A számítógépes klaszter 2020 eleje óta a Németországban, Frankfurt am Mainban lévő adatközpontból működik, és világszerte számítási teljesítményt, valamint tárolási kapacitást kínál a cég fejlesztői számára. A mesterséges intelligencia segítségével kollégáink továbbfejlesztik a korszerű vezetéstámogató rendszereket, okosabbá és biztonságosabbá teszik a mobilitást, valamint felgyorsítják az önvezetéshez szükséges rendszerek fejlesztését. Fotó: Continental A Continental budapesti mesterséges intelligencia fejlesztő központjának csapata is részt vett a közös fejlesztésben, hiszen a jövőben a hazai szakemberek a szuperszámítógép alkalmazásával növelni tudják versenyképességüket. „Összességében azt becsüljük, hogy a neurális háló tanításához szükséges időt hetekről órákra lehet csökkenteni” – mondja Lóránd Balázs, a Continental budapesti mesterséges intelligencia fejlesztő központjának vezetője, aki a mesterséges intelligencia-alapú innovációk infrastruktúrájának fejlesztésén is dolgozik magyarországi munkatársaival. „A fejlesztő csapatunk létszáma és tapasztalata egyaránt növekedett az elmúlt évek során. A szuperszámítógép segítségével pedig most még jobban tudjuk skálázni a számítási teljesítményt igényeinknek megfelelően, és kiaknázhatjuk a fejlesztőinkben rejlő teljes potenciált”- tette hozzá Lóránd Balázs. „A szuperszámítógép egy befektetés a jövőnkbe” - mondja Christian Schumacher, a Continental fejlett vezetéstámogató rendszerek (ADAS) üzletágának programmenedzsment rendszerekért felelős igazgatója. „A csúcstechnológiás rendszer csökkenti a neurális hálózatok tanításához szükséges időt, mivel legalább 14-szer több kísérlet egyidejű futtatását teszi lehetővé.” Az NVIDIA-val való együttműködés garantálja a magas minőséget „Amikor partnert keresünk, két dologra figyelünk kiemelten, a minőségre és a gyorsaságra” – mondja Schumacher. „A projektet ambiciózus időtervvel indítottuk el, és kevesebb, mint egy év alatt meg is valósítottuk. Intenzív tervezési és tesztelési periódus után a Continental az NVIDIA-t választotta, amely a világ leggyorsabb szuperszámítógépei közül többet is üzemeltet.” „Az NVIDIA DGX rendszerek költséghatékony és könnyedén telepíthető megoldást nyújtanak mesterséges intelligenciát alkalmazó számításokra olyan innovátorok számára, mint amilyen a Continental is” – mondja Manuvir Das, az NVIDIA nagyvállalati informatikai részlegének igazgatója. „Az InfiniBand hálózati technológia használatával épült NVIDIA DGX POD a klaszterrel a Continental a holnap legintelligensebb járműveit, valamint az azok tervezéséhez használt IT infrastruktúrát hozza létre.”  IT mestermű az MI-alapú megoldásokhoz A Continental szuperszámítógépét több mint ötven NVIDIA DGX szerver felhasználásával építették, amelyek NVIDIA Mellanox InfiniBand hálózatot használnak a klaszteren belüli kommunikációra. Ezt a rendszert a szuperszámítógépek hivatalosan is elérhető TOP500-as listáján az autóipar legnagyobb rendszerei között tartják számon. Kialakítása során hibrid megközelítést választottak annak érdekében, hogy szükség esetén felhőalapú megoldásokkal bővíthessék a számítási és a tárolási kapacitást. „A szuperszámítógép az informatikai infrastruktúra tervezésének remekműve” – mondja Schumacher. „A csapat minden részletet pontosan megtervezett annak érdekében, hogy a rendszer a ma elérhető maximális teljesítményt és funkcionalitást, később pedig a további bővítések skálázhatóságát is biztosítsa.” A fejlett vezetéstámogató rendszerek mesterséges intelligencia alapú algoritmusokat használnak arra, hogy döntéseket hozzanak meg, támogassák a sofőrt, és végső soron, hogy önállóan működhessenek. A nyers adatokat környezeti szenzorok, például radarok és kamerák szolgáltatják. Ezeket valós időben dolgozzák fel intelligens rendszerek, hogy egy átlátható modellt hozzanak létre a jármű környezetéről, és kidolgozzanak egy stratégiát az azzal való interakcióról. Végül a járművet vezérelni is kell ahhoz, hogy a terveknek megfelelően viselkedjen. Azonban mivel a rendszerek egyre bonyolultabbá válnak, a hagyományos szoftverfejlesztési módszerek elérték a saját felső határaikat, amelynek következtében a gépi tanulás és a szimulációk központi fontosságúvá váltak a megoldások kidolgozásában. Legfőbb alkalmazási módok: gépi tanulás, szimuláció és virtuális adatok generálása A gépi tanulás esetében mesterséges neurális hálózatok valósítják meg, hogy a gép tapasztalatok alapján tanuljon, és új információkat kössön össze a meglévő ismeretekkel, sok szempontból hasonlóan ahhoz, ahogyan az emberi agyban is zajlik a tanulási folyamat. Azonban amíg egy gyermek képes felismerni egy autót, miután pár tucat különféle típusú autót mutattak neki, több ezer órás tanításra, és milliónyi képre, azaz óriási mennyiségű adatra van szükség egy neurális háló tanításához, amely később a sofőrt fogja segíteni, vagy akár önállóan vezérli a járművet. Az NVIDIA DGX POD alapú rendszer nem csak az ezen komplex folyamat kialakításához szükséges időt csökkenti le, hanem az új technológiák piacra dobásához vezető folyamatot is lerövidíti. Jelenleg a neurális hálók tanításához felhasznált adatok főként a Continental tesztjármű-flottájából származnak. Ezek a járművek 15 ezer tesztkilométert tesznek meg naponta, miközben körülbelül 100 terabájtnyi adatot gyűjtenek, ami 50 ezer órányi filmnek felelne meg. A rögzített adatokat már fel lehet használni új rendszerek tanításához ismételt lejátszással, azaz a valódi tesztvezetések szimulációjával. A szuperszámítógép segítségével az adatokat már szintetikusan is lehet generálni. Ez egy nagy számítási teljesítményt igénylő felhasználási eset, amely lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy egy szimulált környezetben tett virtuális utazásból „tanulhassanak”. Ez számos előnnyel szolgálhat a fejlesztési folyamat során. Először is, hosszútávon szükségtelenné teheti a fizikai flotta által generált adatok rögzítését, tárolását, és keresését, mivel a tanuláshoz használandó szcenáriókat a rendszer saját maga azonnal létrehozhatja. Másodszor, növeli a fejlesztés sebességét, mivel a virtuális járművek annyi tesztkilométert tudnak megtenni néhány óra alatt, amennyire egy valódi autó csak több hét alatt lenne képes. Harmadszor pedig az adatok szintetikus generálása lehetővé teszi a rendszerek számára a változó és kiszámíthatatlan forgalmi szituációk feldolgozását, és az azokra való reagálást. Végső soron, mindez lehetővé teszi a járművek számára, hogy biztonságosan vezessenek változékony körülmények között, illetve, hogy megbízhatóan ki tudják számítani a gyalogosok mozgását, ezáltal is elősegítve az egyre magasabb szintű autonómia megvalósítását. A skálázhatóság volt az NVIDIA DGX POD alapú megoldás mögött rejlő koncepció egyik legfőbb mozgatórugója. A technológián keresztül a gépek gyorsabban, jobban és átfogóbb módon tanulhatnak, mint bármely ember által vezérelt módszer segítségével, és így a potenciális teljesítmény exponenciálisan növelhető. A szuperszámítógép egy frankfurti adatközpontban található, amelyet a felhőszolgáltatókhoz való közelsége, valamint a még ennél is fontosabb mesterséges intelligencia alapú fejlesztésekhez szükséges infrastruktúra kialakítására és üzemeltetésére alkalmas környezet miatt választottak. Így a hűtési rendszerekkel, a hálózati kapcsolatokkal, valamint az energiaellátással kapcsolatos speciális kívánalmak mind teljesíthetők. Az adatközpont tanúsítottan zöld energiát használ a számítógépek áramellátására. Mindemellett a GPU klaszterek kialakításuknak köszönhetően sokkal energiahatékonyabbak a CPU-klasztereknél.                      

A SiPM általában nagy távolság mérésére alkalmas, mivel nagyon fényérzékeny. A SiPM-en lévő fénynyelő celláknak azonban helyreállítási időre van szükségük, és erős környezeti fényviszonyok között is nagyszámú cellára van szükségük, mivel tartalék cellákkal kell rendelkezniük, hogy reagáljanak a visszavert lézerfényre.  A Toshiba SiPM egy tranzisztor áramkört alkalmaz, amely újraindítja a cellákat a helyreállítási idő csökkentése érdekében. A cellák hatékonyabban működnek, és kevesebbre van szükségük, így biztosítva a kisebb SiPM-et. Ez magasabb felbontású SiPM tömböt valósít meg, miközben fenntartja a jó érzékenységi tulajdonságokat.     A jelenlegi LiDAR rendszereknek mechanikus alkatrészekre van szükségük a lézerek és a hozzájuk tartozó optikai érzékelőkészülékek folyamatos forgatásához. A félvezető LiDAR használata ehelyett számos működési előnyt biztosít. A kereskedelemben kapható lencséket használó LiDAR prototípussal terepen végzett kísérletek a széles látószögűtől a fotólencsékig, megmutatták a rendszer hatékonyságát, legfeljebb 200 méteres távolságon. Ez ténylegesen megnégyszerezi a jelenleg elérhető félvezető LiDAR rendszerek képességeit nagy felbontás mellett.     Ezenkívül a Toshiba LiDAR rendszere könnyen alkalmazható kereskedelmi lencsékkel, ami kiküszöböli az összetett testre szabást és lehetővé teszi annak alkalmazását számos önvezető járműben. A technológiában rejlő kompaktság lehetővé teszi a több helyen történő elhelyezését, olyan járművekre, amelyek korábban jelentős kihívást jelentettek; és kibővíti a LiDAR alkalmazásokat is az autóiparon kívül. A Toshiba folytatja a kutatást és a fejlesztést a LiDAR mérési tartományának további kiterjesztése, a felbontás növelése és a miniatürizálás elősegítése érdekében, azzal a céllal, hogy a SiPM a gyakorlatban is felhasználható legyen 2022-ben.   P.D. - Ő.P.

A 65 éves Hackett és az 58 éves Farley a következő két hónap során szorosan együttműködnek majd, hogy a vezetőváltás semmilyen fennakadást ne okozzon a vállalat működésében. Hackett irányításával a Ford határozottan elindult az okosjárművek fémjelezte új korszak felé, miközben minden eddiginél erősebben összpontosított a vásárlók igényeire és vágyaira. Ezzel egyidőben a Ford letisztította és megerősítette alaptevékenységét, hatásos szerkezetátalakításokat hajtva végre, felfrissítve termékportfólióját és csökkentve a bürokráciát. „Rendkívül hálás vagyok Jim Hackettnek mindazért, amit a Ford modernizálásáért tett, felkészítve minket a jövőbeni versenyképességre és győzelemre,” nyilatkozta Bill Ford, a Ford ügyvezető elnöke. „Mostanra kiforrott új termék-jövőképünk, amit már ma is előrevetít a Mustang Mach-E, az új F-150 és a Bronco. Számos izgalmas tervünk van az elektromos hajtású és önvezető autókkal kapcsolatban, valamint a járművek átfogó konnektivitására. És sokkal gyorsabbá is váltunk, ami már azzal is egyértelművé vált, hogy a világjárvány kitörése idején nagyon gyorsan mozgósítottuk erőinket az életmentő felszerelések gyártásához.” Farley, a sikeres múltú és tapasztalt autóipari vezető az elmúlt három évben szorosan együttműködött Hackettel, hogy kidolgozzák és végrehajtsák a Ford ’Teremtsük Meg Együtt a Holnapot!’ tervét, amelynek célja a Ford átalakítása egy még gyorsabban növekedő és még jövedelmezőbb vállalattá. „Jim Farley kiválóan érti az autók és vásárlóik kapcsolatát, remek ösztönnel érezve rá a jövőre és az új technológiákra, amelyek átformálják iparágunkat,” mondta Bill Ford. „Jim szenvedélyesen rajong az igazán jó járművekért, és közismert arról, milyen erősen törekszik az eredményekre, ezért úgy hiszem, hogy ő a megfelelő vezető a Ford átalakításához, hiszen olyan elszántsággal és előrelátással dolgozik, ami egy sikeresebb jövőbe vezethet minket.” Farley 2007-ben lépett be a Fordhoz globális marketing- és értékesítési igazgatóként, majd a Lincolnnál, a Ford Dél-Amerikánál, a Ford Európánál és a Ford összes globális piacán töltött be vezetői pozíciókat. 2019 áprilisában Farleyt nevezték ki a Ford Új Üzletágak, Technológia és Stratégia csoportjának vezetőjévé, ahol segített a vállalatnak meghatározni, hogyan lehet hatásosan kihasználni az iparágat átformáló hatalmas erõket, például a szoftverplatformokat, a konnektivitást, a mesterséges intelligenciát, az automatizálást és az újfajta hajtási módozatokat. Idén februárban kapta meg operatív igazgatói kinevezését. Hackett, aki 2021 márciusáig különleges tanácsadóként segíti a vállalat munkáját, úgy vélte, hogy itt az idő átadni a vezetést Jim Farleynek. “Amikor a Ford vezérigazgatója lettem, az volt a célom, hogy felkészítsem a vállalatot a jövőbeni győzelemre,” mondta el Hackett. „Egy büszke, nagy múltú cég számára mindig az a legnehezebb, hogy megfeleljen a jövő várható kihívásainak – ahelyett, hogy a pillanatnyilag ismert kihívásokra összpontosítana. Nagyon büszke vagyok arra, hogy ilyen messzire eljutottunk a modern Ford megformálásában, és nagy bizakodással tekintek a vállalat jövője elé.” “Az elmúlt három évben vállt vállnak vetve dolgoztam Jim Farleyvel, és elmondhatom: emberként és vezetőként egyaránt maximálisan bízom benne,” mondta Hackett. “Kulcsszerepet játszott új termékportfóliónk kidolgozásában és üzletmenetünk globális átalakításában. Elkötelezetten törekszik a változásra, és pontosan tudja, hogyan lehet átvezetni a Fordot egy olyan új korszakba, amikor okos járműveket kell készíteni egy okos világ számára.” Farley hozzátette: “Szeretem a Fordot, és megtisztelő számomra a lehetőség, hogy értéket teremthetek a Ford munkatársai, vásárlói, márkakereskedői, közössége és minden partnere számára. Jim Hackett megteremtette egy igazán életteli jövő alapjait, és az elmúlt három évben erre építkezve hatalmas haladást értünk el. Izgatottan várom, hogy a Ford egész csapatával együttműködve kiaknázzuk mindezt a lehetőséget, amit ez az új korszak tartogat e remek vállalat számára.”  

A rendőrök a 8-as számú főúton, Hajmáskér közelében figyeltek fel egy motorosra 2020. augusztus 4-én 11 óra körül, amint Veszprém felé száguldott. A jármű az adott útszakaszon megengedett legnagyobb sebesség – 110 km/h – több mint kétszeresével, 236 km/h-val haladt. A 61 éves veszprémi sofőrt a rendőrök megállították, majd 300.000 forint bírsággal és 8 büntetőponttal sújtották. A motoros azt mondta a rendőröknek, hogy véleménye szerint biztonságosan közlekedett. Fotó: police.hu Az elmúlt hónapok, évek sebességmérései alapján megállapítható, hogy a járművezetők továbbra sem számolnak a gyorshajtás kimagasló baleseti kockázatával. A gyorshajtó a felelőtlen magatartásával emberi életeket, családokat tehet tönkre. A gyorshajtás legfőbb veszélye nem az érte kiszabott bírság, büntetés, hanem az, hogy könnyebben eredményezhet sérüléses, esetenként halálos közúti közlekedési balesetet. A nagyobb sebesség miatt kevesebb idő áll a sofőr rendelkezésére a váratlan helyzeteket felismerni és kivédeni. Gondolják végig, hogy megéri-e!