Az AI korszakában a hardver és szoftver közötti szinergia kulcsszerepet játszik a digitális fejlődésben. Az E-volution platformon, a DigitalHungary keretein belül, ezen két világ találkozása új lehetőségeket teremt. Fedezd fel az élet virtuális dimenziójá
A legnagyobb technológiai óriások, mint a Microsoft, Amazon, Oracle, Intel, Qualcomm és Google, ma már saját mesterséges intelligencia chipek fejlesztésére összpontosítanak, hogy függetlenítsék magukat az Nvidia dominanciájától. Ezen törekvések célja, hogy javítsák modelljeik energiahatékonyságát, csökkentsék a késleltetést, és optimalizálják a hűtési megoldásaikat. Az Nvidia legfrissebb H-sorozatú gyorsítói 500-1000 W közötti energiafogyasztása világosan jelzi, hogy a számítási teljesítmény további növelése már fizikai korlátokba ütközik. Ennek következtében a technológiai szektor minden szereplője, az okostelefon-gyártóktól kezdve a diagnosztikai cégeken, genomikai kutatásokon és adattudományon át egészen a robotikáig és az ipari IoT-ig, új, hatékonyabb architektúrákat keres, amelyek képesek fenntartható módon kielégíteni a mesterséges intelligencia egyre növekvő igényeit.
A VLSI (Very-Large-Scale Integration) AI-chipek tervezése mellett napjainkra a Field Programmable Gate Array (FPGA) alapú megoldások is kiemelkedő szerepet töltenek be a digitális hardvertervezés világában. Ezek a sokoldalú és rendkívül testreszabható integrált eszközök ideális választást jelentenek azon alkalmazások számára, amelyek nagy teljesítményt, alacsony késleltetést és valós idejű feldolgozást igényelnek. Legyen szó repülésről, biztonságtechnológiáról, pénzügyi szolgáltatásokról vagy távközlésről, az FPGA-k forradalmasítják a digitális rendszerek tervezésének és megvalósításának folyamatait.
A technológiai trendek radikálisan átalakítják a mérnöki kompetenciák elvárásait. A modern mérnökinformatikus nem csupán kiváló szoftverfejlesztőként kell, hogy megállja a helyét; elengedhetetlen, hogy mélyreható ismeretekkel rendelkezzen a számítási architektúrákról, az adatátvitel fizikai korlátairól, a hűtési és energiahatékonysági kihívásokról, valamint az alkalmazott technológiák hardverigényeiről is. A nemzetközi egyetemek és kutatóintézetek mellett a Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs Technológiai és Bionikai Kara (PPKE ITK) kiemelt figyelmet szentel annak, hogy hallgatói mind szoftver-, mind pedig hardverfejlesztés terén alapos tudással rendelkezzenek, és képesek legyenek a tervezéstől a megvalósításig követni a projekteket. Dr. Nagy Zoltán, a PPKE ITK egyetemi docense és a Mérnökinformatikus képzés szakfelelőse hangsúlyozza: "A hallgatók már az első félévtől aktívan részt vehetnek a kar kutatási műhelyeiben és laboratóriumaiban. Valós áramkörök és chipek tervezése során a legnagyobb ipari fejlesztések logikáját követik. Ezeket a megoldásokat valós időben lehet tesztelni és módosítani, így napok alatt létrehozhatók olyan architektúrák, melyek megvalósítására ipari környezetben akár évek is szükségesek."
A mesterséges intelligencia fejlődésének egyik leglátványosabb, de egyben legmélyebb hatású iránya a "talk to your data" paradigma: az a képesség, hogy a felhasználók természetes nyelven kommunikáljanak az adatbázisokkal, elemzőrendszerekkel vagy épp gépi tanulási modellekkel. Ez a trend radikálisan átalakítja az ember-gép interakciót: az adat többé nem csak lekérdezhető, hanem értelmezhető és kontextusban kezelhető a mesterséges intelligencia révén. A mérnökinformatikusok számára ez több szempontból is meghatározó. Egyrészt a hagyományos adatbázis- és szoftverfejlesztési tudás kiegészül a nyelvi modellek integrálásának ismeretével, vagyis azzal, hogyan lehet egy adatforrást generatív AI-rétegen keresztül elérhetővé tenni. Másrészt új típusú adatarchitektúrák és biztonsági kihívások is megjelennek: a természetes nyelvi lekérdezésekhez szükséges kontextusépítés, adat-előkészítés (data curation), valamint a prompt-vezérelt folyamatok optimalizálásának mérnöki feladata. "Kiemelt hangsúlyt helyezünk arra, hogy a hallgatóinkat megtanítsuk hatékonyan együttműködni az AI-jal. A természetes nyelvi lekérdezésekkel adatokat elemezni, kódot generálni, modelleket finomítani. A "talk to your data" szemlélet ma már nem jövőkép, hanem valós kutatási téma, amelyből szakdolgozatok és ipari együttműködések is születnek." - teszi hozzá Lukács Gergely, a PPKE ITK egyetemi docense, a Mérnökinformatikus képzés oktatója.
A kutatásunk középpontjában a multimodális adattudomány áll, amely magában foglalja a kép-, hang- és szenzoradatok feldolgozását, a gépi látás technológiáit, valamint a biológiai adatok elemzését. Ezen területekhez kapcsolódóan mesterséges intelligencia alapú döntéstámogató rendszerek kifejlesztése is szerepel a célkitűzéseink között. A Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs Technológiai Karának több évtizedes tudományos tapasztalata képezi az alapot számunkra, beleértve Roska Tamás bionikai és gépi látás kutatásait. Emellett a karon elérhető Mesterséges Intelligencia Alkalmazásai szakirányú továbbképzés célja, hogy azok számára is hozzáférhetővé tegye az MI lényeges aspektusait, akik nem mérnöki háttérrel rendelkeznek, vagy más szakterületről érkeznek. Az egykori hallgatóink ma már olyan neves vállalatoknál dolgoznak, mint a Google, a Lidl Data Competence Center, a Bosch, a Morgan Stanley, valamint a Hi-Fly Labs projektjein, továbbá részt vesznek a Krausz Ferenc által vezetett Center for Molecular Fingerprinting kutatási programjaiban is.
