Úri szabóság ipari robotok számára – interjú Monostori Lászlóval, a SZTAKI igazgatójával

Az MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet,vagy röviden SZTAKI nevével legtöbben népszerű szótárprogramja kapcsán találkoznak, noha az itt dolgozó kutatók munkája jóval többet segít a kormánykerék, mint dokumentumok fordításában. Monostori László  akadémikus, a kutatóintézet januárban hivatalba lépett új igazgatója beszélt térképészrobotokról, felhőkről, Paksról és a magyar iparban rejlő meglepő potenciálról.

Kevesen tudják, mivel is foglalkozik valójában a SZTAKI.

Valóban, megesett, hogy a vonaton utazva egy hölggyel beszélgettem, és amikor felmerült az intézet neve, nyomban rávágta: „Ja, az a szótárcég!” Sokan hiszik ezt, ami persze nem meglepő, hiszen a SZTAKI által kifejlesztett és üzemeltetett rendszer a legtöbbek által használt magyar internetes szótár.

De persze ennél jóval többről van szó.

A Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet 250-300 fős létszámával a jelentősebb kutatóintézetek közé tartozik Európában, szakterületén belül pedig a régióban egyértelműen vezető kutatóközpontnak számít. Magyarországon, főleg az akadémiai kutatóközpontok megalakulása előtt, egyike volt a legnagyobbaknak, de a mérete és tematikája miatt is megmaradt önállónak.

Monostori László
Monostori László

A kutatóintézet teljes neve hallatán feltehetően nem sokan rezzennek össze az izgalomtól, ha azonban eláruljuk, hogy a SZTAKI-nak az amerikai hadiiparral is akadt kapcsolata, rögtön beugrik a Boston Dynamics nevű, hadicélú robotikai cég és Big Dog nevű lenyűgöző robotjuk, mely könnyedén talpra áll, ha elbotlik a jeges talajon, és mindjárt más színben tűnik fel előttünk az intézmény. Ilyen jellegű projekteken is dolgoznak?

Korábban Roska Tamás kutatócsoportjának volt velük közös munkája bizonyos látó neurális chipekkel (cellular neural networks, CNN), az utóbbi években pedig Bokor József akadémikusnak fut egy, a US Office of Naval Research által támogatott projektje: hibatűrő, hibakompenzációs algoritmusokat dolgoznak ki az ember nélküli légi járművek irányítása területén. Együtt kutatnak e téren a legjelentősebb USA-partnerükkel, a University of Minneapolis Aerospace Departmentjével. Fontos, hogy az Airbusszal is van a biztonságkritikus irányítások kidolgozásában közös projektünk.

A kutatások másik fontos célja, hogy engedélyezni lehessen drónok működését akár a magyar légtérben is. Ehhez különféle észlelési és elkerülő algoritmusokra van szükség – a drónoknak észre kell venniük, ha egy másik, ember nélküli vagy emberrel működő repülőgép közeledik, és ki kell manőverezniük a konfliktusszituációt.

A drónok használatának jogi környezete jelenleg van kialakulóban. Lát rá esélyt, hogy kidolgozzanak egy olyan szabványrendszert, amely lehetővé teszi az azt használó drónok legális repülését?

Valóban az a fő cél, hogy kialakítsuk ezt a feltételrendszert, hiszen például annak, hogy a mezőgazdasági, ember nélküli repülőgépek tényleg közlekedhessenek a légtérben, ez alapvető feltétele. Emellett azonban etikai kérdések is felmerülnek, például hogy ne a hálószobák kémlelésére használják ezeket az eszközöket – persze más a műtrágyaszórás, és más a kémkedés.

Forrás: Flickr/Penn State

A Google és a Tesla öt éven belül szeretne üzembiztos, vezető nélküli autókat látni a közutakon, a SZTAKI-nak pedig jelentős kapcsolatai vannak a Magyarországon működő autógyárakkal. Folyik ilyen irányú kutatás az intézetben?

Az intelligens járművek és intelligens közlekedés tekintetében szinténBokor József kutatólaboratóriuma az elsődleges a SZTAKI-n belül. Fő partnereink a Bosch és a Knorr-Bremse – utóbbival a kamionok konvojban haladásának szabályozására fejlesztettünk ki egy intelligens rendszert. Nagyjából 10-15 százaléknyi üzemanyag-megtakarítás érhető el pusztán azzal, ha a többi kamion csak követi az elsőt, és tartja a távolságot, ami által csökken a légellenállás. Emellett a kamionok sávelhagyásainak kezelésére már elég régóta létezik egy fontos, szabadalmaztatott eredményünk a Knorr-Bremsével.

Újabb, jelentős kutatási területet jelentenek az úgynevezett kiberfizikai közlekedési rendszerek, amelyekben egyrészt a közlekedési lámpák és más út menti objektumok lépnek bizonyos mértékben intelligensen kapcsolatba egymással és az autókkal, másrészt az autók egymásnak is tudnak információt átadni, például képesek olyan eseményeket jelezni, mint „a kanyar után vaddisznó szaladt át”.

Forrás: Flickr/Chriszwolle

Ezek persze még fejlesztés alatt álló rendszerek, és ahhoz, hogy hatékonyan működjenek, szükség volna arra az áttörésre, hogy már a közlekedés elegendően sok résztvevője képes legyen kihasználni az általuk kínált lehetőségeket. Azonban az látható, hogy a kutatásaink eredményei fokozatosan beépülnek az eszközökbe: ami öt-tíz évvel ezelőtt még kutatási téma volt, az ma megvásárolható az autókba. Ilyenek a különböző, sávelhagyást detektáló, távolságtartó és fékezésszabályozó rendszerek.

Egy ekkora, rugalmasan működő rendszer adatainak és viselkedésének összehangolásához feltételezhetően komoly mesterséges intelligenciára van szükség.

Azt hiszem, a kiberfizikai rendszerek elsősorban abban haladják meg az egyik előzményüknek is tekintett, úgynevezett beágyazott rendszereket, hogy az őket alkotó egységek nemcsak bizonyos mértékű intelligenciával rendelkeznek majd, hanem egyre inkább kooperálni is tudnak egymással, kapcsolatba lépni, ami teljesen új szituációt teremt. Viszont e rendszerek kollektív intelligenciája esetleg önmagában is veszélyessé válhat, arra pedig különösen oda kell figyelni, hogy irányításuk – vagy pontosabban: viselkedésük megváltoztatása – nehogy rossz kezekbe kerüljön.

Elképzelhető, hogy egy ilyen összetett mesterséges intelligencia „kicsúszik a kezünkből”, vagyis nem értjük már, mit és miért csinál?

A mesterséges intelligencia fejlődése valóban egyre inkább etikai kérdéseket vet fel, a jelenlegi rendszerek azonban még leginkább a feladatcentrikus megoldások egy újabb generációjának tekinthetők.

Monostori László
Monostori László

A közlekedésen túl a hétköznapi élet egyre több színterén is találkozhatunk „okos” rendszerekkel.

Egyre ismertebbé válik a „smart környezet”, a „smart város” fogalma. Itt lényegében önálló intelligenciával, érzékeléssel és beavatkozási lehetőséggel rendelkező összetevők sokaságáról van szó, amelyek fontos jellemzője, hogy kapcsolatba tudnak lépni egymással, tehát kollektív viselkedést tudnak felmutatni.

A SZTAKI és a GE nemrég lezárult közös projektje épp egy ilyen rendszer kiépítését célozta. Az MTA Energiatudományi Kutatóközpontcsillebérci területén építettünk ki egy energiapozitív hálózatot (E+grid), melyben intelligens lámpák adják a világítást. A napelemek termelte energiát akkumulátorokban tárolják, a lámpák pedig érzékelik a forgalmat, és aszerint képesek változtatni a működésüket. A rendszer időjárás-állomással is rendelkezik. A lámpák továbbadják egymásnak a környezetükről nyert információt, sőt, ha az áramtarifák sávosak lesznek, akkor a rendszer azok figyelembevételével optimalizálja, mikor tápláljon vissza energiát a külső villamosenergia-hálózatba, és mikor tárolja az akkumulátorokban. A GE-s kollégák visszajelzése szerint Amerikában is nagy érdeklődés övezi ezt a fejlesztést.

A megújuló energiaforrások kapcsán érdemes megemlíteni az egyik legnagyobb szélerőműgyártóval, a spanyol Gamesával folyatott együttműködésünket, amelynek során szélerőműfarmok állapotalapú karbantartás-tervezését végeztük el. A rendszernek észlelnie kell, ha valamelyik berendezés működésében probléma adódik, fel kell mérnie, hogy ez milyen hatással jár, üzemeltethető-e esetleg csökkentett módban. Továbbá a várható időjárás alapján, a rendelkezésre álló személyzet és egyéb körülmények ismeretében meg kell tudnia szervezni a szükséges karbantartási tevékenységet, például hogy milyen napszakban kellene elvégezni, hogy a legkevesebb energiát veszítsük, milyen szakemberek, alkatrészek kellenek hozzá.

Forrás: GAMESA

Tudtommal Pakson sem ismeretlen az intézet neve.

Komoly részünk van az erőmű irányítástechnikájában, és a Siemensszel közösen egy tesztgenerátort is üzembe helyeztünk, a jelenleg működő védelmi rendszer tesztrendszerét is mi dolgoztuk ki. Ez nagyjából tíz éve működik, és az üzemeltetők le se akarják cserélni. Egy irányításoptimalizálási probléma megoldásával a primer körben pedig jelentősen növeltük az erőmű kihozatalát.

Paks II. kapcsán kérték a segítségüket?

Hivatalosan még nem kerestek meg, azonban azokkal, akik eddig is Pakson dolgoztak, ma is információs kapcsolatban vagyunk. Egyébként mi az irányítástechnika támogatásában, az alkalmazott megoldások kiválasztásában nyújthatnánk segítséget, tehát a megrendelő oldalán szakértőként tudnánk működni.

A Paksi Atomerűmű
A Paksi Atomerűmű

Fukusima után különösen nagy hangsúlyt kapott az atomerőművek biztonsága.

A japán atomerőmű-katasztrófa kapcsán régi partnerünkkel, a Hitachival kerültünk kapcsolatba, amellyel különböző témákban már hat-hét éve dolgozunk együtt. Egyik feladatunk az erőművi rendszerek felépítésének digitális támogatása volt. Például amikor egy csőrendszert építenek, természetesnek véljük, hogy annak alkotórészeit a beépítésük helyére tudják vinni. Ha azonban később egy megsérült elemet ki kell cserélni, akkor egyáltalán nem egyszerű kérdés, hogy miként lehet, mondjuk, egy L alakú elemet a rendeltetési helyére vinni. Amennyiben le tudják szkennelni a rendszert, az így nyert pontfelhőből mi felépítjük a geometriai modelljét, és ennek segítségével lehet döntéseket hozni a javítás lehetőségeiről. Hasonló megoldás használható már magánál az építkezésnél is: naponta szkennelik, hogy hogy áll az erőmű építése, és ezt összevetjük a geometriai tervekkel, valamint az építkezés tervezett ütemével.

Egyébként ez az általunk kifejlesztett technika például a liftiparban is alkalmazható. Ha egy meglévő liftet újjá kell alakítaniuk, akkor lelógatnak egy szenzort az aknába, az lézerrel letapogatja a környezetet (LIDAR), a kapott adatokat pedig a karbantartás vagy az új telepítés során fel tudják használni.

Mintha a Prometheus térképészgolyóit látnám… A nagy és összetett projekteknél, mint amilyen egy atomerőmű csőrendszerének a tervezése vagy egy autó összerakása a gyártósoron, egyre fontosabb szerepet kap a folyamatok ütemezése.

Ez a SZTAKI egyik fontos kutatási területe, most tesztelik az Audi Hungaria számára kifejlesztett ütemező rendszerünket. Egyébként a GE Hungarynél, az Aventicsnél (korábban Bosch Rexroth) és más ipari vállalatoknál is működnek ilyen megoldásaink. Ezen a területen már az egyszerűbb feladatok optimális megoldása is igen hosszadalmas folyamat a probléma matematikai bonyolultsága miatt, így itt inkább az optimumközeli megoldásokat célozzuk meg, azonban olyan válaszidőn belül, ami lehetővé teszi a gépkezelővel való kommunikációt. Röviden: ha negyedórát kell várni a megoldásra, akkor a dolog nem stimmel.

Egyre általánosabbá válik, hogy az ipar nem optimális megoldásokat keres, hiszen rengeteg algoritmikusan lassan megoldható problémával szembesül, emellett pedig mindenféle zavarok, változások érik a környezetet és magát a rendszert is, ami robusztus irányítási megoldásokat követel. Amit optimálisan megterveznek, az nagyon nem lesz optimális a gyakorlatban, hanem mindig valami másképp történik. Egy GE-s vezető mondta korábban, hogy „egész nap mást sem csinálnak, csak zavart hárítanak el”.

Az Audi gyártósorának robotjai meglepő környezetben, egy Trafalgar téri installáción Londonban
Az Audi gyártósorának robotjai meglepő környezetben, egy Trafalgar téri installáción Londonban

A GE-nél egyébként 120-150 gépsor ütemezését végeztük már el egy nagyjából nyolc éve kifejlesztett rendszerrel. Az Audi Hungaria motorgyára – ahol kétmillió motor legyártását kell speciális feltételek szerint megtervezni – épp e miatt a speciális tudás miatt kereste meg a SZTAKI-t. Ez a példa is jól mutatja, hogy az intézet a nagyobb ipari vállalatok számára egyfajta „úri szabóságként” tud működni, hiszen az alapkutatásra támaszkodva az iparban alkalmazható eredményeket tudunk felmutatni, és speciális követelményeknek megfelelő, magas szintű és működő megoldásokat tudunk kínálni. A kisebb cégek számára elsősorban felhőalapú szolgáltatásokat kívánunk nyújtani.

Maguk a gyártósorok is változnak?

Igen, fontos területünk az újrakonfigurálható gyártó- és szerelőrendszerek tervezése és menedzsmentje, többek között a Knorr-Bremse kecskeméti gyára számára végeztünk ilyen tevékenységet.

Egy másik, világosan felismerhető trend, hogy a robotoknak egyre inkább az emberek tevékenységét kell segíteniük, és ehhez egy térben is kell mozogniuk velük. Sok esetben azonban ez ma nem megengedett, tehát a robotokat, illetve a környezetet olyan intelligens eszközökkel kell ellátni, hogy ez az egy térben való működés létrejöhessen.

Az, hogy a robotoknak egyre inkább egy térben kell dolgozniuk az emberekkel, felerősítheti azt az elvárást, hogy az ipari robotok is emberszerűbbek legyenek?

Azt hiszem, ez ebből nem következik. Az ipari alkalmazásoknál a robotokat a feladathoz alakítják ki. Ahhoz, hogy képesek látni vagy különféle külső szenzorok jeleit feldolgozni, nem feltétlen kapcsolódik az emberszerű megjelenési forma. Például egész más távolságot kell egy robotkarnak befutnia, mint egy emberének, vagy több szabadságfokkal kell rendelkeznie, hogy egy bonyolult autóba be tudjon nyúlni, és ott beszereljen valamit, nagyobb teherbírásra van szüksége, tehát ott valószínűleg nem a humanoid forma adja a robotok optimális felépítését.

Egy betegeket kiszolgáló robotnál az emocionális közelség miatt lehet fontos, hogy humanoid legyen. De annak az egy helyben álló robotnak, amelyhez odahozzák az autót futószalagon vagy más módon, nem kell gyalogolnia. Az azonban biztos, hogy a hús-vér munkatársakkal egy térben dolgozó robotoknak észlelniük kell az ember hangulatát és viselkedését, hogy bizonyos mértékig kiszámíthassák, várhatóan mit fog tenni.

Ez azt jelentheti, hogy akár ezek a rendszerek adhatják az egyik fontos lépést ahhoz, hogy az emberi érzelmeket, vagy az emberi gondolkodás mélyebb rétegeit megértsük, egyszerűen azért, hogy a robot ki tudja számítani, hogy mit is akar csinálni az ember?

Ezek az alkalmazások valóban segíthetnek az ilyen kutatásokban. A szokatlan viselkedést is észre kell venniük. Amikor ember és robot közösen szerelnek valamit, előfordulhat, hogy az ember valami szokatlant tesz, és erre a robotnak reagálnia kell. Meg kell tanulnia, hogyan szoktak együttműködni, és fel kell ismernie az attól eltérő viselkedés jeleit.

A szokatlan viselkedés felismerése a hétköznapi életben is fontos lehet.

A SZTAKI egyik kutatócsoportja ilyen irányban is vizsgálódik. Algoritmusokat fejlesztenek multimédiás események ontológiai, vagyis mélyebb értelmű feldolgozására, ami lényegében azt jelenti, hogy különböző szenzorokkal vizsgálják a közlekedést vagy az utcai szituációkat, és az algoritmus felismeri a szokatlan helyzeteket, például a verekedést.

A sok szenzor adatait kezelő, bonyolult rendszerek rendkívül számításigényesek, és az eddigiekben szinte csak effélékről hallhattunk.

Ilyen nagy számítási igényű feladatok megoldására alkalmas egyebek mellett a SZTAKI-felhő. Az érzékelők által „szállított” nagy adattömeg („big data”) feldolgozása pedig újszerű adatbányászati megoldásokat igényel, mely területen szintén rendelkezünk nemzetközi szinten is kiemelkedő kutatókkal.

Az iCloudról, a Google vagy a Microsoft felhőjéről a legtöbben már hallottak, de mi is pontosan a SZTAKI-felhő?

A felhők távoli szervereken végeznek adattárolást és számításokat felhasználóik számára, így nekik elég a felhő szolgáltatásait igénybe venniük, ahelyett, hogy költséges eszközöket szereznének be, amelyeket egyébként csak időszakosan használnának. A különféle kutatócsoportok, intézetek számítási erőforrásigényei időszakosak egy évben, tehát egy intézet választhat aközött, hogy vesz egy nagy számítási infrastruktúrát, és egy évben párszor használja, vagy felhőre megy. Itt ad a SZTAKI-felhő egy, a világpiacon elérhető modelleknél olcsóbb megoldást. A számítási kapacitás negyedét már eddig is ingyenesen megnyitottuk az akadémiai intézetek részére. A legnagyobb magyarországi felhő-infrastruktúrával rendelkező intézménnyel, a Wigner Fizikai Kutatóintézettel közösen pedig sikerrel pályáztunk egy bővebb, akadémiai felhő létrehozására.

A magyar kutatóintézeti együttműködések mellett nemzetközi színtéren sem ismeretlen a SZTAKI neve.

A régióban elsőként lettünk a European Research Consortium for Informatics and Mathematics (ERCIM) tagja, az Európai Unió 7. kutatási keretprogramján belül 44 projektben voltunk benne, sőt, némelyiket koordináltuk is, ami nem kis dolog. Az első felhívásra elnyertük az EU Center of Excellence (kiválósági központ) címét, a Horizont 2020 „A kiválóság terjesztése és a részvétel szélesítése” alprogramjának „Teaming” elnevezésű akciójában pedig az Európai Bizottság támogatását.

A SZTAKI igen sok európai projektben vesz részt, azonban talán még fontosabb kérdés, hogy ezek az eredmények hogyan hasznosulnak itt, Magyarországon. Ennek segítésére léptünk kapcsolatba a Fraunhofer-intézetlánccal, a világ valószínűleg legnagyobb és legsikeresebb alkalmazott kutatóhálózatával, mely több mint hatvan intézettel Németországban, de Egyesült Államokban, Brazíliában, Szingapúrban és még sok más országban hidat képez az alapkutatás, az egyetemek, illetve a felhasználás között. 2002-ben egy virtuális intézetet hoztunk létre, 2010-ben az MTA védnökségével szerződést kötött a Fraunhofer Társaság és a SZTAKI, aminek eredményeképpen intézetünkben kialakítottunk egy úgynevezett Fraunhofer Projektközpontot, amelynek én lettem az igazgatója.

Monostori László
Monostori László

A Fraunhofer név pozitív hívószó a külföldi nagyvállalatok számára?

A nyugati cégek igen óvatosak, gyakran nem igazán tudnak mit kezdeni azzal, hogy kutatóintézet vagyunk. Egy céget nevesíteni kell, fel kell futtatni, emellett pedig a kutatók gondolkodását is meg kell változtatni, hogy az ipart is érdeklő problémákkal foglalkozzanak, mégpedig a megfelelő szinten. Az általam korábban vezetett laboratórium jelentős ipari projekteken keresztül tanulta meg, hogy hogyan kell az iparban dolgozó emberekkel szót érteni, milyen megoldásváltozatokat kell nyújtani, vagy éppen hogyan kell határidőt tartani. Egy elefántcsonttoronyban ülő tudós erre képtelen. Csapatmunka kell, problémaérzékenység, megbízhatóság és referencia – talán ez utóbbi a legfontosabb. Ha jelentős világcégeket és középvállalatokat is fel tudunk sorolni elégedett megrendelőink között, ráadásul mindezt a Fraunhofer Társasággal együttműködésben, az igen sokat jelent a tárgyalásoknál.

Ezért hát célunk az, hogy a SZTAKI eredményeit Fraunhofer-együttműködés keretében, Fraunhofer-stílusban használhatóvá tegyük a hazai és a külföldi ipar számára.

Joseph von Fraunhofer, az intézetlánc későbbi névadója bemutatja találmányát, a spektroszkópot. A 19. század elején élt német fizikusnak sokat köszönhet az optika tudománya
Joseph von Fraunhofer, az intézetlánc későbbi névadója bemutatja találmányát, a spektroszkópot. A 19. század elején élt német fizikusnak sokat köszönhet az optika tudománya

A Fraunhofer pénzügyi modell alapja, hogy a részt vevő intézetek szükséges forrásaik egyharmadát alaptámogatásként a társaságtól kapják, kétharmadát pedig az iparból és pályázati forrásból kell előteremteniük. Ezt a tervezett öt év helyett három alatt elértük. Most zárjuk az ötödik évet, és a sikeres együttműködés kapcsán adtuk be a korábban említett Teaming-pályázatot, amely kooperatív robusztus rendszerek kifejlesztését célozza.

Szövetkeztünk a Fraunhofer Társaság három legnagyobb termelési irányultságú kutatóintézetével, Berlinnel, Aachennel és Stuttgarttal, illetve a Fraunhofer Austriával, így ebben a közös projektben a Fraunhofer Társaság több mint kétezer kutatóval képviselteti magát. Emellett a BME Közlekedésmérnöki és Gépészmérnöki Karát is bevontuk a pályázatba, a projektet pedig a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal koordinálja. A végső cél az, hogy az MTA, a SZTAKI és az egyetemek együttműködése révén létrejöjjön a Fraunhofer Hungary, mely már teljes jogú tagja lenne e nagy múltú intézetláncnak.

Jelenleg hogy alakul a SZTAKI és az ipar kapcsolata?

Példaként kiemelném, hogy szinte minden magyarországi autógyárral van együttműködésünk – az Audival, a Suzukival, az Opellel is most kezdtünk egy nagy nemzeti projektet részben kiberfizikai témákban, talán csak a kecskeméti Mercedes-gyár a kivétel – közeledünk, közeledünk, de még nincs megegyezés.

A Hitachival van egy együttműködésünk, melynek keretében a japán cég kellően nehéz problémákat szállít, fizetik a kutatást, és ha az eredményből szabadalom születik, azt 50-50 százalékban jegyezzük be. Ez az együttműködés általunk jutott el bizonyos Fraunhofer-intézetekbe, és most egy háromoldalú, Hitachi által finanszírozott kiberfizikai rendszerfejlesztési projektet indítottunk.

Magyarországon az utóbbi időben hihetetlen ipari potenciál jött létre. Egyre több olyan autóalkatrész-beszállítót látogatok meg, amelynek magyarországi létezéséről korábban alig hallottam, és kiderül, hogy világviszonylatban is jelentős szereplő. Fontos célunk, hogy e cégeket a közös német-magyar tudással itthonról minél jobban kiszolgáljuk.

A cikk eredetileg az mta.hu-n jelent meg, itt olvasható.

Advertisements

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s