Fotók: Porsche A mesterséges intelligencia az élet egyre több területére talál utat. Egy egyszerű képlet érvényes: minél összetettebb egy feladat, annál nagyobb az AI célzott felhasználásával kiaknázható lehetőség. „A Porsche Engineeringnél nagyon korán elkezdtük integrálni az AI-alkalmazásokat a fejlesztési folyamatainkba. A kísérleti projektek során meg tudtuk győzni magunkat arról, hogy milyen nagy lehetőségek rejlenek abban az esetben, ha a klasszikus fejlesztési módszereket a modern AI-val kombináljuk” – magyarázza dr. Joachim Schaper, a Porsche Engineering mesterséges intelligenciával és nagy adatokkal (Big Data) foglalkozó részlegének vezetője. Tanulás állandó visszacsatoláson keresztül A Porsche Engineering tapasztalatot szerzett a modern AI-alkalmazások fejlesztési folyamatba való integrálásával kapcsolatban, beleértve a belső égésű motorok univerzális alkalmazási stratégiáját, az elektromos járművek hajtásláncának rezgéscsillapítását és az oldalsó részek ütközési szerkezetének fejlesztését. Ezekben a projektekben a fejlesztők az AI-módszert, a megerősítési tanulást (RL) használták. A virtuális ügynök interakcióba lép a környezettel, és folyamatosan tanul a visszacsatoláson keresztül – bónuszpontokkal jutalmazzák azokat a tevékenységeket, amelyek jó eredményre vezetnek, és levonásokkal büntetik a kudarcokért. Az RL ügynök számára a betanítási fázisban szükséges visszacsatolást egy neurális hálózat biztosítja. „A mesterséges intelligencia módszerekkel elért kiváló eredmények miatt – az eredmények általában néhány másodperc múlva érhetők el, szemben a klasszikus szimulációval végzett órákkal szemben – azon dolgozunk, hogy a jövőben még szélesebb körben alkalmazzuk az AI-t, és tovább erősítsük fejlesztési folyamataink állandó elemeként” – mondja Schaper. A Porsche Engineering mesterséges intelligencia offenzívájának egy másik példája a visszatartó rendszerek tervezése a passzív biztonság területén. Ütközés esetén ezeket az alkatrészeket optimálisan a járműhöz kell igazítani. Csak így tudnak maximális védelmet nyújtani az utasok számára. Például az öv visszatartó erői összhangban vannak a légzsák hatásával. Az összes komponens kölcsönhatásban van egymással, és az optimalizálás során figyelembe kell venni a teljes rendszerben. Emellett nagyszámú terhelési esetet kell figyelembe venni. Ez rendkívül bonyolulttá és időigényessé teszi a passzív biztonság fejlesztését” – magyarázza Michael Di Roberto, a Porsche Engineering CAE és járműbiztonsági részlegének vezetője. Michael Di Roberto Az oldalsó küszöboptimalizálásban már bevált AI-módszert továbbfejlesztették a visszatartó rendszerek tervezésénél. „Az első projekt az AI képzésére összpontosított, ami bemutatta az alkalmazott módszertanban rejlő nagy lehetőségeket. Ezért az AI-t mostantól a rögzítőrendszerek sorozatfejlesztési folyamatában fogják használni” – mondja Schaper. Ennek elérése érdekében az AI-t egy klasszikus szimulációs eszközhöz kapcsolták a képzés sikeres elvégzése után. Ez a végeselem-módszeren (FEM) alapszik, amely pontos eredményeket ad, de használata nagyon időigényes: a mai modellméretekkel egy ütközésszimuláció akár 72 órát is igénybe vehet. Az RL ügynök upstream kiválasztásának köszönhetően lényegesen kevesebb FEM-számításra van szükség a megfelelő eredmény eléréséhez, ami csökkenti a költségeket és az időt. Mi az a végeselem módszer? A végeselemes módszer (VEM) numerikus módszer parciális differenciálegyenletek közelítő megoldására. Jellemzően mérnökök használják, a gépészmérnöki és építőmérnöki feladatokkal szorosan összefüggő mechanikai (szilárdságtani és lengéstani) számítások elvégzésére, valamint a villamosmérnöki gyakorlatban mezőszimuláció során is ezt a módszert alkalmazzák. „Egy konkrét fejlesztési feladat során 80 százalékkal tudtuk csökkenteni a szükséges FEM számítási hurkok számát” – mondja Janis Mathieu, a Porsche Engineering doktorandusza. Janis Mathieu Ennek eredményeként a rendszer általános érettségi szintje növekszik, csökkentve a bonyolult fizikai töréstesztek számát és a szükséges prototípus járművek számát. „Hosszú távon további hatékonysági potenciált tudunk majd kiaknázni, mivel a jövő termékgenerációit a korábbi generációk alapján optimalizáljuk” – mondja Di Roberto. „A tanulási folyamatra fordított idő mellett a jövőben a teljes FEM-almodellek megépítése is megspórolható.” A mesterséges intelligencia alkalmazása a szimulációs adatok úgynevezett utófeldolgozásában további időmegtakarítást eredményez a passzív biztonsági rendszerek fejlesztésében. „A modern szimulációs eszközök nagyon nagy részletességgel számítják ki az ütközést. Ez azonban sok olyan adatot is generál, amelyeket a mérnököknek értelmezniük kell” – mondja Di Roberto. Míg a mesterséges intelligenciát a Porsche Engineering által eddig folytatott mesterséges intelligencia-projektekben a szimulációs lépések előtt használták, az utófeldolgozásban csak a szimuláció után használják. Egy úgynevezett Explainable AI algoritmust használnak. Feladata az összetett kapcsolatok azonosítása egy adathalmazban és láthatóvá tétele a fejlesztő számára. A függőségek meghatározhatók lokálisan (szimulációs szinten) és globálisan (adatkészlet szinten). Az AI így segítséget nyújt a fejlesztőmérnököknek a szimulációs eredmények értelmezésében. „Az Explainable AI használatával a mérnökök iránytűt kapnak, amely segít eligazodni a modern szimulációk egyre összetettebb és kiterjedtebb adathalmazában” – magyarázza Mathieu. Ilyen mennyiségű adat keletkezésének egyik példája a passzív járműbiztonság robusztussági vizsgálata. Stefan Kronwitter, a Porsche AG karosszéria-fejlesztési részlegének doktori hallgatója, aki a járműbiztonsággal foglalkozik, Janis Mathieuval közösen kutatja a megmagyarázható mesterséges intelligencia módszerek használatát az ütközésszimulációk elemzésére. "A megmagyarázható mesterséges intelligencia lehetővé teszi, hogy gyorsan meghatározzák azokat a befolyásoló tényezőket, amelyek szokatlan viselkedést okoznak az egyéni szimulációkban" - mondja Kronwitter. Kiegészítés a FEM szimulációkhoz Az Explainable AI-alapú elemzés első verzióját jelenleg a Porsche Engineering sorozatos ütközésszámítási folyamataiba integrálják, és további alkalmazások következnek. „A megmagyarázható mesterséges intelligencia megteremti a feltételeket minden olyan rendszer optimalizálásához, amely a rendszer mélyreható megértését igényli. A passzív biztonságon kívül a könnyűszerkezetes konstrukció vagy a vezetési dinamika paramétertanulmányait is magában foglalja” – mondja Schaper. A mesterséges intelligencia terén elért haladás ellenére a FEM-szimulációk a jövőben is a fejlesztési folyamat lényeges részét képezik. A folyamatok digitalizálása és a rendszerek összetettsége miatt egyre precízebb szimulációk készülnek, ami itt is megkerülhetetlenné teszi a mesterséges intelligencia támogatását. „A Porsche Engineering mélyen ismeri a sorozatfejlesztési folyamatokat és módszereket, és évek óta részt vesz az AI-módszerek fejlesztésében és alkalmazásában” – magyarázza Schaper.  

A ROADPOL által koordinált, egész Európát érintő sebességellenőrzési kampányhoz kapcsolódva a magyar rendőrség is Speedmarathont tart 2025. április 9-én 6 óra és április 10-én 6 óra között. Az akció lehetséges helyszíneire számos állampolgári javaslat érkezett, amelyek közül a helyi adottságokat, valamint a közlekedésrendészeti elemző munka eredményeit figyelembe véve a vármegyei rendőr-főkapitányságok kijelölték az ellenőrzések helyszíneit. A pontos helyszíneket vármegyénkénti bontásban itt lehet megtalálni. További autós tartalmakért kövess minket Facebookon is!  

Fotó: Energiaügyi Minisztérium  Emlékeztetnek: a pályázat tavaly február óta támogatja a hazai gazdasági társaságokat a tisztán elektromos gépkocsik beszerzésében. Egy járműre az akkumulátor teljesítményének függvényében 2,8-4 millió forint támogatás nyerhető el. A sokakat foglalkoztató cégek akár 64 millió forintot is kaphatnak járműparkjuk környezetbarát korszerűsítéséhez. A legfrissebb adatok szerint közel 6600 pályázó igényelt már több mint 7600 gépkocsira összesen mintegy 29,6 milliárd forintot. A hatezer személyautó mellett kelendők az elektromos kisteherautók is, több mint 1600 darabra futott be eddig igénylés. Csaknem 4800 nyertes pályázóval a szerződéseket is megkötötték 21,3 milliárd forint összértékben, kis híján 3000 járműre 11,5 milliárd forintot fizettek ki. Felidézték: az eredetileg március végi benyújtási határidőt 2025. december elsejéig meghosszabbították. A pályázatkezelő várhatóan azután függeszti fel a pályázatot, hogy a lekötött forrásmennyiség meghaladja a 30 milliárd forintos keretösszeget. A nem jogosult igénylők vagy az időközben visszavont jelentkezések miatt is még mindenképpen érdemes támogatási kérelmet benyújtani. Márciusban minden korábbinál több tisztán elektromos gépkocsit és személyautót helyeztek forgalomba zöld rendszámmal Magyarországon. A leginkább klímabarát állomány darabszáma a múlt hónapban nőtte túl a 75 ezret, már a 78 ezret közelíti. 2020 elejéhez képest ezzel tízszeresére bővült hazánkban a tiszta és csendes járműpark - összegezte az EM. MTI További autós tartalmakért kövess minket Facebookon is!  

"Készen állunk tárgyalni az Egyesült Államokkal. Valóban, ipari termékekre vonatkozó kétoldalú vámmentességet ajánlottunk fel, ahogy azt sok más kereskedelmi partnerünkkel is sikerrel tettük már. Európa mindig nyitott egy jó megállapodásra, így az ajánlat továbbra is az asztalon van" - mondta. Von der Leyen ugyanakkor hangsúlyozta: amennyiben a tárgyalások kudarcot vallanak, a bizottság "készen áll válaszlépések megtételére és az európai érdekek megvédésére". Maros Sefcovic kereskedelmi és gazdasági biztonságért felelős uniós biztos hétfőn, az uniós tagállamok külügyminisztereivel tartott luxemburgi tanácskozását követően elmondta: az Egyesült Államokkal fennálló uniós kereskedelmi kapcsolatok nehézségekkel küzdenek. Az Egyesült Államok az EU exportjának nagy részére - mintegy 70 százalékára, 380 milliárd euró értékben - magas vámokat vetett ki, 20-25 százalékos mértékben, vagy még többet, például az autók esetében 27,5 százalékot. Ez az Egyesült Államoknak évente több mint 80 milliárd euró vámbevételt hoz, ami jóval meghaladja az eddigi 7 milliárdos szintet. Megemlítette, hogy az EU zéró vámot ajánlott az autókra és ipari termékekre, hogy előmozdítsa a párbeszédet. Hangsúlyozta azonban, hogy ez egy "jövőbeni lehetőség". "Remélem, hogy a jövőben készen állunk majd arra, hogy visszatérjünk ehhez a témához" - tette hozzá. Kiemelte azt is, hogy az EU "nem fog a végtelenségig várni", és három párhuzamos stratégiát követ: ellenvámokat vezet be érdekei védelmében, új kereskedelmi megállapodásokkal diverzifikálja kapcsolatait más országokkal, valamint aktívan fellép a káros kereskedelmi elterelések ellen. Sefcovic szerint az Európai Bizottság az uniós tagállamokkal és a legfontosabb érintettekkel együttműködésben "masszív listát" állított össze az ellenintézkedésekről. Bejelentette, hogy a tagállamok még hétfőn megkapják ezt a részletes listát, és az uniós nagykövetek szerdán szavaznak majd róla. Sefcovic szerint az első vámcsomag - elsősorban Trump acél- és alumíniumvámjaira adott válaszlépésként - április 15-től lépne életbe, a második csomag pedig 30 nappal később. A lista olyan amerikai termékeket tartalmaz, mint hús, gabona, bor, fa, ruházat, rágógumi, fogselyem, porszívó és WC-papír. MTI További autós tartalmakért kövess minket Facebookon is!