Előadás

A csillagoktól a robotikáig

MI: Nők a Mesterséges Intelligencia Kutatásban

2025. április 10. 13:00BME Informatikai épület · Budapest

Átirat · 5:06

Sziasztokat kívánok, szervusztok, köszönöm szépen a lehetőséget. Én Könyörs Vera vagyok. Én a Sztaki mesterséges intelligencia laboriában dolgozom pár éve.

Átirat · 5:17

Még a ZELT-én szereztem a doktorimmat, majd Franciaországban astrofizikuskodtam, aztán meg Angliában folytattam a kutatást és tanítottam egyetemen.

Átirat · 5:29

Aztán meg tizenöt év külföld után például öröltöttünk Magyarországon. Mindenesetre ez a csillagász volt, adja a hátteret az én címemhez, egy eklektikus előadást hoztam egy kicsit erről, arról fogok beszélni.

Átirat · 5:45

De van itt még egy dolog, amivel nem tudok elmenni szó nélkül, ugye ez már előkerült, az pedig a Lányok Napja.

Átirat · 5:53

És hát itt ugye ezen a nagyon-nagyon jó hangulatú eseményen, hogy miért kell ilyeneket szervezni, annak azokkal igazából elég szólunk.

Átirat · 6:01

Mégpedig az, hogy a lányok eléggé alul reprezentáltak a STEM tudományterületeken, az mit akar, az a STEM visszatudományteknológia, mérnöki tudományterületi automatika.

Átirat · 6:14

És ez nem magyarázza a csupán azt, hogy a lányok mennyire, közül mennyien akarnak, illetve nem akarnak, hogy a területekre jövjék.

Átirat · 6:23

Ez nem is fattó bűn.

Átirat · 6:25

És ugye ósországokban, illetve okos intézményekben, igenis lehet tenni azért, hogy több lány kapjon lehetőséget arra, hogy ilyen területek feljöjjön.

Átirat · 6:34

Még úgy is, hogy a pálya rejt, és nem nekik.

Átirat · 6:37

De figyelemben, hogy ezek fények, szóval ezekben megkérdezhetjük.

Átirat · 6:42

És hát itt, itt ebben a pontban nagyon-nagyon nagy köszönet a szervezőknek, és Pali-nak.

Átirat · 6:52

Ugyanis ő a láthatóság, láthatás, nők eredményeinek hangsúlyozása, hogy példaképeket inspirációt múltsanak.

Átirat · 7:00

Ezzel a pontban tesz hozzá nagyon sokat ahhoz, hogy esetleg több lány jöjjön ilyen területekre.

Átirat · 7:05

Klárleg, hogy a nézők törzsebben vannak, középiskolási legyenek is, remélem.

Átirat · 7:10

Készüljünk minden esetein, és mutatjuk egy kicsi-kis lányok érdeklődésének összezőzését a buddhikával.

Átirat · 7:16

Majd egy ilyen vagának szíves megyetési része. Megmutatom.

Átirat · 7:20

Kezdjük ezzel.

Átirat · 7:22

Ez a különböző égi terület az a herseből tárcsiok adatairól számazik,

Átirat · 7:33

mely infraröresi szobájában és hullámfoszakon észlelte a galaxisok belüli molekulaterületeket.

Átirat · 7:40

Ez a W1-ben jelölt terület pedig egy molekulaterületnek a legsorúbb részét mutatja, hogy sok a gáz és hol.

Átirat · 7:50

Ez a terület, a szervez, az a kígyó csillagkép felé látszódik, olyan 1400 fényévre van tört, ami galaktikus skálán igazán sokat szomszédságról jelenti.

Átirat · 8:01

És ezen a képen minden szín egy-egy hullámfoszt, illetve az a kombinációját jelenti a 7500 millió méteres tartományban.

Átirat · 8:13

Ugyanis pontosan ezek azok a hullámfoszt-tarkományok, ahol még nem a már kifejlődött csillagfoszt,

Átirat · 8:16

ahol még nem a már kifejlődött csillagok, sok-sok-sok pontszerű képét látjuk,

Átirat · 8:22

hanem még a korugalaxisunk főségjában a nitróz fjászt is akart.

Átirat · 8:28

Ez a csillagközi anyag, és ebben a molekulaterület is.

Átirat · 8:31

És pontosan ilyen molekulaterület kideg és sűrű részeiben keletkeznek a csillagok.

Átirat · 8:38

Egyszerűen nem tudom most úgy, hogy először a csillagközi anyagban leginkább reputáció hatására,

Átirat · 8:44

de először ilyen fonalszerű úgynevezett filamentumok, ezek a hosszú kásak, itt, itt, itt, amiket látok,

Átirat · 8:51

ezek húzódnak össze, majd ezekben ezek a kis csomósodások, amiket lehet itt ott látni,

Átirat · 8:58

azok lesznek a jövő beli csillagenerációk magjai, melyekben beindulhat a magfúzió,

Átirat · 9:05

mígután ezek a kis csomók még több anyagot akretálnak, azazt gyűjtenek össze a közöttem környezetükből.

Átirat · 9:13

És hát egyszerűen elmondva ez a csillagteretkezés.

Átirat · 9:17

És hát csillagászok bizonyos területeken miért dolgozzak még mindig mesterséges intelligencia használata nélkül?

Átirat · 9:24

Például egyszerűen azért az oka, mert hogy nekik eddig is meg voltak az öblassz specifikus túljai eszközei,

Átirat · 9:30

és egyszerűen még mindig nincsen a munka szokat leváltani.

Átirat · 9:33

Ez itt ugyanaz az én terület, de már rövidebb hullámhosszú intra-rövörös hullámhosszakon,

Átirat · 9:41

ahol is már sokkal kevesebb diffusz csillag közények látszik, viszont másféle több csillag mind a háttérben, mint nekik ezen a molekületekben.

Átirat · 9:51

És most lépjünk tovább egy olyan projekte, ahol már csillagesziklő adatokon harcztátunk hallgatókkal mesterséges intelligenciát,

Átirat · 10:00

mégpedig szöveget fordítottunk át testból el adatbázisból talán.

Átirat · 10:06

Az adatokat az SDSS K-SERVER adatbázisból szereztük.

Átirat · 10:10

Az SDSS az egy nemzetközi kollaboráció, melyben két amerikai földi távcsövegyműtkez adatokat közeli, illetve a távoli univerzum szerkezetéről.

Átirat · 10:22

Igen, ezek már nem valóképpen sokkal nagyobb skálák, még mind a mennyi térben.

Átirat · 10:28

Például, szóval itt a mi galaxisunk, vagy csillagaink kívül távoli sok-sok-sok galaxis,

Átirat · 10:40

fotometriai, illetve spekosztrófiai adatát gyűjtik.

Átirat · 10:45

És ez a SDSS K-SERVER, az pedig egy bevallagó, hatalmas adatplatt,

Átirat · 10:49

mely tartalmazza mind az adatokat művelő számítási kapacitást.

Átirat · 10:54

És ebben az adatbázisban távlesztők és működények vannak,

Átirat · 10:58

és ezeket megnevezve, illetve ezek elemeit megnevezve,

Átirat · 11:01

ilyen kis SQL-boltban, például ilyen egyszerű módon vizsgáztatunk ki,

Átirat · 11:08

galaxisokat, egy végigkoordináta egy ilyen másodperces környezetében.

Átirat · 11:16

Például azért, hogy ezeket azután tovább tanulmányozhassuk.

Átirat · 11:19

Na de miért akarunk egy ilyen textú és kompetent rendszer végrehozni,

Átirat · 11:22

amikor ugye mindent nem tudjuk programozni, nem igaz?

Átirat · 11:25

Hát képzeljük el, hogy egy például motivált középiskolai tanár

Átirat · 11:35

akar kiadni egy ilyen kis kutatási programot.

Átirat · 11:38

Ez egy olyan projektet a tagítványainak,

Átirat · 11:41

akik nem pedig törődik meg még egy korábban kódolni,

Átirat · 11:43

viszont kiváló fontokat tudnak generálni.

Átirat · 11:46

Szóval még inkább hozzáférjük, hogy mi szeretnénk hozzátenni ezeket a gaz adatokat.

Átirat · 11:52

És itt még nem tudom, hogy így képzeljük el az észreállt adatokat,

Átirat · 11:58

hogy ezen a kérdében például minden egyesvényi forrás az egy nagyon-nagyon távoli dolog.

Átirat · 12:07

Tehát ez mind csak egy másik, egy olyan összes, és nagyon sokkal legjobb.

Átirat · 12:11

Amit erre használunk, hogy elfordítsuk az adatot testból,

Átirat · 12:18

az egy vandam nevű nyílt forráskódú moduláris Python-REG fordrendszer.

Átirat · 12:26

Erről a REG-ről, az a Tribulatory Generation, illetve elemetről,

Átirat · 12:30

vagy nyelvi modelletről én nem úgy részletesen beszélnék,

Átirat · 12:33

mert egész szerint biztos, hogy a következő előadó van ebből beszélni.

Átirat · 12:39

Mindenesetre ez a teretrendszer is moduláris,

Átirat · 12:42

tehát mi választjuk meg az adatbázist, mert ez ugye való,

Átirat · 12:47

ezt válaszoljuk a retorizáló modellt, illetve a nagynyelvi modellt,

Átirat · 12:52

és összekever pirossal adunk példákat.

Átirat · 12:55

És úgy működik, hogy beadjuk egy szöveges kérdést,

Átirat · 13:00

és nézzük ezt ki XYZ-i koordinátum körül között, között, között, között,

Átirat · 13:04

illetve a svidális parapszismak például.

Átirat · 13:07

De ezek a nyelvi modellek, azok nem értik a nyers szöveget,

Átirat · 13:11

azok csak a matematikai nyelvét értik,

Átirat · 13:13

ezért nem kell előfordítani, át kell előfordítani ezt a szöveget,

Átirat · 13:17

numerikus fektetett áll, és ezért van itt ez a retorizáló topoz.

Átirat · 13:23

Azután viszont az elelem, amin egy modell fogyatjuk,

Átirat · 13:26

így látjuk az első modell oldót.

Átirat · 13:29

Ezt aztán lefordítjuk, vagy lefogytatjuk az adatbázisunkon,

Átirat · 13:35

és még el kell tölteni az eredményről, hogy az jó vagy olyan.

Átirat · 13:39

Ebben a projektben még egyelőre gondoltunk,

Átirat · 13:43

hogy tanítunk ezt elő, illetve ezt a dobozokat cselebeli,

Átirat · 13:47

a modellokat cselebeli,

Átirat · 13:49

de már lehet teszni két-két egy cikkert ebben a

Átirat · 13:52

benne a kívülnevű folyóíróban.

Átirat · 13:56

Témára ez ott van a csillagászat és a robotika között, az energetika,

Átirat · 14:05

ugyanis itt a világos energia már az a terülejelzés,

Átirat · 14:08

tudjuk például javítani,

Átirat · 14:10

vagy javítani tanulási módszerekkel.

Átirat · 14:13

És hát tavaly volt egy nagyon többi, hatékony,

Átirat · 14:18

jó hangulatú négy-öt hónap a Mavi-ra,

Átirat · 14:24

a WML V-Castle kutatócsoportjával dolgoztunk benne együtt,

Átirat · 14:29

pár nap a Mesterség és Szükségei Rejtőség a Nemzeti Laborból,

Átirat · 14:32

és a mi feladatunkra megküzdött az volt, hogy

Átirat · 14:35

jelentjük előre a Magyarországi Ákütegi Hálózati Besztességet,

Átirat · 14:40

és ehhez kaptunk nagyon nagy

Átirat · 14:42

sok és jó minőségi adatot.

Átirat · 14:45

Viszont ebben a projektben eléggé titkosak voltak az adatok,

Átirat · 14:48

ígyhogy inkább egy másik feladaton keresztül

Átirat · 14:51

mutattunk meg, hogy hogyan nyilvánnyi tenni,

Átirat · 14:54

jelentjük előre,

Átirat · 14:56

akár a Hálózati Ákütegés,

Átirat · 14:58

és így már különösen itt van.

Átirat · 15:00

A hálózati terve is azért az,

Átirat · 15:03

amivel megtartottam.

Átirat · 15:05

A kultúris adatokat az ECO-i

Átirat · 15:09

platformról szereztük,

Átirat · 15:11

mert minden európai ország,

Átirat · 15:13

tehelyése,

Átirat · 15:14

illetve az országok közötti energiaállomás,

Átirat · 15:17

és mindössze ki akarhatósan ráadó előrejelzések

Átirat · 15:19

is publikálva vannak.

Átirat · 15:21

Például ez az ábrán,

Átirat · 15:25

Magyarország egy napja látható,

Átirat · 15:28

a recept lehelyésben,

Átirat · 15:31

nyilvánvalóan ez időfüggő,

Átirat · 15:33

itt a tegeri csúcsot,

Átirat · 15:35

illetve itt az esti csúcsot csináljuk röntgen,

Átirat · 15:37

a reggeli-regeri országot,

Átirat · 15:39

illetve az esti olyan estegét,

Átirat · 15:40

hogy igen,

Átirat · 15:41

szuprászok rá itt!

Átirat · 15:43

És aztán,

Átirat · 15:45

hogy hogyan folytatjuk ezt?

Átirat · 15:48

Még ilyen formában az adatot nem adhatjuk

Átirat · 15:51

oda a modellünknek virágán,

Átirat · 15:53

az adatokat elő kell készíteni,

Átirat · 15:55

az adatokat készíteni kell,

Átirat · 15:57

meg is kell érteni,

Átirat · 15:59

statisztikát adják belőle,

Átirat · 16:03

és még egy év ésszerűbb adatokat is hozzáveszünk

Átirat · 16:06

a feature-ök közé,

Átirat · 16:09

melyeknek pedagógatása van a hálózatra,

Átirat · 16:12

mint például távoninformáció,

Átirat · 16:14

időjárás,

Átirat · 16:15

különböző adatok,

Átirat · 16:16

aztán már ezeket a tisztítót és rendszerezett adatokat

Átirat · 16:19

megetthetjük a képviselőmási módszerményekkel.

Átirat · 16:23

Továbbtelveszetesek is próbáltunk,

Átirat · 16:25

de ami érdemes a feladatban,

Átirat · 16:27

igen,

Átirat · 16:28

hatékonyabb lényesük,

Átirat · 16:29

az egy kicsit busz nevű

Átirat · 16:31

döntési falakú,

Átirat · 16:34

hibrid módszert,

Átirat · 16:39

melyet van egy halom erőnye,

Átirat · 16:41

például nagyon-nagyon sok bement bárhuzott,

Átirat · 16:43

amit nem lehet képes kezelni,

Átirat · 16:45

mi persze nem használsuk ennyit,

Átirat · 16:46

ennyit képes nem léne állni

Átirat · 16:49

a döntés szabályok meglátására,

Átirat · 16:55

illetve amennyiben a felhasznált,

Átirat · 16:58

gyengre tanuló fá

Átirat · 17:00

nem tud egy háromszintűet,

Átirat · 17:02

akkor a betonikus döntési szabály

Átirat · 17:05

egyszerűen még ember számára is

Átirat · 17:07

fölfogható értelmezhető,

Átirat · 17:09

és növendéki logikával is összehasonlítható.

Átirat · 17:12

Ezt a modellt hálóérvényi,

Átirat · 17:14

hálózati terhelési adatokon tanítottuk,

Átirat · 17:17

és a kieplékelési időszak egy részében

Átirat · 17:21

pedig ezt az eredményt adtak,

Átirat · 17:23

ami pedig azt mondja,

Átirat · 17:25

hogy a mi zöld és szűk úsz modellünk

Átirat · 17:30

sokkal közelebb van a kék hivatalos,

Átirat · 17:33

ténylegesen lemért rendszertelmelés adathoz,

Átirat · 17:39

sokkal közelebb van, mint ez a hivatalosan

Átirat · 17:41

leadott előrejelentés,

Átirat · 17:43

ami nekünk egy nagyon jó hír,

Átirat · 17:46

és még azt megjelentetném a projekt kapcsán,

Átirat · 17:50

hogy például a növendeti változók

Átirat · 17:52

nagy eredményt is megvizsgáltuk,

Átirat · 17:54

mert nem csak az eredményt adtuk oda,

Átirat · 17:56

vagy itt oda, vagy mutatjuk meg,

Átirat · 17:58

hanem érdemes üzenetet válni az adatokat.

Átirat · 18:00

Szóval egyenként minden feature-ről

Átirat · 18:02

azt kiszámoltuk,

Átirat · 18:04

hogy milyen mértékben járul hozzá

Átirat · 18:06

igazából az előrejelzés számértékeket,

Átirat · 18:11

és nem meglepő módon azt találtuk,

Átirat · 18:13

hogy az időbeli,

Átirat · 18:15

az időjárásbeli adatok,

Átirat · 18:16

szóval hétköznapon vagy hétvegen,

Átirat · 18:18

illetve az időjárásbeli adatokon,

Átirat · 18:20

sütjön annak, vagy pedig nem,

Átirat · 18:21

mert sokkal jobban számít ilyen feladatokban,

Átirat · 18:24

a világos energiapágnál előrejelzésében,

Átirat · 18:28

mint egy csomó más feature-t.

Átirat · 18:30

Ez ugye nem igazán meglepő.

Átirat · 18:37

Nem.

Átirat · 18:39

Igen, hogy miért van egy bűnbülönség,

Átirat · 18:41

ezt konkrétan a MAVI-r jelzi előre.

Átirat · 18:43

A MAVI-nak már évtized óta megvan ugyanaz a rendszer,

Átirat · 18:45

nehéz az átállás,

Átirat · 18:47

számítunk erre,

Átirat · 18:48

azért dolgozunk miha együtt,

Átirat · 18:50

és ők az időjárási adatokat

Átirat · 18:51

igazából nem a rendszereben jól használják,

Átirat · 18:53

hanem a kiváló óta előre,

Átirat · 18:55

úgyhogy évtizedek óta.

Átirat · 18:57

Ez a szakértelme az megérni ők össze.

Átirat · 19:01

Szóval nem ugyanazon a gódon

Átirat · 19:02

azt számítok a dolgokat,

Átirat · 19:04

és ezért tehetek.

Átirat · 19:05

De ez a számíték egyébként.

Átirat · 19:16

Most a teleklampián,

Átirat · 19:17

itt azt mutatom meg,

Átirat · 19:18

hogy számkollegám,

Átirat · 19:19

hát ő valósabbat érzi

Átirat · 19:21

az MSZC dolgozatának a megírását,

Átirat · 19:23

itt ő már nem idősorokkal dolgozik,

Átirat · 19:25

hanem gráf struktúrával adja be az adatokat

Átirat · 19:29

az erre megfelelő gráf neurális válozatoknak,

Átirat · 19:33

gráf kumulációs válozatnak.

Átirat · 19:35

Például villamosenergia áll előrejelzéséhez,

Átirat · 19:38

előtt európai országokban,

Átirat · 19:40

és hát valljuk be,

Átirat · 19:42

hogy a filmos állozat,

Átirat · 19:44

ahogy mindegy országon belül,

Átirat · 19:45

mind országok között,

Átirat · 19:47

az egy gráf.

Átirat · 19:48

És az utóbbi időben már vannak tényleg erre

Átirat · 19:52

speciálizálódott gráf neurális hálózatok is,

Átirat · 19:58

melyeknek kiválóan lehet dolgozni,

Átirat · 20:00

és az elmúlt években,

Átirat · 20:01

ezért az elmúlt években,

Átirat · 20:02

minden volt a mennyire kidolgozva.

Átirat · 20:05

Itt pedig áttérjük az előadás

Átirat · 20:08

utolsó részére,

Átirat · 20:10

ez a harmadik része,

Átirat · 20:11

robotikára.

Átirat · 20:13

Van szerencsém koordinálni

Átirat · 20:16

munkacsoportot a laborunkban,

Átirat · 20:21

mi egyébként a Boston Dynamics

Átirat · 20:25

robotutya,

Átirat · 20:26

ez itt látható seggen van,

Átirat · 20:27

megerősítéses tanításával,

Átirat · 20:29

az a lymphocytic burning-re túlabb,

Átirat · 20:31

mondjuk leginkább.

Átirat · 20:33

És van egy ilyen

Átirat · 20:36

juhalmi növű robottagú,

Átirat · 20:38

és hát mit csinált az ember,

Átirat · 20:41

hogyha egy ilyen-ilyen dolgot végítünk?

Átirat · 20:49

Ez nagy kérdés,

Átirat · 20:52

mert azóta nálunk ilyen a csoport van.

Átirat · 20:54

Én pedig mutattam neki egy kis robotutját,

Átirat · 20:56

az a gyerekemény,

Átirat · 20:58

nagy robotutját,

Átirat · 20:59

ezt kottott,

Átirat · 21:00

igazából itt látható alvány,

Átirat · 21:01

amit megkérdeztem neki,

Átirat · 21:02

videót rólam,

Átirat · 21:03

azt tudtam elvinni.

Átirat · 21:05

Táncoltattam nekik a robotkal,

Átirat · 21:07

és be is mondottuk el,

Átirat · 21:09

hogy ő kis interakcióval

Átirat · 21:10

értesített a robotra,

Átirat · 21:11

és állító részben

Átirat · 21:12

azt mondta neki.

Átirat · 21:13

Na hát én

Átirat · 21:14

lejárultam hozzá,

Átirat · 21:15

hogy istenek változóan motiváljak,

Átirat · 21:17

de minden esetre

Átirat · 21:18

persze kis ügykésok voltak,

Átirat · 21:20

kb. nem tettem arra.

Átirat · 21:21

Szerintem ez a kérdés

Átirat · 21:25

állítható,

Átirat · 21:26

hogy miért nem roboti vagyunk.

Átirat · 21:28

Vissza a robotába,

Átirat · 21:31

konzultatóra nyitvítés,

Átirat · 21:32

mesterséges,

Átirat · 21:33

meg erősítés,

Átirat · 21:34

tanítással.

Átirat · 21:35

Természetesen ez nem csak

Átirat · 21:36

egy jó kis feladat,

Átirat · 21:37

hanem egy kiváló benchmark feladat,

Átirat · 21:38

amit földeszemeltük arra,

Átirat · 21:39

hogy kísérletezünk,

Átirat · 21:40

így életbe fogunk be.

Átirat · 21:41

És mi mellett,

Átirat · 21:42

úgy gondoltam,

Átirat · 21:43

hogy örmény része,

Átirat · 21:44

valószínűleg,

Átirat · 21:45

a kutatók mellett

Átirat · 21:47

már ezt ismeritek,

Átirat · 21:48

a mi esetünkben

Átirat · 21:51

minden esetben

Átirat · 21:52

az agent az egy robotkal,

Átirat · 21:53

az ő környezetre

Átirat · 21:54

az egy passzal,

Átirat · 21:55

színes,

Átirat · 21:56

végülök utcák,

Átirat · 21:57

és a kutatók,

Átirat · 21:58

a kutatók,

Átirat · 21:59

a kutatók,

Átirat · 22:00

például kockák helyzetéről,

Átirat · 22:01

tudomással mennek a robotnak.

Átirat · 22:02

Megkezdődik a tanítás,

Átirat · 22:03

a tanulás,

Átirat · 22:04

aztán a robot cselekszik valamit,

Átirat · 22:05

és mi minden cselekedettére,

Átirat · 22:06

minden akciójára,

Átirat · 22:07

a jutalmára,

Átirat · 22:08

illetve a negatív jutalmára,

Átirat · 22:09

egyébként a büntetéssel válaszolunk,

Átirat · 22:10

és a kutatók,

Átirat · 22:11

a kutatók,

Átirat · 22:12

a kutatók,

Átirat · 22:13

a kutatók,

Átirat · 22:14

a kutatók,

Átirat · 22:15

a kutatók,

Átirat · 22:16

a kutatók,

Átirat · 22:17

a kutatók,

Átirat · 22:18

a kutatók,

Átirat · 22:19

a kutatók,

Átirat · 22:30

éppen annyira,

Átirat · 22:31

hogy a robot tudja,

Átirat · 22:32

hogy jó akció van ugye bevégre,

Átirat · 22:33

vagy nem.

Átirat · 22:34

Aztán pedig a feladat megtanulása,

Átirat · 22:35

hogy a robot hosszú idő alatt

Átirat · 22:36

meg azt jelenti,

Átirat · 22:37

hogy a robot hosszú idő alatt

Átirat · 22:38

meg azt jelenti,

Átirat · 22:39

hogy a robot hosszú idő alatt

Átirat · 22:40

maximalizálja az ő jutalmát,

Átirat · 22:41

az ő jutalmát,

Átirat · 22:42

vagy valami olyan másfuté,

Átirat · 22:43

ezáltal a motiváljuk,

Átirat · 22:44

ezáltal a motiváljuk,

Átirat · 22:45

ezáltal a motiváljuk,

Átirat · 22:46

hogy hozzád ezt a tapasztalatot ne főnök,

Átirat · 22:47

hogy ne,

Átirat · 22:48

hogy főnök,

Átirat · 22:49

hogy szeretnénk,

Átirat · 22:50

és motiváljunk igazából, hogy hozzászóljuk a dolgokat, amiket önök is szeretnék.

Átirat · 22:55

És itt már kipróbáltam, most egy kicsit károszulom.

Átirat · 22:59

Igen.

Átirat · 23:01

Bevedeztem egy videót, amit nagyon örülök, hogy ide is tudunk játszani.

Átirat · 23:07

Mégis csak egy dolgozott feladat. Szedjük ezt részfeladatokra, hogyha tudjuk, és ebben az esetben tudjuk.

Átirat · 23:25

Igen, tudjuk. Például...

Átirat · 23:29

Használjuk ilyen részcílokat, hívjuk ezeket az opcióknak, hogy elmúl, megfog, fölemel, leírva, fölírva, illetve rára.

Átirat · 23:41

Így iskolaizunk, aláházzák ezeket az opcióinkat, és innentől a keresztbe két szinten megy a dolga.

Átirat · 23:47

Van egy tervező, egy felső szintű policy, politika, mely a megfelelő információ védelmeben,

Átirat · 23:57

tehát a...

Átirat · 23:58

ez itt le van írva, az állapot, illetve az jobbájában ismeretében meghívja a megfelelő.

Átirat · 24:06

Például hívjuk meg a grasp opciót a kék lépítőkockára.

Átirat · 24:15

És innentől kezdve már ez az opció, mert ennek van szintén a saját politikája, a rewardja, hogy ez mikor terminál.

Átirat · 24:22

Már csak azzal foglalkozik, hogy a finom motoros, mi az a gripper bejártással rá.

Átirat · 24:30

Befejeződik ez az opció.

Átirat · 24:33

Visszamegy a vezetés a felső szintű politikának.

Átirat · 24:38

És lépésből lépésre így rinfosztja a driving el, és meg lehet tanítani egy robotkocka tornyot építeni.

Átirat · 24:44

Úgy, hogy egyszerűsítettük a történetet, és nyílhatni fogjátok.

Átirat · 24:48

Egy robotkornál egy ilyen érdekesebb ez a jószág.

Átirat · 24:57

Ez a stocking tulajdonában levő macskafogóra keresztelt, host and dynamic spot robot útjája.

Átirat · 25:05

Mely tud már egy falon dolgot, már mint ugye a fizikai, ami ott van a szakival.

Átirat · 25:10

Tud vészésnek közeledni, és az utolsó különböl elkezdődni.

Átirat · 25:14

Tud kezetkogni, lépcsőnk közeltetni fel és le.

Átirat · 25:17

Dolgot tud elhúzni, vagy valakit ki húzni meg maga alul.

Átirat · 25:22

Illetve, ugye ezek a kutyákkal is akadályvel is érdekel.

Átirat · 25:27

De ez nem is a nagy való arra.

Átirat · 25:30

De visszatérve most a kutatás részére.

Átirat · 25:33

A spotot is linfoszmodalomik segítségével, megjelöltesítési napjogtatás segítségével tanultuk, képezzük a nullából.

Átirat · 25:41

És itt, ami szimulációs környezetünk, az NBG, az ICS, és négy optimális kutatók a Hunden Cloudon, ebben a felműben,

Átirat · 25:51

és erre az infrastruktúrájében szükségünk volt.

Átirat · 25:55

De a spotról kapcsolatban olyan feladatokon gondolkodunk, melyek egyrészt szakmai kihívással telje,

Átirat · 26:03

és ez pedig például egy másik feladat, látványos, ami így áll,

Átirat · 26:07

mert hogy azt gyakran lehetne demonstrálni.

Átirat · 26:11

Persze ez a kettő nem zárja ki egymást,

Átirat · 26:13

de esetleg mellátható, hogyha a robot a szimulációk belül interakcióban lép a környezetével, az egy gondolkodtabb feladat.

Átirat · 26:23

Például, például itt egy feladat van, hogy a robot, hogyha menj és azaz emeletnek keresd meg,

Átirat · 26:29

jól csinálj egy két alapját, és ha megtalálhatod, akkor adjátok ki egy üzenetet.

Átirat · 26:33

És na hát ebben elelemeket, járműmodelleket, szenzorokat, szimulációk belüli karbáraképekben,

Átirat · 26:42

rövölő tájékozódást, ezeket mind kihasználunk, és hamarosan ezeket mind integráljuk is a robot, hogyha szimuláció működik.

Átirat · 26:53

És az egy gondom ez, mert valójában csak két-három hónapja lesz ugye a szimulációkon.

Átirat · 26:59

Szimulátorok van a munkák ezzel a spotról,

Átirat · 27:02

így erről még ilyen fancy videókat nem tudok mutatni, mint amit mutattam a robotnál,

Átirat · 27:09

csupán, még ilyen egyszerűbb életképeket, elektrik feladatokban, amiket szimuláltunk,

Átirat · 27:16

és ezzel a fekete hélajelzett A-B-re például itt el tudjuk a robotot járni,

Átirat · 27:24

ugyanis az odamenésre is meg kell tanítani, egy járni is meg kell tanulni.

Átirat · 27:28

Itt például egy fogaslat van, ami ilyen különböző,

Átirat · 27:32

egy asztal, ott tanítottuk egyensúlyozni, járni, és nem lekotyogni.

Átirat · 27:37

Itt a találókat is ültünk, még a lába alá, olyan, hogy ez is ugye egy valós életmérzet lehet.

Átirat · 27:44

Illetve itt ezen az utolsó képen, itt csak tudomásul veszük, hogy a kutya kiválóan érzi a valós fizikát a szimulációban,

Átirat · 27:55

ugyanis itt éppen bemerültél itt az asztalba, és át tudtál tudni.

Átirat · 28:03

Még elmondom azt, hogy hol találkoztatok,

Átirat · 28:05

legközelebb ezzel az igazi sárga, vagy spot robotikával.

Átirat · 28:10

Kettő, azaz két nap múlva, a Vivi Csitta, a Telekom Vivi Csitta futós eseménynek az első napján, szombaton délután,

Átirat · 28:20

körülbelül kettő és négy óra között itt leszünk vele támaszkálni.

Átirat · 28:24

Másnap lehet, hogy kéne maradnom futni, akkor úgynevezünk.

Átirat · 28:28

Szóval, akibé érdekel kicsiket, nagyokat, a SOTES sátránál leszünk, szombaton kettőtől négyig.

Átirat · 28:35

Köszönöm szépen a figyelmet és a lehetőséget.

Átirat · 29:40

Köszönöm szépen a megköszönetet, mert az is nagyon hosszú lett egyébként egyre a zárdáshoz.

Átirat · 29:44

Egy kicsit persze meghozlassuk magunkkal.

Átirat · 29:47

És egyébként a beszélgetést tudunk kérdeményezni egymásra, és utána az állapotban a kérdéseket fel kell menni.

Témák

MI-támogatott

Összefoglaló

MI-támogatott

Könyves Vera a csillagászattól az energetikán át a robotikáig mutat be mesterségesintelligencia-alkalmazásokat. A csillagkeletkezés és az SDSS/SkyServer adatain keresztül szemlélteti a csillagászati adatfeldolgozást és a természetes nyelvű kérdések SQL-lekérdezésekké alakítását. Ezután villamosenergia-hálózati előrejelzési feladatokat, döntésifa-alapú és gráfneurális hálózati megközelítéseket ismertet. Az előadás záró része a robotikára fókuszál: a megerősítéses tanulás, a hierarchikus feladatfelbontás és a Boston Dynamics Spot szimulációs tanítása példáin keresztül mutatja be a kutatócsoport munkáját.

Videó navigáció

Fejezetek

MI-támogatott