Azt már láttuk Magyarországon is, hogy vannak daruk, amelyek „kezelő nélkül” dolgoznak. Ilyen a fényeslitkei terminálon üzemelő 41 méter széles, illetve a két 28 méter széles, sínen gu­ruló óriásdaru. A saját 5G-s kapcsolat segítségé­vel ezeket a darukat távolról vezérlik. A terminál darui méretüket és az alkalmazott technológiát tekintve is egyedülállók Európában, azonban ezeket a darukat végső soron emberek kezelik, csak nem a daru kezelőfülkéjéből, hanem egy távoli irodából. Az itt bemutatásra kerülő 40 tonna teherbí­rású darut viszont valóban nem emberi kéz, ha­nem mesterséges intelligencia kezeli.

Az autonóm működés szintjeit 2016-ban ha­tározták meg. Elsősorban a járművek vezetése szempontjából az emberi beavatkozás különbö­ző fokozatai szerint 0-tól 5-ig hat szintet hatá­roztak meg. (A 0. szint teljes ellenőrzést igényel a vezetőtől, a járműnek nincs támogató rend­szere. Az 5. szintű járművek valóban önjáróak, amelyek minden körülmény között önállóan működnek. Egyáltalán nincs szükség arra, hogy az autóban lévő emberek bármilyen művele­tet végezzenek. Az ilyen járművek még olyan elemekkel sem lesznek felszerelve, mint a kor­mánykerék.)

De hogyan lehetséges ezeket a fejleszté­seket megvalósítani?

A megoldás alapja a gépi tanulás. A kifinomult adatelemzés és a valós idejű feldolgozás jó dön­téseket hoz. A mai mesterséges intelligencia al­goritmusait a rendkívüli sokoldalúság jellemzi.

Az első lépés az adatelemzés

A nagy mennyiségű digitális formátumú adat feldolgozása és elemzése összefüggéseket tár fel, amelyeket az adatelemzést végző szakembe­rek láthatóvá és értékelhetővé tesznek a reál fo­lyamatokat szervező és a termelést végző szak­emberek számára.

Ezután következik a gépi tanulás

Az adatelemzésből szerzett információk alapján a gépek megtanulják az kialakítják az algoritmu­sokat és alkalmazhatóvá teszik olyan feladatok­hoz, mint az előrejelzés vagy a hibák felismerése.

A következő lépés a megerősítő tanulás

A megerősítéses tanulási algoritmusok számos döntési sorozat kiértékelésével kristályosítják ki a legjobb cselekvési irányt. Az eredmény egy olyan szoftver, amely sokat tud mind virtuális, mind valós környezetben.

Felmerül a kérdés, hol térül meg a fent leírt folyamat?

A válasz mindenek előtt a hatékonyságnöveke­désben rejlik.

De miért lesz hatékonyabb, biztonságosabb, megbízhatóbb és gazdaságosabb a mestersé­ges intelligencia, mint az ember?

A válasz elsősorban az idő kérdése. „Az idő pénz”, tartja a jól ismert régi mondás, arra utal­va, hogy az idő mindig érték volt, amit hatéko­nyan kell felhasználni. Sok ember számára az idő rohanó világunkban már luxussá is vált. Az idő olyasvalami, amiből soha nem lehet elég.

Az emberek mindig érzelmileg is értelmezhe­tik az időt, és így torz képet alkotnak a valóság folyamatairól. Ez különösen világossá válik szél­sőséges helyzetekben. Stresszes helyzetekben az idő mintha összezsugorodna, bizonyos hely­zetekben az idő nagyon lassan telik.

A mesterséges intelligencia (angol rövidítéssel AI) itt egyértelmű előnyben van. Egy emberi da­rukezelő gyakran változtathatja a sorrendet az áruk be- és kirakodásakor, hogy megtörje a mo­notonitást, míg a mesterséges intelligencia kö­vetkezetesen a legrövidebb utat fogja választa­ni. A mesterséges intelligencia nem pazarolja az időt. Az emberek nem szeretik mindig ugyanazt csinálni, a mesterséges intelligencia akár kedvel­heti is. A mesterséges intelligencia éjjel-nappal, a hét minden napján hatékony.

Az idő azonban nemcsak pénz, hanem rela­tív is. Stresszes helyzetekben az időt rövidnek érezzük, gyakran nem elegendő ahhoz, hogy jól és alaposan átgondoljuk a döntéseket. A hibás döntések ilyenkor szinte elkerülhetetlenek az embereknél. A mesterséges intelligencia egé­szen másképp viselkedik. Egyszerre sok infor­mációt képes érzékelni, és villámgyorsan ki tud­ja számítani az optimális cselekvést. Sőt, még egy lépéssel tovább megy, mint amire az em­ber valaha is képes lesz: hatalmas mennyiségű adat alapján megbízható előrejelzést számol ki. Ily módon a mesterséges intelligencia proaktív módon megelőzheti a pazarlást vagy a veszé­lyes helyzeteket.

Az események megbízható előrejelzése azon­ban nemcsak a kritikus helyzetek elkerülését szolgálja, hanem a közelgő folyamatok optima­lizálását is. Az itt bemutatott és a képen látható daru például képes kompenzálni a markológép erős ingamozgását azáltal, hogy előre kiszámítja a lengést, és sokkal gyorsabban megállítja azt, mint egy ember, még ha több éves tapasztalat­tal is rendelkezik. A mesterséges intelligenciára megérett az idő az ipar világában is. Ráadásul a mesterséges intelligencia használata nemcsak a profitot, a biztonságot, a megbízhatóságot és a sebességet növeli, hanem a pazarlás elkerü­lése révén a természeti erőforrások tudatosabb felhasználását is jelenti.

Egy, a fentiek alapján működő konkrét gépet a Freiburgban székelő német PSIORI GmbH al­kotott meg. A cég 2014-ben alakult, főként a da­ruzás és az egészségügy területén fejtik ki tevé­kenységüket. Céljuk a termelékenység növelése, a hibalehetőségek minimalizálása és a környe­zetkímélő termelés elősegítése. Az alábbiakban ismertetett darun kívül több hasonló projekten is dolgoznak. Tervezik, hogy az autonóm daruk működését a közeljövőben mobil darukon is megvalósítják.

Feladat

Egy papírgyárban óránként 350 tonna fűrészá­ru mozgatását kell elvégezni. Ezt a feladatot egy 40 tonnás daru látja el. A daru teherautó­kat rakodik ki, majd egy szállítószalagot tölt fel 25 m magas farakást képez a faanyag köztes tárolásához. Minden egyes emelési művelet­nél 35 t össztömegű farönkállomány van a daru markolószerkezetében. A cél a szállító­szalag egyenletes megrakása és a teherautók gyors kirakodása. Ez a folyamat hibaigényes és veszélyes minden érintett fél számára, ezért célszerű a folyamatot nagymértékben auto­matizálni. De szükséges az emberi felügyelet, tehát 3-as szintű autonómiával kell a feladatot megoldani. A nehézséget itt a rendszerben rejlő nagy fizikai erők és a daru tehetetlensé­ge jelenti. A mesterséges intelligenciát úgy kell megtervezni, hogy megfeleljen ezeknek a kihívásoknak. Az ilyen jellegű fejlesztés világ­szerte egyedülálló.

Megoldás

A kamerák, lézerszkennerek és belső érzékelők lehetővé teszik, hogy a daru „érzékelje” a kör­nyezetét, saját helyzetét és állapotát. Ennek eredményeként a mesterséges intelligencia ér­zékeli a közeli teherautókat, a szállítószalagot és a farakás alakját és állapotát. Ezen inputok alap­ján a mesterséges intelligencia meghatározza a daru terveit a célok hatékony és biztonságos el­éréséhez. (Teherautók kirakodása, a szállítósza­lag megrakodása, ideiglenes tárolás a rakáson.) Megtervezi a szükséges műveleteket, és végre­hajtja azokat. A daru aktuális és tervezett visel­kedéséről valós időben szolgáltatott adatokat egy ember felügyeli, aki bármikor beavatkozhat a történésekbe.

Előny

A daru mesterséges intelligenciája az embe­ri beavatkozás lehetőségével járó 3-as szintű autonóm kategóriába sorolható. A daru sebes­ségének, az egyenletes terhelésnek és a biz­tonságnak az optimalizálásával az ember által kezelt daruhoz képest egyenletesebb és jóval magasabb teljesítmény érhető el. Másképp fo­galmazva; minimalizálja a munkaerőköltségeket és az állásidőt, valamint javítja a gyártott faaprí­ték minőségét.

dr. Csorba Kázmér

A cikk megjelent a Magyar Építő Fórum 2022. őszi (No 87.) számában. Fotók: Psiori autonóm daru