehetőségekről elmondta, hogy a fejlett, ember-gép együttműködést támogató robotika és az automatizálás olyan potenciális „game-changing” technológiák, amelyektől a gyártószektor megerősödését várják, különösen a kis és közepes méretű gyártók esetében. Magyarázatképpen hozzátette: az új generációs robotok mobilak és önállóak, így képesek a dinamikusan változó környezetükben biztonságosan együtt dolgozni az emberekkel. Azon túl, hogy segítenek csökkenteni a termelési költségeket, nagyobb rugalmasságot kínálnak a gyártóknak a változó piaci feltételekhez és fogyasztói preferenciákhoz való alkalmazkodáshoz. „Olyan megoldások szükségesek, amelyek lehetővé teszik, hogy emberek biztonságosan dolgozzanak robotok közelében. Ezek alapjai az olyan érzékelési algoritmusok, melyek lehetővé teszik, hogy a robot ne csak ismételjen egy betanított mozdulatsort, hanem »lásson« és »érezzen « is” – fűzte hozzá.

Nick Gábor ezzel kapcsolatban azt jegyezte meg, hogy a robot-ember kapcsolat egyik legnagyobb kihívása az, hogy nem elszigetelten, hanem egy munkatérben kell az embernek és a gépnek együttműködnie. A gyakorlatban mindez azt jelenti, hogy a robotnak képesnek kell lenni szituációfüggő reakciókat végrehajtani, figyelembe véve az ember aktuális helyét, de akár kézmozdulatait, mimikáját.

A robot-ember kapcsolat egyik legnagyobb kihívása az, hogy nem elszigetelten, hanem egy munkatérben kell az embernek és a gépnek együttműködnie, ezért olyan megoldások szükségesek, amelyek lehetővé teszik, hogy emberek biztonságosan dolgozzanak robotok közelében, és a robotok ne csak ismétel­jenek egy betanított mozdulatsort, hanem lássanak, érezzenek.

Váncza szerint a gépi tanulás lehetőségei óriásit nőttek azzal, hogy a szenzor- és általában adatgyűjtési technológiák minden területen elérhetővé, könnyen alkalmazhatóvá és – a hálózatoknak köszönhetően – kommunikálhatóvá váltak. Ugyanakkor a számítási és adatfeldolgozási kapacitások, ha nem is korlátlanul, de szinte szabadon bővíthetők (például felhőtechnológia). „Az igazi kihívás ma már nem is ezen adatok feldolgozása, ezekből valamilyen feladat jobb megoldását támogató ismeretek kinyerése, hanem az új és korábban meglévő, úgynevezett háttértudás integrálása” – mondta.

Együttes értékteremtés

Váncza József Japánnal kapcsolatosan arra hívta fel a figyelmet, hogy a távol-keleti ország helyzete összetett. Egyrészt a második világháború után termelékenységi szintjük közel tizedére esett vissza az Amerikai Egyesült Államokéhoz képest, másrészt pedig a nagy európai (Ipar 4.0) és amerikai (ipari internet) jellegű kezdeményezéseknél csak valamivel később indult átfogó, nemzeti program (Robot Revolution Initiative), akárcsak a többi nagyobb távol-keleti országban. Mint folytatta, a japán felfogás jellemzően holisztikus, a termelést a gazdaság, a környezet és a társadalom szövetében képzelik el, és felfogásuk szerint a termelés által létrehozott érték akkor jön létre, amikor a társadalom elkezdi használni a létrehozott értékeket és szolgáltatásokat. Ezt ők együttes értékteremtésnek hívják. „Ennek a felfogásnak az egyik következménye, hogy a digitalizációt sem egyedül az iparra szűkítve tekintik, az csak a teljes társadalmat átható digitalizáció egyik, jóllehet fontos aspektusa” – emelte ki Váncza, hozzátéve: a 2016-ban indult Society 5.0 nemzeti program így ezen túl magába foglalja az egészségügyet (egy egyre öregedő társadalomban), a mobilitást, a természeti erőforrások hatékony felhasználását, de még a természeti csapásokkal szembeni védekezést is. A program korántsem csak a technikai feltételek megteremtését tűzi ki célul, hanem a megfelelő jogi szabályozás kialakítását, oktatási reformot és a digitalizációval szemben érzékelhető társadalmi ellenállás feloldását is.•

Hiánypótló kezdeményezés
Az MTA SZTAKI és a németországi Fraunhofer Kutatóhálózat közös projektvállalata, az EPIC InnoLabs Kft. termelésinformatikai kiválósági központ idén ősszel második alkalommal rendezte meg az INDIGO elnevezésű ipari digitalizációs szak­mai napot. Az előadásokat alapvetően két téma köré csopor­tosították; előbb a digitalizációval összefüggő stratégiai, mód­szertani kérdésekről hallhattak az érdeklődők, majd közvetlen alkalmazási területeken ismerhették meg az Ipar 4.0 különféle aspektusait.
Mit jelent az Ipar 4.0 bevezetése a gyakorlat­ban? Kádár Botond, az EPIC InnoLabs Kft. ügyvezetője megnyitójában jelezte, hogy az évente megrendezésre kerülő INDIGO-t az ipari digitalizáció témájában egy olyan hiánypótló esemény­nek tekintik, ahol lehetőség van arra, hogy közvetlen párbe­széd alakuljon ki a kutatók, a fejlesztőmérnökök és az ipari alkalmazók között. Az előadók mind az ismertető, mind pedig a közvetlen technológiát, például speciális robotizálási megoldást bemutató előadásaikban hangsúlyozták az emberi erőforrás központi szerepét. Míg korábban a kutatásban és a fejlesztésekben a különböző digitális technológiák kaptak nagyobb hangsúlyt, mára kiderült, hogy a szakemberek és a felhasználók szerepe legalább annyira fontos a produktivitás fenntartása érdekében. Ezt demonstrálta a rendezvényen kiállított, ember-robot kollaborációban működő szerelési mintaalkalmazás is, amelyhez Nacsa János, az MTA SZTAKI tudományos főmunkatársa Fejlesszünk együtt: Ipar 4.0 mintarendszer Győrben, lehetőségek és első tapasztalatok című előadása kapcsolódott.
Monostori László, az MTA SZTAKI igazgatója zárszavában hangsúlyozta, hogy a bemutatott eredmények egyaránt aláhúzzák a célzott alapkutatások és az innovációorientáltságú alkalmazott kutatások és fejlesztések elengedhetetlen összhangját. Kiemelte a kooperációk szerepét, utalva egyrészt az MTA SZTAKI és a Fraunhofer Társaság immár 17 éves együttműködésére, másrészt a hazai akadémiai szféra (kutatóintézetek és egyetemek), valamint az ipari szereplők egymásra utaltságára.
 
Archívum
 2011  2012  2013  2014  2015  2016  2017  2018

Innotéka