Свечана академија – Славним прецима у част!

Свечана академија у част победе Српске војске у Првом светском рату биће одржана 13. децембра 2018. године са почетком у 18 часова у Свечаној сали 211  Машинског факултета Универзитета у Београду.

Учесници у програму су:

ван. проф. др Игор Бачкалов, Машински факултет у Београду,

доц. др Мирјана Стаменић, Машински факултет у Београду,

доц. др Јелена Сворцан, Машински факултет у Београду,

асист. др Милош Марковић, Машински Факултет у Београду,

ван.проф. Ђорђе Чантрак, Машински факултeт у Београду.

 У уметничком делу програма учествују:

1. Хор при храму Свети Ђорђе на Бановом брду. Диригент је Емилија Милин, а чланови хора су : Весна Крнета, Славица Мишковић, Данијела Малинар, Биљана Петковић, Мирјана Стаменић, Свијетлана Цвијетић (сопран); Александра Војиновић, Рада Ђумић, Драгана Поповић, Марија Стаменић и Јелена Савић (алт); Александар Павловић, Душан Пајевић, Стефан Савић (тенор); Александар Добрић, Срђан Тепарић (бас)

2. Народни гуслар Ђорђије Копривица

3. Глумци: Лепомир Ивковић, у улози војводе Степе Степановића и Бошко Пулетић, у улози војводе Живојина Мишића

4. Водитељи: Миљана Војводић и Стефан Ђоковић

Свечана академија се одржава славним прецима у част! Организатори се посебно захваљују  Застава филму и директору, господину потпуковнику Горану Иконићу на одобрењу да се на свечаности прикажу одломци из филма „Загледани у вечност“.

Организатори Свечане академије су ван проф. др Ђорђе Чантрак и истраживач сарадник Новица Јанковић са Машинског факултета у Београду.

(Извор: Машински факултет)

 

 

проф. др Љубодраг Тановић: Активности MФ на унапређењу квалитета наставе

Машински факултет Универзитета у Беогараду је један од малобронијих факултета у Србији, који студентима нуди широку лепезу смерова и перспективних занимања у домену машинског инжењерства. Неки од њих јединствени су и у региону. То је један од основних разлога, због којег, из године у годину, међу младима расте интересовање за упис на Машински факултет, али и за наставак школовања на мастер и докторским студијама у области машинства.

По први пут, ове године, на мастер академским студијама, попуњено је свих 416 акредитованих места, рекао је у разговору  за сајт МФ, продекан за наставу, проф. др Љубодраг Тановић. Према његовим речима, после два уписна рока, мастер академске студије уписало је 384 кандидата у статусу буџетских студената и 32 кандидата у статусу самофинансирајућих студената. На жалост, додао је, било је и оних који нису успели да се упишу.  Када је реч о докторским студијама, овај ниво студија уписало је 38 студената – 10 буџетских и 28 самофинансирајућих, и настава се од 2. новембра одвија према наставном плану и програму.

Сумирајући резултате овогодишњег уписа за све нивое студија, проф. Тановић је рекао да су квоте испуњене и да су на Машинском факултету задовољни. „С обзиром да је ове године број потенцијалних кандидата за упис на факултете у Србији  био мањи за око четири хиљаде, резултат је добар и на основним академским студијама. Очекујем да ће и наредне године упис бити на овогодишњем нивоу“, истакао је наш саговорник.

У сусрет упису у школску 2019/2020. годину

Низ година уназад,  Машински факултет за будуће бруцоше организује припремну наставу за полагање пријемног испита из математике. За кандидате који намеравају да упишу студије машинства у школској 2019/2020. години, припремна настава је почела  8. децембра, уз напомену да је на првом часу било присутно 65 кандидата. „Важно је нагласити да је Машински факултет у сарадњи са надлежним институцијама и ове године подржао иницијативу која се односи на афирмативне мере за упис на факултете. С тим у вези, донели смо одлуку да за 20 матураната из социјално-економски осетљивих група, који су високо мотивисани да упишу студије машинства, омогућимо не само да бесплатно похађају припремну наставу, него и буду ослобођени плаћања накнаде за полагање пријемног испита“, истакао је проф. Тановић.  Он је подсетио да је Факултет и прошле године подржао ову иницијативу, као и да пружа максималну подршку и свим другим активностима студената које се односе на такмичења у знању, спорту, међународна такмичења, студентске конгресе и сл.

У корак са технолошким напретком – нови студијски програм

Унапређење квалитета наставе је један од основних развојних приоритета Машинског факултета. Осавремењавање наставног процеса је немогуће без примене информационих технологија које имају кључну улогу  у еволуирању у информационо друштво. Због тога је ННВ Машинског факултета донело одлуку о увођењу новог студијског програма „Информационе технологије у машинству“ на основним академским студијама, које су до сада биле јединствене.

Сенат Универзитета у Београду је још у јануару ове године дао „зелено светло“ за увођење новог смера, а у новембру  је стигао и допис Националног тела за акредитацију квалитета у високом образовању у којем се наводи да документација о оснивању новог студијског програма технички испуњава потребне стандарде. Међутим, због доношења нових нормативних акта којима се регулише функционисање Националног акредитационог тела и избор рецензената, дошло је до застоја у процесу акредитације.

Проф. Тановић очекује да ће цео процес бити окончан до краја  јануара наредне године, односно, пре расписвања конкурса за упис на факултете у 2019/2020. години. „Смер – ИТ у машинству је атрактиван, актуелан и прати интенције примене информационих технологија, и сигурно ће допринети још већем интересовању младих за упис на Машински факултет“ нагласио је наш саговорник. С друге стране, наставио је, инплементација новог смера, а самим тим  и квалитативно другачијег приступа у  настави, допринеће унапређењу целокупног наставног и истраживачког процеса на факултету, а инжењери оспособљени и спремни за изазове које доноси убрзани технолошки развоја у свету.

Нова катедра одговор на глобалне трендове у науци

На бази дугогодишњих, интензивних домаћих и међународних истраживања у области биомедицинског инжењерства, у овој школској години стоврени су услови да се на Машинском факултету формира, нова, 25. по реду катедра – Катедра за биомедицинско инжењерство. „Конституисање ове катедре је у складу са развојем ове дисциплине у оквиру програма ЕУ, али  и глобалним трендовима у науци. Технолошки напредак доноси промене и у области машинства, које еволуира од традиционалног ка савременом принципу. Биомедицинско инжењерство је инжењерство које повезује медицинске и техничко-технолошке науке, а интенције у свету су студијски програми базирани на интердисциплинарним и мултидисциплинарним приступима. С тим у вези можемо у будућности очекивати не само настанак нових катедри, већ и повезивање постојећих и формирање актуелних нових праваца истраживања“, истакао је проф. Тановић.

Уводна предавања – увод ефикасније студије

Пре две године, Машински факултет је, следећи добру праксу универзитета у свету, у наставни процес на првој години студија увео уводна предавања из математике и физике, с циљем да бруцошима олакша праћење наставе из тих предмета, веома важних  за студије машинства, а самим тим повећа и проходност на испитима. Ова новина је, према речима продекана за наставу, дала ефекте. „Уводна предавања из математике и физике за бруцоше показала су се више него корисним. То показују, не само резултати испитних рокова у шк. 2016/2017 и 2017/2018 години, на којима је остварена пролазност између 50 и 63 процента, него и број студената који уписују другу и трећу годину основних академских студија и прву годину мастер студија“, подвукао је наш саговорник.

Апликација „Студентски сервис“ за бољи квалитет услуга и ефикасније пословање

Апликација „Студентски сервис“ омогућава директну комуникацију студената са студентском службом Машинског факултета. Путем ове апликације, студент може да провери и контролише тачност основних података које факултет евидентира приликом уписа; изабере изборне предмете и има увид у евиденцију тих предмета. Такође, може да прати евиденцију о предиспитним обавезама и положеним испитима и има увид у ток студија и приказ финансијских картица за уплате које се односе на школарину или пријаву испита, односно, да има увид  у укупно задужење и евиденцију свих уплата… „На тај начин желимо да подигнемо квалитет услуга студентима и истовремено унапредимо пословање факултета“, нагласио је наш саговорник.

Од ове школске године у оквиру апликације постоји и опција пријаве испита електронским путем (за испите који се пријављују четврти и сваки наредни пут), с тим да студент прво мора да уплати трошкове полагања испита. С друге стране, студенти неће моћи да пријаве испит, уколико уредно не измирују обавезе према факултету, односно не уплаћују школарину, која је, иначе подељена на 10 месечних рата и која мора да се реализује у складу са потписаном изјавом о финансирању студија. „То јеизузетно важно због система пословања Машинског факултета, али и због самих студената који праћењем својих задужења могу врло брзо да коригују грешку коју уоче у свом сервису. Наш императив је да унапредимо пословање тако што ћемо студенту омогућити да сва питања која се односе на упис, школарину, пријаву испита и сл., решава преко апликације и да у Студентску службу долази само када мора“, закључио је на крају проф. Тановић.

(Извор: Машински факултет)

IMAGINE IF! такмичење у Србији

Отворене су пријаве за прво IMAGINE IF! такмичење у Србији, које у сарадњи са Научно-технолошким парком Београд (платинасти партнер) и Health Tech Lab-om (сребрни партнер) реализује Innovation Forum Cambridge.
Такмичење је отворено искључиво за стартапе из здравственог сектора и представља одличну прилику за добијање менторске подршке, бесплатних савета локалних и иностраних стручњака из индустрије и академије, умрежавање са 10.000 иноватора преко глобалне платформе Иновационог Форума, као и могућност да обезбеде финансирање и лабораторијски простор.
Победник локалног такмичења у Србији имаће могућност да представља свој стартап и на финалном такмичењу у Кембриџу. Рок за пријаве је 15. јануар 2019 на https://inno-forum.org/accelerator/apply/.
Више информација на сајту НТП Београд и http://inno-forum.org/accelerator/.

Тим за ревизију ASIIN акредитације: Видан напредак Машинског факултета

Тим за ревизују немачке ASIIN акредитације, који је протекле недеље боравио у дводневној посети Машинском факултету у Београду, позитивно је оценио досадашње активности управе и запослених на подизању квалитета студијских програма и наставе на основним и мастер академским студијама, као и планове даљег развоја факултета.

ASIIN је немачка агенција за националну и интернационалну проверу квалитета и акредитацију студијских програма и институција високог школства у области инжењерских, информатичких и природно-математичких наука. ASIIN акредитација представља потврду међународног квалитета студијских програма. Машински факултет је ту потврду добио 2013. године за програме основних и мастер академских студија, који су тада акредитовани на  период од од пет година, колико и важи ASIIN акредитација. На захтев факултета покренут je поступак за продужење акредитације, а посета ревизорског тима је део тих активности.

У тиму, који је предводио проф. др Стефан Кабелак са Лајбниц Универзитета у Хановеру, били су и проф. др Норберт Балман са Универзитета Оснабрик, др Кристоф Ханиш из компаније Фесто, др Холгер Кортхалс, представник ASIIN-а и Лејла Васић, студент Универзитета у Бања Луци. Њихов задатак је био, да на лицу места, кроз одвојене разговоре са члановима деканског колегијума и шефовима катедри, руководиоцима модула, студентима, наставницима, партнерима факултета и алумнистима, утврде испуњеност услова за реакредитацију студијских програма Машинског факултета.

Током разговора акценат је стављен на квалитет студијских програма, од структуре до начина извођења наставе, организацију и извођење испита, запослене на Факултету, улагање у кадрове Факултета, улагање у развој студената, транспарентност рада Факултета, као и управљање квалитетом. Чланови ревизорског тима обишли су и истраживачке и наставне капацитете факултета: рачунарску учионицу, Лаобраторију за парне и гасне турбине, Центар за обуку енертетских менаџера,  Лабораторију са кибернетику и мехатронске системе,  лабораторијски простор Катедре за моторе, Аеротунел, Лабораторију за биомедицинско инжењерство, Лабораторију за пумпе, хидрауличне турбине, преноснике и хидромашинску опрему, као  и Лабораторију за пројектовање и аутоматизацију прехрамбене опреме.

„Уочили смо видан напредак Машинског факултета у протеклих пет акредитационих година, истакли су чланови тима. Посебно су нагласили високу компетентност професора и доцената, квалитет студената и њихову отвореност за нова знања, као и завидан ниво истраживачких капацитета.  Сада следи израда прелиминарног извештаја који ће већ у јануару бити достављен Машинском факултету како би се још једном проверили сви подаци, односно кориговале евентуалне непрецизности. После тога извештај се шаље Техничком комитету ASIIN-а, који даје препоруку Акредитационој комисији која доноси коначну одлуку о реакредитацији.

На Машинском факултету очекују да ће позитивна одлука о продужењу акредитације бити донета већ на пролеће наредне године.

(Извор: Машински факултет)

Одбрана доктората Николе Гавриловића на ISAE-SUPAERO у Тулузу: Стазама славних професора Машинског факултета  

Maшински факултет Универзитета у Београду има вишедеценијску традицију водеће академске институције у области машинства и ваздухопловства, у Србији и региону. Та традиција је препозната и у свету. О томе говоре, не само међународне ASIIN и RINA акредитације, него и позиви који на адресу Машинског факултета стижу из најугледнијих светских академских и научних институција за учешће на престижним научним скуповима и истраживачким пројектима.  С тим у вези, стигао је позив из Француске, са најпрестижније ваздухопловне школе, SUPAERO- Ecole Nationale Supérieure de l’Aéronautique et de l’Espace Универзитета у Тулузу, уваженом проф. др Бошку Рашуо да буде један од рецензената докторског рада и председник Комисије за одбрану доктората свог некадашњег студента Николе Гавриловића. Ово представља посебно признање, не само за Катедру за ваздухопловство, Машински факултет и Универзитет у Београду, него и за целу нашу земљу.

 „Веома сам почаствован позивом, не само због тога што је Никола један од мојих најбољих студената међу 1500 колико сам их до сада у каријери имао, него и због чињенице да је традиција Машинског факултета Универзитета у Београду делом везана и за традицију ове угледне научне институције“, истакао је проф. Рашуо. Та веза, како је рекао, датира још из времена када је SUPAERO- ISAE била у саставу Сорбоне у Паризу. „Два моја уважена професора докторирала су на тој научној институцији под менторством чувеног професора аеродинамике Алберта Тусена. Академик, проф. др Мирослав Ненадовић, један од оснивача Катедре за ваздухопловство докторирао је 1936. године, а 1938. године докторат је одбранио и академик, проф. др Светополк Пивко, један од оснивача Ваздухопловно-техничког института у Жаркову.“

Професор Рашуо је уверен да ће и Никола наставити ту сјајну традицију. „На то указују научни резултати које је остварио у докторској дисертацији под насловом „Endurance Improvement of Mini UAVs Through Energy Harvesting from Atmospheric Gusts“, или у слободном преводу – Продужење трајања лета мини беспилотних летелица уз коришћење енергетских потенцијала атмосферских турбулентних слојева, тзв. Гаста“.

Ова дисертација је, како је истакао, изразито мултидисциплинарна и обухвата више научних области – бионику, аеродинамику, динамику лета и аутоматско управљање, а главни научни доприноси су остварени у идентификацији новог механизма лета у једрењу и детаљнијој примени једначина кретања летелица у условима неуниформног и нестационарног струјног поља. Такође, додао је, развијен је и нови сензорски систем који обезбеђује неопходне информације о струјном пољу које су корисне за екстракцију енергије из турбулентних атмосферских слојева, а што је и верификовано спроведеним експерименталним резултатима из хоризонталних струјних градијената.

„Треба истаћи и то да су експерименти обављени у две кампање, у аеротунелима и слободном лету: у Тулузу на летелици типа летећег крила, а у Мелбурну на РМИТ универзитету у Аустралији, на летелици класичне конфигурације. Остварене научне доприносе Никола је верификовао у три врхунска часописа са СЦИ листе (AIAA Journal of Aircraft, International Journal of Micro Air Vehicles и Bioinspiration & Biomimetics journal) и на неколико уважених научних конференција“, нагласио је проф. Рашуо.

Одбрана доктората је обављена пред комисијом у којој су били: председник комисије проф. Бошко Рашуо са Машинског факултета Универзитета у Београду, рецензент и члан комисије, проф. Jack Langelaan са Penn State University, рецензент и члан комисије – преко видео линка, проф. Chris Toomer са University of the West of England, Bristol, испитивач и члан комисије, доцент Murat Bronz (ENAC – Ecole Nationale de l’Aviation Civile), испитивач и члан комисије, ко-ментор, проф. Emmanuel Bénard (ISAE-SUPAERO) и ментор, проф. Jean-Marc Moschetta (ISAE-SUPAERO).

„Никола је у предвиђеном року од 40 минута на бриљантан начин изложио главне научне резултате које је остварио у својој докторској дисертацији. После успешних одговора на сва питања и коментаре које су постављали чланови Комисије за одбрану докторске дисертације, донели су једногласно одлуку да се дисертација прихвати и оцени највишом оценом, уз предлог за доделу специјалне награде Фондације ISAE-SUPAERO“, навео је наш саговорник.

Процедура одбране докторских дисертација на ISAE-SUPAERO, како је истакао проф. Рашуо,  у извесним елементима се разликује у односу на нашу праксу. Комисија за одбрану се састоји од 5-8 чланова, од којих бар два треба да буду ван матичне куће, као спољни рецензенти, чији је задатак да процене да ли поднета дисертација испуњава све потребне научне и законске услове да се може приступити јавној одбрани. Они независно пишу своје извештаје, укључујући и завршну оцену о квалитету писане верзије дисертације. Ако су оба извештаја позитивна онда се заказује и приступа јавној одбрани.

„Сама одбрана је у једном делу доста слична нашој пракси. Одбрана доктората траје 40 минута, а онда се прелази на постављање питања или коментаре, где сваки члан Комисије има на располагању до 10 минута (укључујући и одговоре кандидата). Потом се чланови Комисије повлаче у другу просторију где дискутују о квалитету одбране и доносе одлуку да ли је прихватају и са којом оценом, овом делу не присуствују ни ментор ни ко-ментор. Након тога се Комисији придружују ментор и ко-ментор, када се сачињава и потписује Извештај са обављене јавне одбране докторске дисертације“, нагласио је на крају проф. Рашуо.

О традицији и везама ISAE-SUPAERO и Машинског факултета у Београду

Ecole Nationale Supérieure de l’Aéronautique et de l’Espace основана је 1909. године у Паризу и била је у саставу Сорбоне (Université Paris IV-Sorbonne) све до 1968. године када је  пресељена у Тулуз. Проф. Мирослав Ненадовић, када је докторирао 1936. године, са темом: „Recherches Sur Les Cellules Biplanes Rigides D’Envergure Infinie“, био је пети доктор ваздухопловних наука у целој Француској. Проф. Светополк Пивко је докторирао 1938. године, са темом: „Contribution à l’étude de l’hélice dans le domaine du point fixe et de son interaction avec l’aile sustentatrice“, обојица под менторством Проф. Алберта Тусена (Albert Toussaint). Остали детаљи о овој уваженој институцији могу се наћи и на следећим линковима:

https://en.wikipedia.org/wiki/%C3%89cole_nationale_sup%C3%A9rieure_de_l%27a%C3%A9ronautique_et_de_l%27espace

https://www.isae-supaero.fr/en/

(Извор: Машински факултет)

 

Инжењерство интелигентних система

Да ли је могуће вештачки развити интелигентне системе ако не знамо тачно на који начин функционише људски мозак, који опет даље користимо приликом пројектовања и развоја вештачке интелигенције?

Аутор: проф. др Драган Алексендрић, Катедра за моторна возила МФ

Људски мозак тежи само око килограм и по, а ипак је најсложенији објекат у Сунчевом систему. Шта је то што људима даје предност у односу на друге животиње? То је свест. Свест је процес прављења МОДЕЛА света помоћу већег броја петљи повратне спреге разних параметара (нпр. температуре, простора, времена, односа са другим људима…) да би се остварио циљ. Ова просторно-временска теорија свести наглашава идеју да животиње модел света стварају претежно у односу на простор и на друге животиње, док људи иду корак даље и модел света граде према времену, како спрам прошлости тако и спрам будућности.

За разлику од животиња, једино људи се непрестано питају „шта-ако“, на овај начин се прави оквир за предвиђање будућих догађаја. Дакле, људи непрестано процењују прошлост да би се симулирала будућност! Овим долазимо до кључне особине будућих интелигентних система, односно вештачке интелигенције, као окоснице индустријског развоја у 21. веку, а то је развој интелигентних машина и модела који описују рад и перформансе техничких система. На основу ове способности и оваквих модела, могуће је предвиђати њхове перформансе и понашање у будућности. То је управо оно што наш мозак непрестано ради!

Многи верују да јединствене особине људских бића, као што су креативност, емоције, свест не могу бити репродуковане од неког другог техничког система. Тиме се долази до кључног питања – шта се може сматрати интелигентним системом у техници и на који начин у будућности омогућити да посматрани систем постане, односно задржи, жељени ниво интелигентности. Уколико желимо да неки систем у дужем периоду задржи и унапређује своје особине, такав систем би требало да има уграђене механизме да учи, изводи закључке и прилагођава се новим условима рада. Општа дефиниција шта је то интелигентно а шта не, није до сада усвојена и често се различито тумачи делом и због тога што она треба да прати свеукупни развој друштва и технике. Дакле, важне особине будућих интелигентних система требало би да буду: учење, „креативност“, брзина „мишљења“, резоновање, разумевање, аутономно понашање, адаптибилност, способност самоорганизовања, поседовање знања и др. Са друге стране, нико други, сем људских бића, не може испунити све ове захтеве интелигентности.

Међутим, ако систем испуњава неке од горе наведених атрибута, тада би он поседовао и неки облик интелигенције. На основу овога можемо закључити да би систем који ради довољно брзо, за дате радне услове, и који има извесне особине логичког резоновања, могао да буде сврстан у групу „паметних“ система. Јасно је да у будућности можемо да говоримо о различитим облицима и степенима интелигентности машина, возила, пројектила итд., с обзиром на различите потребе (које се такође мењају) у погледу извршавања функције циља појединих система у техници.

Уобичајено се под интелигенцијом подразумева способност усвајања, памћења и обраде одређених података и њихово претварање у различите врсте знања. Ипак, до сада ниједна дефиниција вештачке интелигенције није опште прихваћена. У општем случају се може сматрати да интелигенција подразумева: способност памћења, складиштења података, претраживања података и могућност њихове обраде у циљу доношења одлука у новим, односно непознатим околностима. При томе је важно омогућити добру генерализацију уочених законитости, као и њихово представљање и пресликавање у форми разумљивој људима, односно лако модификовање уз смањење укупног броја могућности које би требало разматрати.

По многим филозофским концепцијама знање представља тврђење за које је утврђено или може бити утврђено да је тачно. Са друге стране, често постоји потреба за радом и са подацима који не морају да буду тачни или бар не потпуно тачни, па је боље прихватити шири појам знања и под њиме подразумевати и истините, потврђене чињенице, али и хипотезе, непотпуне информације, као и оне дате са одређеном вероватноћом. Избор репрезентације знања је један од кључних проблема и он је у директној вези са природом одређеног знања, али и са природом механизама за закључивање. Ово поставља велике изазове у инжењерству интелигентних система.

Када говоримо о системима у техници, овај појам се користи за описивање неког организационог скупа, сличних или различитих елемената, обједињених одређеним заједничким обележјима или функцијама. Систем у техници је организован скуп елемената обједињених заједничком функцијом циља. Задатак система у техници се своди на претварање улазних величина у излазне величине и то у одређеном периоду. Савремени системи у техници имају изразито динамички карактер промене улаза и/или излаза. Поред тога, систем генерално увек извршава своју функцију циља у некој околини која на њега утиче посредно или непосредно. Важно је нагласити да је околина, по својој природи и карактеру готово увек стохастичка, мењајући се током времена по неким често случајним законима. Отуда околина увек делује на систем као поремећај. Да би систем извршавао своју функцију на прописан начин он треба да се прилагођава стохастички променљивим условима околине, тј. треба да има својства флексибилности, препознавања, самоподешавања, предвиђања, дакле и неки облик интелигенције.

Потреба ка развоју интелигентних система је данас посебно препозната у случају аутомобилске и авио индустрије, како у цивилне, а нарочито у војне сврхе. На пример, стално унапређење перформанси моторних возила и развој „паметнијих“ и безбеднијих возила се поставља као императив и доводи до увођења интелигентних решења и развоја интелигентних система возила. Ово се посебно односи на оне системе који су одговорни за тзв. активну безбедност возила, а тиме и безбедност саобраћаја уопште.

У општем смислу, интелигентни системи треба да имају могућност да: а) прикупљају податке о тренутном раду/перформансама система, б) моделирају њихове перформансе, ц) прате и “мапирају” окружење посматраног система и д) управљају његовим радом. Ова улога интелигентних система ће свакако доживети своју еволуцију у наредном периоду. Пре свега у смислу да ће они преузимати све већи број задатака у процесу доношења одлука о потребном начину рада система (мониторинг, идентификација, управљање и др.) све до тренутка њиховог потпуно аутономног рада, односно аутономног кретања (моторна возила, роботи и др.).

Интелигентна возила

Мобилност путника и робе су изузетно важни за савремено друштво, али истовремено представљају озбиљан проблем у погледу безбедности саобраћаја, утицаја на околину, економичности потрошње горива и изазваних застоја у саобраћају. Друмски саобраћај на подручју Европске уније је праћен великим бројем саобраћајних несрећа (1,3 милиона саобраћајних незгода годишње) са око 38000 погинулих сваке године и штетом чија цена премашује 200 милијарди долара годишње. Ова цена представља 2% бруто националног дохотка Европске уније. Досадашња истраживања показују да је у преко 95% случајева људска грешка узрок саобраћајних несрећа. Један од најважнијих захтева негде преко 300 милиона возача на путевима Европске уније, као и других земаља у окружењу, је драстично смањење вероватноће настанка саобраћајне несреће и нарочито повређивања путника, тј. свих учесника у саобраћају. Због тога усмеравање пажње инжењера у аутомобилској индустрији ка развоју интелигентних система на возилу, а тиме и интелигентних возила, води ка стварању услова када ће судар између возила или судар возила са неком препреком бити практично немогућ. Тиме интелигентна возила постају нова парадигма безбедности возила, а тиме и саобраћаја, односно примене савремених техника и технологија.

Развој интелигентних возила је пре свега везан за побољшање начина управљања динамиком кретања возила (кочење/погон/промена правца кретања) у циљу повећања њихове укупне безбедности (активне, пасивне и каталитичке). Возач преко точка управљача, команди за кочење, погонског агрегата и система за пренос снаге возила утиче на понашање возила, односно саопштава своје жеље у погледу жељеног понашања/кретања возила. С обзиром да се овако изражене жеље возача у погледу жељеног кретања возила треба да реализују у интеракцији точкова (пнеуматика) и тла, једно од суштинских питања везано за интелигентно управљање возилом је развој могућности за управљање клизањем точка између пнеуматика и тла током кочења/погона/управљања возилом. Поред тога, од суштинске важности је „препознавање“ услова околине у којима се возило тренутно налази. У циљу увођења интелигентног управљања моторним возилима и идентификације услова пријањања као и препознавања окружења возила, потребно је увести нове технике и методе које ће имати особине вештачке интелигенције.

Генерално, развој интелигентних возила се може посматрати на више нивоа, али најчешће на три нивоа и то у погледу способности (спремности) система на возилу да предузимају аутономне радње различитог степена интелигентности: (а) Системи који „саветују“ – упозоравају/обавештавају возача, у циљу његовог информисања о стању (перформансама) возила и његове околине или у циљу навођења возача ка предузимању одговарајућих корака, да би се избегао судар, на пример, или како би се возач што пре прилагодио жељеним/могућим условима кретања, односно о појави отказа у раду система, (б) Системи који преузимају потпуну или делимичну контролу над радом система/возила, у одређеним ситуацијама, у циљу омогућавања помоћи возачу у управљању возилом (нпр. губитак стабилности, спречавање блокада точкова и др.) и (ц) Системи који преузимају потпуну контролу над возилом у свим условима кретања возила – аутономно кретање возила, што се види као највиши степен интелигентности возила у њиховом будућем развоју.

Најважнији правац истраживања у погледу увођења интелигентних решења на возилу и постизања што веће аутономије возила је функционална интеграција погона, кочења и управљања кретањем возила кроз интелигентније прилагођавање тренутним условима рада система (возила као целине) у динамички променљивом окружењу. Ово се пре свега односи на контролу пријањања у контакту пнеуматик-тло у зависности од захтеваног понашања возила. Обезбеђење интелигентног понашања возила, односно његових система, уско је повезано са задовољавањем услова за „мерење и учење“ о утицају посматраних величина на постигнуте перформансе посматраног система. Учење на основу претходних „искустава“ је изузетно битно за развој будућих интелигентних система на возилу, за познату (измерену/израчунату) динамичку промену утицајних величина, да би се створили услови за закључивање (генерализацију) и подршку доношењу одлука о будућем понашању/перформансама возила у истоветним, сличним или потпуно новим ситуацијама.

Интелигентно кочење возила

Увођењем функционалне интеграције система на возилу, кочни систем је постао један од кључних система на возилу, одговоран за различите аспекте активне безбедности возила, односно његово динамичко понашање. Сходно томе, развој интелигентних кочних система и обезбеђење услова за интелигентно кочење јесте један од најзначајнијих изазова у аутомобилској индустрији 21. века, не само у погледу укупних кочних перформанси возила, већ и као изузетно важан друштвени, технолошки и економски изазов. Ово нарочито добија на значају узимајући у обзир број погинулих и висину штета проузрокованих великим бројем саобраћајних незгода И несрећа у целом свету.

Досадашњи развој кочних система је доживео значајне резултате, пре свега у области развоја преносних механизама кочних система, кроз увођење електронике и електронског преноса команди од возача до извршних елемената кочног система. Тиме су обезбеђени услови за брз одзив кочног система у односу на жеље возача и/или система који управља перформансама кочног система, као што су ABS/ASR/ESP/ESC/ROP. Интелигентно кочење, односно управљање подужним/попречним клизањем у контакту пнеуматика и тла, не захтева само брз пренос командног сигнала од возача до извршних елемената кочног система (кочница), већ и боље разумевање и активан приступ управљању перформансама кочница у складу са тренутним условима пријањања точкова.

Кључно питање у развоју интелигентног кочног система је стварање услова за интелигентно препознавање критичних ситуација и аутономно генерисање потребне, односно оптималне силе кочења у ситуацијама када је дошло до активирања кочног система од стране возача и/или услед његовог аутономног активирања. Циљ је омогућити и постићи функционисање датог система на потребном (оптималном) нивоу и када жеља возача постоји, али је неадекватна у датој ситуацији, односно када у раду система постоји пад перформанси. Очигледно је да постоји врло широк опсег у погледу могућих перформанси будућег интелигентног кочног система. Од помоћи (упозоравање) возачу, у ситуацијама када кочни систем показује недопустиви пад перформанси, на пример, до потпуно аутономног кочења возила, нарочито у критичним ситуацијама. Важна особина будућих интелигентних кочних система треба да буде заснована на правовременом и тачном препознавању тренутних услова кретања возила и ситуација у којима возило може да се задеси. Ово је важан предуслов за аутономно (адаптивно) прилагођавање перформанси система за кочење датој ситуацији (губитак стабилности, могући судар са препреком/возилом и др.).

Увођењем интелигентног кочења отвара се неколико врло комплексних проблема који су везани за рад кочног система. То се пре свега односи на идентификацију услова у контакту пнеуматика и тла (клизање точкова) и разумевање утицаја радних режима кочнице на њене перформансе. Поред тога, од посебне важности је развој извршних уређаја кочног система који ће омогућити реализацију интелигентних решења у њиховом раду. Као што је речено, прецизна идентификација услова пријањања у контакту пнеуматика и тла током циклуса кочења је јако важна. Ово стога да би се обезбедили критеријуми за усаглашавање сила кочења са тренутним условима пријањања у подужном и/или бочном правцу. Наравно, ово се даље може искористити и за интелигентно управљање кретањем возила и у вертикалном правцу (подешавање карактеристика активног ослањања возила), односно управљање обртним моментом који се преко система за пренос снаге испоручује погонским кретачима.

У том смислу је потребно много иновативније, прецизније, па самим тим и интелигентније решити проблем постизања одговарајућих перформанси кочног система возила, које је могуће пренети на подлогу у датом тренутку, у складу са жељом возача и/или система који је преузео контролу над радом кочног система. Интелигентним усклађивањем (адаптацијом) перформанси кочног система, било да је активирање кочног система иницирано од стране возача и/или аутономно од електронских система на возилу, који извршавају своју функцију преко кочног система, са условима пријањања у контакту пнеуматика и тла, истовремено би се омогућило оптимизирање не само кочних перформанси возила већ, што је изузетно важно, и стабилности возила. Све ово за последицу има развој новог концепта система активног управљања динамиком кретања возила који је базиран на перформансама кочног система и кључно зависи од рада кочног система. Овај концепт је везан за увођење интелигентног управљања возилом, интелигентног кочења возилом и обезбеђење услова за аутономно кретање возила у будућности.

Улога возача, као до сада убедљиво најбољег „контролера“ на возилу, изузетно је важна и треба врло пажљиво тражити начине на који ће бити извршена транзиција ка делимичном или касније потпуно аутономном раду возила уз постепено искључивање возача из процеса доношења неких одлука. Јасно је да постоје ситуације када су жеље возача, у погледу силе кочења, на пример, блиске или у сагласности са тренутним условима пријањања између пнеуматика и тла. Али и све већи је број ситуација када просечан, чак и добро увежбан, возач не може на адекватан начин да одговори на потребу извођења сложених маневара током кретања возила и/или правовременог уочавања потенцијалних опасности на путу. Дакле, успостављање комплексне, динамички променљиве, функционалне корелације између посматраних величина током рада система и/или возила, треба да омогући креирање „сопственог знања“ о процесу који се моделира, тј. развој динамичких интелигентних модела (модели који „уче из искуства“ и модификују своје перформансе сходно промени посматраних утицајних величина).

Развој динамичких модела рада појединих система на возилу често није могуће остварити применом класичног математичког апарата. Због тога је потребно пронаћи решења проблема у корелацији са обезбеђењем интелигентних функција у раду техничких система, односно функцијом „паметних“ возила, „паметних“ кочних система у динамичким и изражено променљивим условима околине у којој се возило креће. Тиме долазимо до закључка да и инфраструктура (околина) возила мора да добије своју нову интелигентнију „димензију“ у циљу комуникације са возилом и/или возачем, али и са пешацима, бицклистима и свима који учествују у саобраћају. Долази време убрзаног развоја савременених начина комуникација, брзе размене података, и што је најважније, отварања простора за различите начине коришћења расположивих података, као и података о прикљупљеним подацима (мета подаци), тј. време вештачке интелигенције.

“Интелигентна околина“ – највећи инжењерски изазов

Развој аутономних возила кључно зависи од развоја система на возилу за идентификацију и препознавање динамички променљиве околине (остали учесници у саобраћају, инфраструктра, сигнализација и др.) у којој извршава своју функцију циља. С друге стране, учешће аутономних и интелигентних возила у саобраћају захтева и развој интелигентнијих услова за одвијање саобраћаја, односно развој интелигентних транспортних система. Ти системи омогућују интеграцију „паметних“ возила и „паметних путева“, односно омогућују окружење („паметни градови“) где се креира нешто сто се зове „интелигентна околина“.

У саобраћају интелигентна околина подразумева увођење нових начина за препознавање ситуација у саобраћају. То се нарочито односи на идентификацију тренутног окружења возила као и комуникацију између возила, возила и околине (инфраструктуре), али и комуникацију са свим другим учесницима у саобраћају (пешацима, сигнализацијом на путевима, на пример).

Препознавање објеката од стране будућег интелигентног система на возилу, задуженог за препознавање окружења возила, није ни мало лак инжењерски задатак (треба узети у обзир да се окружење и врло брзо мења) и спада у један од највећих проблема у развоју вештачке интелигенције. Разлог је што систем за препознавање окружења возила користи податке са већег броја камера, анализирајући сваки пиксел а снимљене објекте „види“ као мешавину линија и тачака. Чак и препознати објекат се мења, може постати не препознат, само ако се мало помери, ако се види под другим углом, ако је различито осветљен ноћу и дању итд.

Данас научници у области вештачке интелигенције напуштају тзв. приступ „одозго на доле“ (покушавајући да предвиде-програмирају све могуће ситуације у којим ће наћи посматани систем) и прихватају приступ „одоздо нагоре“, који, као и током еволуције људске расе, омогућује учење, путем неуронских мрежа, и уводи природни приступ учењу на грешкама. Овакав приступ може да помогне брзи развој бежичних комуникација који ће, заједно са будућим системима за препознавање објеката, омогућити брже учење и сналажење „роботизованих“ возила. Овим долазимо до потребе размене већег броја података између возила и возила и путне инфраструктуре како би омогућили будућим аутономним возилима довољно података да уче о тренутним условима у саобраћају, као подршка за доношење одлука у блиској или даљој будућности.

Нова децентрализована (или полу-централизована) архитектура заснована на комуникацији између возила ослања др на дистрибуирани и аутономни систем који се састоји се од самих возила без подршке фиксне инфраструктуре за рутирање података. У овом случају говоримо о некој врсти аутомобилске мреже. Сваки чвор (возило) у мрежи може се сматрати давачем великог капацитета, опремлјеним различитим функцијама, или локалном мрежом која се састоји од постојећих терминала у возилу. Комуникација између возила (V2V; eng. Vehicle-to-Vehicle,) је осмишљен систем за преношење основних безбедносних информација између возила, чији је циљ обавештавање возача и/или будућих аутономних возила о ситуацији у саобраћају.

Могућност поузданог преноса све веће количине информација у делићу секунде ће омогућити учесницима у саобраћају да буду повезани међусобно, али и са саобраћајном инфраструктуром, утемелјујући тако пут за нове услуге и апликације. Технологија V2I (Vehicle-to-Infrastructure) је бежична технологија која ради на 5,9 GHz у домету кратке комуникације а такође омогућава шири сет безбедносних и мобилних апликација у комбинацији са компатибилном инфраструктуром за путеве. Сходно томе, јапански произвођачи аутомобила представљају нов прототип возила који омогућују тзв. „мобилно партнерство“ у којем возач и вештачка интелигенција сарађују као тим у возилу.

Наравно, ове нове технологије отварају многа нова питања и забринутости пре свега возача, односно, боље речено, будућих корисника возила (путника). Према неким истраживањима је утврђено да су возачи највише изразили забринутост због сајбер безбедности, тј. 81% њих је забринуто због компјутерског хаковања који би могли да контролишу и њихово возило. На другом месту, 75% испитаних је забринуто да би компаније прикуплјале личне податке из њихових возила, док је 70% забринуто да би компаније слале податке о њима одређеним министарствима. Код возача може да се јави одбојност за ове системе јер се боје да се не наруши њихова приватност.

(Извор: Ингениосус, часопис Машинског факултета)

IAESTE – стручна пракса у иностранству у току 2019. године

Расписан је IAESTE конкурс за стручну праксу и усавршавање у иностранству у току 2018. године.Више детаља, односно услове конкурса и „он-лине“ пријаву можете пронаћи на сајту: www.iaeste.ac.rs

Конкурс траје до 14.12.2018. године.

НАПОМЕНА: За студенте који имају могућност да преко Студентских сервиса својих факултета обезбеде списак положених испита са оценама неће бити потребно да, приликом верификације пријаве у канцеларији IAESTE -а, достављају уверења о положеним испитима.

Теслини дани енергетике на Машинском факултету

Традиционални „Теслини дани енергетике“ биће одржани у понедељак, 10. децембра 2018. године на Машинском факултету Универзитета у Београду са почетком у 12 часова у Свечаној сали 211.  Том приликом биће јавно презентовано пет најбољих студентских академских радова из области енергетике. После презентације жири ће додатно оценити квалитет презентације и прогласити добитнике прве, друге и треће награде. 

Конкурс за избор најбољих студентских академских радова (прojeкти, мастер и завршни радови) који су реализовани у периоду од 01. октобра 2017. до 01. септембра 2018. године,  објављен је у складу са Споразумом o oргaнизoвaњу и финансирању Теслиних дана енергетике који су потписали ПУ Електромашиноградња, Фондација Никола Тесла, Електротехнички факултет у Београду, Факултет инжењерских наука у Крагујевцу и Машински факултет у Београду.

(Извор: Машински факултет)

 

Промоција Споменице студентима БУ погинулим у ратовима за ослобођење

Промоција књиге „Споменица студентима Београдскога университета погинулим у ратовима за ослобођење и уједињење 1912-1918. године“, биће одржана у среду, 12. Децембра, на Машинском факултету  у Београду са почетком у 12 часова у Свечаној сали 211.

На промоцији ће говорити проф. др Милорад Милованчевић, претходни декан, проф. др Радивоје Митровић, садашњи декан и проф. др Милан Радовановић, ранији декан и приређивач Споменице.

Присутни ће добити књигу на поклон.

(Извор: Машински факултет)