A Toyota évek óta alkalmazza a mesterséges intelligenciát tervezési folyamataiban, ami hatékonyabb és innovatívabb járműveket eredményez. A mesterséges intelligencia lehetővé teszi a tervezők számára, hogy új tervezési lehetőségeket tárjanak fel, optimalizálják a teljesítménymutatókat és javítsák a biztonságot. A generatív AI-technikák, a VR- és AR-technológiák továbbfejlesztették a tervezési folyamatot, elősegítve a kreativitást és az együttműködést. Emellett a Toyota gépi tanulást használ az adatvezérelt meglátások, az anyagválasztás, a fokozott felhasználói élmény és a jobb biztonsági funkciók érdekében. A Toyota teljes mértékben felhasználja a mesterséges intelligencia (AI) erejét a tervezési folyamatokban, és ezzel átalakította az autóipart. A vállalat a technológia hasznosításával javítja járművei megjelenését, teljesítményét és általános felhasználói élményét. Az AI lehetővé teszi a tervezők és mérnökök számára, hogy nagy mennyiségű adat elemzése és értékes minták feltárása révén kreatív terveken dolgozzanak, így új alternatívákat fedezhetnek fel. Ez a modern megközelítés optimalizálja a folyamatokat, csökkenti az ismétlések számát és növeli a tervezés hatékonyságát. A Toyota erős elkötelezettsége az innováció iránt figyelemre méltó eredményeket hoz, hatékonyabb és innovatívabb járműveket eredményezve. Emellett a mesterséges intelligencia alkalmazása a tervezési folyamat során javítja a járművek teljesítményét és növeli a biztonságot. Ami a teljesítményt illeti, számos tényező, például a hajtáslánc hatékonyságának és a motor teljesítményének elemzésével segíthet az üzemanyag-fogyasztás csökkentésében. Az optimalizált AI-alapú tervezés csökkenti a légellenállást és maximalizálja az energiafelhasználást. Hasonlóképpen, a Toyota a nagyméretű valós adathalmazok feldolgozásával biztosíthatja járművei biztonságát. A Toyota AI-alapú kezdeményezései az autóipari tervezésben A Toyota támogatja tervezőcsapatait és mérnökeit abban, hogy a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási technikák integrálásával új tervezési lehetőségeket fedezzenek fel. Ennek egyik fontos példája a Toyota Research Institute (TRI) által kifejlesztett, generatív mesterséges intelligencián alapuló úttörő technika. Ez a módszer lehetővé teszi a tervezők számára, hogy a mérnöki korlátok és a tervrajzok összevonásával optimalizálják paramétereiket, például a légellenállást és a futóműméreteket. A tervezők a mesterséges intelligencia segítségével hatékonyabban összehangolhatják a tervezési korlátokat és a műszaki követelményeket, ami jelentős javulást eredményez a járműtervezésben. A tervezők nagy mennyiségű tervezési adatot elemeznek, mintákat határoznak meg és innovatív alternatívákat dolgoznak ki a mesterséges intelligencia algoritmusok segítségével. Ez nemcsak az iteratív tervezési folyamatot gyorsítja fel, hanem a szervezeten belül is elősegíti a kreativitás és az innovatív tervezési gondolkodás kultúráját. AI-vezérelt virtuális valóság és kiterjesztett valóság az autóipari tervezésben A Toyota virtuális valóság (VR) és kiterjesztett valóság (AR) technológiákat használ a járműtervezési folyamatában. A VR-szimulációk lehetővé teszik a tervezők számára, hogy virtuális környezetekben merüljenek el, így nagyfokú realizmussal és interaktivitással elemezzék és felülvizsgálják terveiket. Ez megkönnyíti a tervezési elemek jobb vizualizálását és vizsgálatát, csökkentve a fizikai prototípusok kifejlesztésének szükségességét és racionalizálva a termékfejlesztést. Hasonlóképpen, az AR-technológiák fontosak a tervezők és mérnökök közötti együttműködés és kommunikáció megkönnyítésében. Az AR lehetővé teszi a tervezők számára, hogy alternatívákat lássanak, értékeljék az alkatrészek integrációját, és kísérletezzenek különböző színsémákkal vagy tervezési jellemzőkkel, amikor a digitális elemeket fizikai modellekbe vagy valós környezetbe ágyazzák. Ez az együttműködő megközelítés javítja a döntéshozatalt és hatékonyabb tervezési iterációkat ösztönöz. Az AI-alapú kezdeményezésekkel összhangban a VR- és AR-technológiák a Toyota járműtervezési folyamatához kapcsolódnak. A tervezési alternatívák optimalizálását és fejlesztését a VR-szimulációkban és AR-felületeken használt AI-algoritmusok vezérlik az értékelés, a fejlesztés és a kommunikáció érdekében. Ezek a technológiák egymással együtt lehetővé teszik a Toyota számára, hogy vezesse a tervezési innovációt, javítsa az együttműködést és felgyorsítsa a legkorszerűbb járművek fejlesztését. A generatív mesterséges intelligencia alkalmazása A Toyota generatív mesterséges intelligenciát használ a járműtervezési folyamat javítására és hatékonyabb tervek kifejlesztésére. Az autóipari tervezéssel összefüggésben ez lehetővé teszi a tervezők számára, hogy új járműterveket hozzanak létre a gépi tanulási algoritmusok és hatalmas adathalmazok felhasználásával. A Toyota mérnökei optimalizálhatják a különböző paramétereket és teljesítménymérőket, ugyanakkor megőrizhetik kreativitásukat azáltal, hogy a generatív AI modellekre mérnöki megkötéseket alkalmaznak. Ez az integráció biztosítja, hogy a generált formatervek megfeleljenek az esztétikai előírásoknak és mérnöki megfontolásoknak. A múltban a tervezők nyilvánosan elérhető szöveg-kép generatív AI-eszközöket használtak kreativitásuk fokozására. Ezekből az eszközökből hiányzik különösen az a képesség, hogy figyelembe vegyék a bonyolult műszaki és biztonsági megfontolásokat, amelyek elengedhetetlenek az autótervezéshez. A TRI egy olyan innovatív technikát alkalmaz, amely a Toyota mérnöki megkötéseit beépíti a generatív mesterséges intelligencia modellekbe, hogy a tervezők számára egy hatékonyabb eszközt biztosítson az újszerű járműtervek megalkotásához. Jelenleg például a generatív AI folyamat implicit integrálása lehetséges olyan paraméterekkel, mint az aerodinamikai légellenállás, az alváz mérete és a teljesítmény mérőszámok. A TRI optimalizációs elméletet alkalmazó algoritmust hozott létre a mérnöki korlátozások optimalizálására, miközben követi a tervezők szöveges utasításait. A TRI generatív AI-technikája a tervezők által megadott szempontoktól függően képes optimalizálni a teljesítménymérőket. A tervező például kérhet egy eredeti prototípuson alapuló tervkészletet, miközben egyidejűleg olyan paramétereket is kihasználhat, mint az aerodinamikai légellenállás. Így a tervezők különböző tervezési lehetőségeket vizsgálhatnak meg, miközben figyelembe veszik a fontos teljesítménytényezőket. A TRI generatív AI megközelítése ennek köszönhetően számos előnyt hordoz magában. Javított folyamathatékonyság A Toyota felgyorsítja a hagyományosan időigényes és ismétléseket igénylő tervezési iterációkat azáltal, hogy a generatív AI-t integrálja a tervezési folyamatba. Az AI-algoritmusok a bemeneti paramétereknek megfelelően egy sor tervezési alternatívát generálnak, hogy minimálisra csökkentsék a kézi módosítások és a lépcsőzetes tesztelés szükségességét. Ez gyorsabb tervezési ciklust eredményez, lehetővé téve a tervezők számára, hogy rövidebb idő alatt a lehetőségek szélesebb körét használják ki. Javított tervezési esztétika Mint említettük, a Toyota generatív mesterséges intelligencia modellje figyelembe veszi a tervezési folyamat során a mérnöki korlátokat. Így a tervezők megőrizhetik a kívánt formatervezési esztétikát, például az aerodinamikai légellenállást, a súlyeloszlást és a szerkezeti integritást. Ez biztosítja, hogy az eredményül kapott formaterv megfeleljen a tervező szándékának, és műszakilag hatékony, valamint esztétikailag kellemes legyen. A tervezési innováció előmozdítása A generatív mesterséges intelligencia a nagy adathalmazok felhasználásával és a minták azonosításával a tervezői innovációt is elősegíti, megkönnyítve a tervezők számára az új és innovatív tervezési megoldások felfedezését. Ez olyan környezetet teremt, amely elősegíti a kreatív gondolkodást, és olyan szokatlan, de hatékony tervezési alternatívák megtalálását eredményezi, amelyek egyébként nem jutottak volna eszükbe. A generatív mesterséges intelligencián túlmenő más mesterséges intelligencián alapuló technikák a tervezéshez  A generatív mesterséges intelligencián túl számos más mesterséges intelligencián alapuló technika is létezik, amelyet a Toyota a tervezési folyamat támogatására használ. Gépi tanulás az adatvezérelt meglátásokhoz A Toyota a nagyméretű tervezési adatbázis elemzéséhez automatizált gépi tanulási algoritmusokat használ a hasznos információk levezetéséhez. A Toyota a gépi tanulás segítségével megértheti az adatokban található mintákat, és lehetővé teszi a tervezők számára, hogy a tervezési ötletelési folyamat minden egyes szakaszában megalapozott döntéseket hozzanak. A gépi tanulás segítségével a Toyota betekintést nyer a vásárlók számára vonzó tervezési mintákba. Ennek eredményeként a tervező szakemberek e minták meghatározásával a piaci preferenciáknak megfelelő kreatív döntéseket hozhatnak. Gyártási anyagválasztás A Toyota a mesterséges intelligencia segítségével elemzi az anyagok tulajdonságait és jellemzőit, hogy optimalizálja a járműveihez használt anyagok kiválasztását azáltal, hogy ezeket az információkat integrálja a tervezési követelményekkel, például a súlycsökkentéssel, a tartóssággal és a biztonsággal. Az anyagok kiválasztása a mesterséges intelligencia által vezérelt megközelítéssel összhangban van a jármű teljesítménycéljaival. Ha például a súlycsökkentés a prioritás, a mesterséges intelligencia algoritmusok képesek olyan könnyű, de tartós anyagokat azonosítani, amelyek fenntartják a szerkezeti integritást, miközben minimalizálják a jármű össztömegét. Az anyagválasztás optimalizálásával a Toyota növelheti járművei hatékonyságát, teljesítményét és rugalmasságát. Fokozott felhasználói élmény A Toyota prediktív elemzési technikákat alkalmaz a felhasználók preferenciáinak, vezetési szokásainak és viselkedési mintáinak jobb megértéséhez. Az analitika segítségével a Toyota a felhasználói élményt az egyes járművezetőkhöz igazítja, és személyre szabott funkciókat, felületeket vagy vezetési módokat kínál. Továbbfejlesztett biztonsági jellemzők A Toyota autótervei számítógépes képalkotási technológiát tartalmaznak a biztonsági funkciók és rendszerek javítása érdekében. A Toyota például a kamerák és érzékelők képeit elemző AI-algoritmusok segítségével képes azonosítani és osztályozni a tárgyakat, előre látni a potenciális kockázatokat, és hozzájárulni a vezetés autonómiájához. A járművek biztonsága alapvető szempont a tervezési fázisban, és a számítógépes képalkotási technológiáinak beépítésével a Toyota javíthatja járművei biztonsági funkcióit és rendszereit. A végeredmény A vállalat AI-alapú digitális tervezési kezdeményezése átalakította az autóipart. A járművek tervezési folyamatát hatékonyabbá, kreatívabbá és biztonságosabbá tette az AI-algoritmusok, a gépi tanulási technikák, valamint a VR- és AR-technológiák segítségével. A Toyota az AI-technikák segítségével fokozni tudta a járműtervezést esztétikai szempontból, támogatta az innovációt, és olyan járműveket tudott letenni az asztalra, amelyek kiemelkedő teljesítményt és felhasználói élményt nyújtanak.

Dűnéket és végeláthatatlanul hosszú, mély homokos területeket ígértek a szervezők erre a napra, amely alaposan meg is dolgoztatta a mezőnyt. Varga Imre és navigátora, Toma József Csimpi néhány apróságtól eltekintve jól bírták a mauritániai kiképzés újabb felvonását, a Chinguetti régióban bonyolított szakaszt 5 óra 12 perc 17 másodperc idővel teljesítették, amely az autós kategóriában a 8. helyet jelentette számukra. A magyar páros a napi eredménnyel javított egy pozíciót az autós összesítésben, ahol immáron a 9. helyet foglalják el. „Sikeresen teljesítettük a mai gyorsasági szakaszt, minden rendben ment, de volt azért néhány kalandunk. Adódott egy néhány másodpercig tartó műszaki hibánk, három kisebb eltévedésünk és egy elakadásunk. Természetesen a két kamiont ismét sikerült megnyernünk magunk elé, ismét jó ötven kilométerre, de aztán erőt, bátorságot gyűjtöttünk és egy lehetetlen helyen megelőztük mindkettőt. Onnantól kezdve sima utunk volt a célig. Összességében úgy érzem, hogy nagyon jól sikerült számunkra ez a szakasz. Túl vagyunk rajta, készülünk a következő menetre” – értékelt Varga Imre. Toma József Csimpi megerősítette, hogy a másodpilóták számára ez a szakasz volt az egyik legnagyobb kihívás az idei verseny eddigi részében: „A mai szakasz viszonylag nehéz, navigáció szempontjából az igazán nehéz menetek közé tartozott. Meg kellett másznunk több mint negyven kilométernyi dűnét, mindenféle támpont és egyebek nélkül, szóval volt feladat bőven. Jó, hogy túl vagyunk egy újabb problémamentes napon, várjuk a folytatást!” Az autósoknál Can-Am napot hozott a nyolcadik szelektív: az első két helyen az Old Friends Rally Team egységei végeztek, a portugál Ricardo Sousa és a spanyol Carlos Vento vezetésével. A 3. pozícióban egy Apache-versenygép zárt: Gautier Paulin és Rémi Boulanger egysége, akik a második nap óta őrzik a vezetést az autós-kamionos összevont értékelésben is. A viadal kilencedik szelektív szakasza egy hurokszakasz lesz Amodjar térségében, a 364 kilométeres menet során minden lesz, amiért a versenyzők imádják a sivatagi futamokat. A terület jól ismert, a Dakar-ralikon Atar-Atar néven híresült el ez a penzum, amely az Africa Eco Race történetében is prominens helyet foglal el és a verseny errefelé mindig emlékezetesen alakul, izgalmas fordulatokat produkál. A tizenkét szelektív szakaszból álló verseny január 14-én zárul a szenegáli Dakarban, a hagyományoknak megfelelően a Rózsaszín tó partján. A viadal össztávja 5500 kilométer, amelyből a mért szakaszok közel 4000 kilométert tesznek ki.  

A Micra egy fogalom, a negyedik generációja pedig egy jelenség. Én is majdnem ilyet vettem a csajomnak anno, mert városi kisautónak talán az első gondolatom volt, és még úgy sem tudtak eltántorítani tőle, hogy speciális igények, azaz automataváltó is szerepelt a kritériumok között. És már a bakancsból (K11) is volt buta, vonyító CVT váltó, ami tökéletesen tette a dolgát, csak lassú volt, és sokszor feleslegesen bőgette a motort. Végül nem Micra lett a befutó, de azóta is bánom, hogy nem találkozhattam személyesen a legendával, mert a K11 valóban az. Csak a rozsda tud csúnyán elbánni vele, na, de ne kanyarodjunk ennyire el a szokásos modelltörténettől, nézzük mi hívta életre ezt az Európában méltán népszerű típust? A Toyota Yaris, Suzuki Swift, vagy éppen a Honda Logo, illetve ezek elődei. A japán gyártók ugyanis régen rájöttek már arra, hogy van egy elég komoly vásárlói réteg, akiket érdekel egy megbízható, olcsón üzemeltethető, és gazdaságos kisautó, ami általában a második autó szerepét tölti be az öreg kontinensen, tehát egy anyataxiként funkcionáló városi szaladgálós kisautó. Mindenki szeretett volna hát minél nagyobb részesedét szerezni a városi minik piacából, így éles volt a verseny, az indulók pedig igényesek. Sajnos a korrózióvédelemre nem fordítottak akkora figyelmet, így ma a forgalomban első generációs Yaris még csak-csak, (Stralet mondjuk már egyáltalán nem), kettes Swift elvétve, de Honda Logóból még a második fészliftes is ritka jelenség az utakon. Így járt az első generációs Micra is, de utódjából a K11-es, formája miatt bakancsnak becézett szériából még szaladgál pár tucat. A picike, különleges színekben is kapható vidám kisautó tényleg telitalálat, és annyira megbízható, hogy általában tényleg a rozsda végzett az állomány döntő többségével. Persze már ezt sem japánban, hanem az Egyesült Királyságban gyártották pont úgy, mint utódját a harmadik generációs békát. Ezt ráadásul már a Nissan és Renault között létrejött megállapodás keretében, tehát az örökkévalóságot már messziről szagolja. De lehetne rosszabb a Thaiföldi vagy Indiai gyártással, ami semmi esetre sem a japán színvonal, még akkor sem, ha a gyártósor és a minőségellenőrzés elviekben ugyanaz. Szóval zárhatjuk úgy, hogy a Micra négy évtizede alatt a régen minden jobb volt elvet mantrázzák, és örülhetünk, hogy a használt példányok garmadát adó K12 legalább a rozsdásodási problémával nem küzd. Mitől jó városi kisautó, és mitől lett a női szívek meghódítója? Szerintem karaktere van, ezekkel a bumfordi békaszemekkel, a kis gömbölyű vonalaival, az apró japán Manga figurákhoz hasonló cuki kezelőszervekkel. Egyértelmű, hogy női autónak készült, bár volt belőle 160 SR változat is (110 Le-vel), ami izgalmas szereplő a kisautók mezőnyében. Illetve, ha már modellváltozatok, még a kétezres évek divathullámára a keménytetős kupé-kabrió vonatra is felült a Micra, kaphatunk belőle kabriós életérzést, bár meg kell hagyni, hogy a harmóniát nagyon keresni kell benne. Ami viszont fontos egy nőnek, hogy legyen pakolóhely, pipa. Körbelássa az autót, szintén. Ne romoljon el, és könnyű legyen vele manőverezni. Nem egy klasszikus japános megbízhatóság, de mit is várnák, hiszen nem ott gyártották. De azért az átlagot hozza. Aztán fontos még, hogy kedves legyen, és színes, nos ez is pipa. Ebben az autóban az 1.2-es 80 Le-s benzines motor dolgozott, de létezett belőle ezres, és egynégyes, egyötös, illetve másfeles dízel is (ha már volt a polcon a Renault-nál). A legoptimálisabb választás szerintem a benzines 1.2-es motor, mert az ezres annyira gyenge, hogy klímával már a közepes dombokon is kidülled a szeme, dízel autó nem való a városba, de az 1.2 pont elég pörgőssé teszi, és marad benne tartalék egy hirtelen forgalmi helyzetre is. Érezni, hogy könnyű, csupán egy tonna körül mozog, ez a dinamikának jót tesz, de kevésbé zárjuk ki a külvilágot, közelről átéljük a motor duruzsolását, és a hajtásból érkező menetzaj sincs palástolva. A fordulókör parádés, az egész autót zsebre vágjuk férfiként, és pont erre a játékautó érzésre erősít a műszerfal is, a játékmutatókkal, az aranyos simogatni való részletekkel. Tudatos tervezés volt ez a mérnökök részéről, hogy még inkább beleszerethessen a gyengébbik nem. Én a futómű hangolását, és az ülések oldaltartásának hiányát sem hoznám fel így hibaként, hiszen a hölgyeket az érdekli, hogy ne essen le az útról a sebességhatárokon belül, úgysem forszírozzák az autó képességeinek határait. Az ülés pedig legyen olyan, mint a kedvenc olvasós fotel, nem számít a tömése, és oldaltartása. És ez jól is van így. A futómű, váltó, motor, hármasból egyértelműen az utóbbi viszi a prímet, kétezer környékén használható, kétezerötnél nagyjából mindent belead, és mozgékonyak lehetünk vele, ha ráérzünk a kuplung, és (lötyögős, hosszú úton járó) váltó összehangjára, és nem engedjük, hogy leessen a fordulatszám. A település táblát elhagyva aztán megjön a menetzaj mellé a motorhang is, 90-100 km/h környékén már háromezer környékén jár a fordulatszám. Azért költeni lehet rá? Na, vajon melyik huszonéves használt autóra nem kell? Az általános karbantartáson túl elektronikai hibákra is lehet készülni, illetve összességében fáradnak az alkatrészek, tehát nem csak a kopó-fogyókra kell gondolni, hanem ebben a korban már akár főalkatrészek cseréje is aktuális lehet. Az autóban lehet találni Renault alkatrészeket, és az elektronikai problémákat is erre szokták fogni, én viszont azt mondom, hogy az autó jó általános állapota, szervizmúltja, és gazdája eldöntheti a kérdést, hogy mivel találkozunk majd. Mert mindig ez a szentháromság, ami, ha szerencsés, az együttállás, akkor magával hozhatja a sikeres vásárlást.  Az alkatrész árak átlagosak, az utángyártott alkatrészek piacán bődületes a választék és a szervizek is szívesen fogadják az autót, mert ismerik, és elég, ha szétnézünk az utakon, egyből látszik, hogy mennyi fut belőle, így nem kell speciális műhelyt keresni, ahol márkaguruk tudják csak, hogy mihez kell nyúlni, ha baj van. Az árak 1-2 M. forint között mozognak. A 2002-től nyolc évig gyártott modellből bőven találhatunk a piacon, az árak félmilliótól indulnak, és az egymillióhoz közeledve találhatunk kevesebb kilométeres, és képekről is megkíméltebbnek tűnő kisautót. Átlagos autóélmény, de külseje miatt szerethető családtag, és pont ez a titka. Semmivel sem problémásabb, mint német, vagy francia kortársai, így első autónak is ideális, vagy másodiknak egy nagyobb mellé is jó választás lehet. De ha lehet az alapmodellt, az ezres motorral kerüljük, és szánjunk időt a megfelelő darab kiválasztására, mert sok a piacon a leélt kocsi. Bár az utastér általános elhasználtsága sokat sejtet, az anyaghasznált nem a tartósságról híres, zörgések, leütött belső téri műanyagok gyakran előfordulnak. Nehezebb tehát a gonosz nepper dolga, ha tekerné az órát, viszont így valóban világít a mezőnyben egy olyan darab, ami garázsban tartott, és figyelt rá a tulajdonosa. További autós tartalmakért kövessen minket Facebookon is!

- A győri hivatásos tűzoltók áramtalanították a járműveket, az érintett útszakaszt teljes szélességében lezárták - ídta hírül néhány perccel fél hat előtt a katasztrófavédelem. Az utinform.hu az esettel kapcsolatban azt írta, hogy kerülni Pér és Töltéstava irányában lehet. Baj másutt is van, az M0-s autóút déli szektorában, az M5-ös autópálya felé, a 15-ös km-nél két kisteherautó ütközött össze. Az érintett szakaszon egy sávon halad a forgalom. Az M3-as autópályán, Budapest felé, a 27-es km-nél a Gödöllő csomópont előtt baleset történt. A 28-as km-nél sávzárás követel figyelmet! A 6-os főúton, Adony térségében, korábban kigyulladt egy személygépjármű. Az 53-as km-nél továbbra is csak félpályán halad a forgalom. Az utinform.hu háromnegyed hatkor frissített hírei szerint a magyar-román határszakaszon, az M43-as autópályán, Csanádpalota határátkelőhely előtt, a kilépésre várakozó kamionsor hossza meghaladta az 5 km-t. Kérjük, vezessenek óvatosan! További autós tartalmakért kövess minket Facebookon is!