Lego robottól az önvezető járművekig
Hosszú évtizedek nyugodt fejlődése után ismét az autóipar forradalmának lehetünk szemtanúi. A járműgyártók és -fejlesztők egyre nagyobb hangsúlyt fektetnek az elektromobilitás, az informatikai biztonság, az önvezetés és a mesterséges intelligencia területére. A közlekedésszervezés szempontjait is figyelembe véve szembe találjuk magunkat a járműmegosztás, a mobilitási szolgáltatások és a fenntarthatóság kihívásaival. Ez a rendkívül izgalmas, dinamikusan változó és fejlődő szakma az oktatás és kutatás oldaláról is megköveteli az állandó fejlesztéseket és a legkiválóbb szakemberek képzését.
A BME Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kara több mint 3 évvel ezelőtt egy olyan pályázatot nyújtott be, amely egyedülálló lehetőséget biztosít a járműmérnökképzés modernizálásához és a tehetséges hallgatók támogatásához. A szakmai munka 2017 nyarán kezdődhetett meg a „Tehetséggondozás és kutatói utánpótlás fejlesztése autonóm járműirányítási technológiák területén” c. EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00001 számú nyertes pályázat keretében, konzorciumot alkotva az Eötvös Loránd Tudományegyetemmel és a Széchenyi István Egyetemmel. A pályázat számtalan területen biztosít forrásokat a konzorciumi partnerek számára, az infrastruktúrafejlesztéstől, a hallgatói ösztöndíjakon keresztül, a nemzetközi konferenciarészvételekig. Fiatal tehetségek nagyon széles köre kap folyamatos fejlődési lehetőséget, kezdve az alapképzéssel (BSc), majd a mesterképzéssel (MSc), a doktoranduszokon át, egészen a már PhD fokozattal rendelkező fiatal kutatókig.
Célunk, hogy a tehetséges és szorgalmas mérnök- és kutatójelöltek ne kizárólag a céges gyakornoki programokban szerezhessenek fejlesztői tapasztalatot, hanem szabadon kiélhessék kreativitásukat, miközben a legmodernebb technológiákkal ismerkednek meg. A félévente mintegy 50 ösztöndíjas hallgató napjaink legizgalmasabb gépi tanulási, valamint jármű- és közlekedésirányítási feladataival találkozik és valósítja meg ötleteit. Van, aki egy szimulátorban tanít egy gépi tanuló ágenst egy versenyautó irányításra. Más a Deepmind AlphaGo algoritmusával próbál autópályás közlekedési szituációkat megoldani. A szórakoztató, de hatalmas kihívásokkal teli feladatok közben a résztvevők elsajátították a gépi tanulás elméletét, megismerték az iparban és a kutatásokban használatos szimulátorokat, valamint megtanultak akár több népszerű programnyelvben (Python, C++) is fejleszteni.
Az eredményeiket a virtuális környezeten túl a valóságban is kipróbálhatják. Kezdésként egy lidar szenzorral felszerelt Lego roboton, a rutinosabbak később komolyabb kísérleteket végezhetnek egy elektromos gokarton, míg legígéretesebb fejlesztők akár egy valós járművön, a ZalaZone tesztpályán is tesztelhetik elméleteiket. A hallgatók megmérettethetik tudásukat a robotversenyeken és a Tudományos Diákköri Konferenciákon, vagy akár a nemzetközi szintéren egy tudományos publikáció előadásával és megvédésével. A megszerzett tudás és fejlesztési tapasztalat óriási többletet jelenthet egy pályakezdő mérnöknek az elhelyezkedésben. Továbbá lehetőséget ad a kutatói munka megízlelésére, így a legjobbak akár doktori képzésben is folytathatják a megkezdett témájukat.
A program eddigi működése maximálisan bebizonyította létjogosultságát. A vidám hangulatú hallgatói versenyek, az egyre színvonalasabb szakdolgozatok és diplomamunkák, a Tudományos Diákköri Konferenciák folyamatosan növekvő népszerűsége, valamint az ösztöndíjprogramra jelentkező tehetséges hallgatók nagy száma is jelzi, hogy jó úton haladunk.
Forrás: Totalcar
https://totalcar.hu/info/2020/07/29/lego_robottol_az_onvezeto_jarmuvekig/