KOGNITÍV MOBILITÁS 2025: NEMZETKÖZI KONFERENCIA VOLT A BOSCH BUDAPEST INNOVÁCIÓS KAMPUSZON
Az idén olyan hangulat lengte be a CogMobot (4th International Conference on Cognitive Mobility), mintha a város egy pillanatra kísérleti tereppé változott volna: mérnökök, kutatók, közlekedéstervezők és iparági vezetők ugyanazt a kérdést tapogatták – hogyan kezd „gondolkodni” a mobilitás, ha az ember és a gép kognitív képességeit egy rendszerben értelmezzük.
A kognitív mobilitás esernyője alá sok minden befér: mesterséges intelligencia a járművekben és az infrastruktúrában, a fenntarthatóság műszaki válaszai, a logisztika és az ellátási lánc, sőt a városi élet minősége is. A szervezők egyszerű üzenete mögött komoly tudománypolitika áll: a különféle szakterületeknek összehangoltan kell dolgozniuk, különben a „jövő mobilitása” konferenciaszlogennek marad.
A kétnapos program több mint 60 előadással, kerekasztalokkal és ipari bemutatókkal bizonyította, hogy a téma nem elméleti luxus – a kognitív infokommunikációtól a gépi tanulásig mindennek helye van a közlekedés jövőjében. A fókusz az ember-gép kapcsolat, az AI szerepe és az infrastruktúrák fenntarthatósága köré szerveződött, és a hangütés végig emberközpontú maradt: az innováció akkor érték, ha számon kéri magán a társadalmi és környezeti következményeket.
Egy konferencia, ahol a rendszer az üzenet
A nyitógondolat egyszerre volt visszafogott és ambiciózus – technológiát csak úgy érdemes fejleszteni, ha közben számolunk az emberek világával és a környezet terhelhetőségével. A Bosch oldaláról ez nem marketingmondat, hanem stratégia: az „Életre tervezve” szemléletben az ipari AI nem cél, hanem eszköz arra, hogy termékben és folyamatban egyaránt növekedjen a minőség és a hatékonyság – a fenntarthatósággal együtt.
A CogMob idei különlegessége a vasúti fókusz volt. Nem véletlen: ha a nagy tömegű áruk karbonlábnyomát komolyan vesszük, a villamosított vasút az egyetlen valós zöld alternatíva – feltéve, hogy okosan szervezzük. Pályaállapot, rendelkezésre állás, kapacitás, menetrend: mindez optimalizációs probléma, ahol az AI már nem jövő idő. A konferencia ezt egyértelműen ki is mondta.
„Nem az alrendszerek külön optimuma számít, hanem a teljes mobilitási rendszeré” – nyilatkozta lapunknak Prof. Zöldy Máté, a BME Fenntarthatósági Tanszék egyetemi tanára, a CogMob társalapítója. Szerinte a vasút kognitív korszakváltása kézzelfogható hasznot hoz a logisztikában: pontosabb teljesítés, kevesebb üresfutás, alacsonyabb sérülési kockázat – mindez adatalapon.
A vasút, mint rendszerteszt – diagnosztika, ikrek, megelőzés
A vasút kiváló lakmuszpapír – nagy, összetett, sűrűn használt infrastruktúra, ahol az egy százaléknyi elérhetőségjavulás milliárdokat ér. A budapesti fórumon a „kognitív vasút” képe szenzoros állapotfigyelésből, valós idejű anomáliadetektálásból és digitális ikrekből épült. Utóbbi nem sci-fi: az „infrastruktúra-avatar” lehetővé teszi, hogy hidak és műtárgyak terhelését és elhasználódását modellezve a beavatkozás ne utólagos kárkezelés, hanem előrelátó döntés legyen. Így a vágányzár nem sorscsapás, hanem kontrollált kompromisszum. A közlekedési fenntarthatóság a számítás oldaláról lesz kézzelfogható – a vasút akkor „zöld”, ha a rendszer egésze jobban ért a saját működéséhez.
A fenntarthatóság másik, kevésbé látványos, de stratégiai szála az anyagfüggőség oldása. A kritikus ritkaföldfémekhez való hozzáférés geopolitikai és ellátási kockázat. A Bosch által bemutatott fejlesztések azt célozzák, hogy a jövő elektromos hajtásrendszerei részben vagy teljesen kiváltsák ezeket, magas hatásfok és gyárthatóság mellett. Ha ez a mérnöki ígéret beérik, nemcsak az autóipar, de a mobilitási infrastruktúra egészének költség- és kitettségprofilja írható át.
AI „a dobozban” – egy magyar projekt, amely a csomagolásnál kezdi
A konferencia egyik legföldközelibb pillanatát a Bosch Automated Unpacking Machine (AUM) adta, ami olyan 3D-látással és AI-val támogatott rendszer, amely a beérkező dobozok sokféleségével birkózik meg ipari környezetben. A cél kézzelfogható: sorozatgyártási minőségben, 99,8%-os rendelkezésre állással vágni-felnyitni, felismerni, kiszedni, szétválogatni (papír-műanyag), és közben a kivételeket is értelmesen kezelni. A projekt 2022 óta magyar vezetéssel fut, és a hatvani gyár, a Budapesti Fejlesztési Központ, az ELTE AI tanszék és a Bosch központi logisztikai szervezete dolgozik együtt rajta, és az iparosítás előtti utolsó tanulmányfázis lezárult.
Az AUM idegrendszere klasszikus, és mégis új. A tárgyfelismerés YOLOv5tel indul, él- és kontúrfeldolgozáson megy át, RANSAC-illesztés stabilizálja, az „ellipse fitting” pedig a tekercsek (reel) biztos megragadását segíti. A gépi látás itt nem öncél. A valóságban ritkán szabványos a csomagolás, az átkötőszalagok detektálásától, a töltőanyagok eltávolításáig minden mozdulat kognitív döntés. Nem véletlen, hogy a projekthez 10 szabadalmat adtak be 2024 végéig.
Karaffy Zoltán, a Bosch digitális transzformációért felelős igazgatója a szünetben adott interjúban úgy fogalmazott: a vállalati előny nemcsak mérnöki kreativitás, hanem az adatvagyon és a tudáscsatornák minősége: több mint 5000 AI-szakértő, tízezres nagyságrendű tanúsított munkatársi közösség, és egy olyan ipari AI-journey, amelyben 2025-re a termékek és a folyamatok túlnyomó részébe beépült valamilyen AI-komponens. A foundation modellek szerepét külön kiemelte, amelyek nemcsak felismernek, hanem kontextust is adnak természetes nyelvű magyarázatokkal, ami auditálhatóvá teszi a döntést. Ez a csomagolási kivételek kezelésénél aranyat ér. A „magyar projekt” hangsúlya sem véletlen: a fejlesztés budapesti és hatvani fókuszú az ELTE-vel és a német logisztikai központtal együttműködésben – vagyis az innováció térben is hálózatos. A dobozok felvágásától a beérkeztetés (incoming goods) regisztrációjáig tartó lánc gyakorlatilag az inbound logisztika sztenderdizálásáról szól – olyan folyamatok automatizálásáról, amelyeket eddig a rutin és a kézügyesség tartott össze.
Miért fontos ez a csomagolóiparnak?
Azért, mert a csomagolás – akár tetszik, akár nem – az ellátási lánc belső nyelve. A doboz felnyitása nem adminisztratív gesztus, hanem minőségügyi és munkaerő piaci kérdés. Az AUM a változatosságot adatproblémává alakítja: tanul, általánosít, és képes egységes döntési logikát adni különféle beszállítói gyakorlatok mellett is. Az átkötőszalag-felismerés (strap detection),a tekercsmegragadás geometriája és a kivételek AI-alapú kezelése mind arra mutatnak, hogy a „szabványtalanság” költségei csökkenhetnek. A kézi bontás fizikai megterhelésétől a sérüléskockázatig sok minden mérsékelhető – és közben a nyomon követhetőség nő, hiszen a szenzoros képi naplózásból auditálható történet lesz. A tágabb képben a kognitív mobilitás azt üzeni a csomagolóiparnak és a raktárlogisztikának, hogy az AI ott segít a legtöbbet, ahol heterogén a világ.
A beérkező csomagok, a kivételes csomagolások, a „nem pont úgy jött, ahogy a specifikáció írja” helyzetek mind abba az irányba tolják a megoldásokat, hogy a modell ne csak látni, hanem magyarázni is tudjon. A természetes nyelvű indoklás (hogy miért így döntött) nem csupán felhasználóbarát, hanem vitakezelési és minőségirányítási előny – a beszállítóval folytatott párbeszédben a döntés logikája közös nyelvre fordítható.
És itt zár vissza a történet a vasúthoz. A pályadiagnosztika vagy a biztosítóberendezések állapotfigyelése ugyanazt kívánja, mint a dobozbontás: megbízható érzékelést, robusztus általánosítást és magyarázhatóságot.
Ha ezt a háromszöget egy rendszerben tartjuk, a zöld átmenet nemcsak mérnöki bravúr lesz, de üzemi gyakorlat is – Budapestről indulva, iparágakon át. A CogMob idei esszenciája nem az, hogy „mindenhol AI van”, hanem az, hogy a mobilitás – vasúton és raktárban egyaránt – tanulni kezdett önmagáról. A Budapesten elhangzott, akár nemzetközi példák is (ritkaföldfém-kiváltás, rossz látási körülmények közt is megbízható érzékelés, digitális ikrek, automatizált csomagfelnyitás) azt mutatják, hogy a kognitív technológiák egyre több helyen válnak üzemszerűvé. És ha így van, a közlekedés és a logisztika jövője közelebb van, mint hinnénk. Ott kezdődik, ahol egy doboz fedelét felnyitjuk – és közben a rendszer maga is jobban érti, hogy mit csinál.
Sándor Ildikó | Fotók: boschmediaservice.hu
Transpack Tudástár: Kognitív mobilitás – AI-vezérelt közlekedési és logisztikai rendszerek összefoglaló fogalma, amely az ember–gép együttműködésben rejlő döntési, érzékelési és magyarázóképességeket integrálja a vasúti infrastruktúrától a raktári automatizálásig, így növelve a biztonságot, hatékonyságot és fenntarthatóságot.
