Како вештачка интелигенција мења аутомобилску индустрију и инжењерску професију? Зашто развој аутономних возила напредује спорије него што се очекивало? И најважније, како универзитети треба да образују нове генерације инжењера у времену када вештачка интелигенција преузима све већи број задатака?
О овим питањима за сајт Машинског факултета Универзитета у Београду говори проф. др Ерик Сакс (Erik Sax), директор Института за технику обраде информација (Institut für Technik der Informationsverarbeitung – ITIV) и декан Факултета за електротехнику и информационе технологије при Технолошком институту у Карлсруеу (Karlsruhe Institute of Technology – KIT).
Његов професионални пут повезује академска истраживања са развојем електронских и софтверских система у аутомобилској индустрији, са посебним фокусом на системско инжењерство, уграђене системе и интеграцију хардвера и софтвера. Из те перспективе, проф. Сакс говори о кључним технолошким и организационим изазовима савремене индустрије и све значајнијој улози вештачке интелигенције у инжењерском раду.
Посебно наглашава да будућност инжењерства не зависи од способности да се надмеће са вештачком интелигенцијом, већ од знања да се њене могућности искористе на ефикасан, критички и одговоран начин. То подразумева снажну научну основу, практично искуство и способност повезивања различитих инжењерских дисциплина — компетенције које ће бити све важније у развоју сложених технологија.
Повод за разговор је потписивање Споразума о научно-техничкој сарадњи између Машинског факултета Универзитета у Београду и Института ITIV при KIT-у. Амбиција обе институције је да овај почетни корак прерасте у дугорочно партнерство које ће повезати комплементарна знања из машинства, електротехнике и информационих технологија, подстаћи нове научне пројекте и ојачати сарадњу универзитета са привредом у Србији и Немачкој.
Шта Вас је мотивисало да започнете сарадњу са Машинским факултетом у Београду и које потенцијале препознајете у овом партнерству?
Данас је веома важно имати међународну перспективу и упознавати друге регионе, њихове образовне системе и научна достигнућа. То је посебно значајно за младе људе и докторанде.
Генерално сам отворен за овакве видове сарадње. Конкретно сматрам да у Источној Европи, а посебно у Србији, постоји велики потенцијал. Важно је да се упознамо са различитим образовним и научним традицијама, разумемо историјске околности у којима су се развијале и заједно разматрамо могућности за будући развој.
Непосредни подстицај за успостављање сарадње био је наш заједнички докторанд, господин Вељко Вучинић, чији је истраживачки рад повезао Карлсруе и Београд. То је отворило врата даљој сарадњи.
Које могућности отвара потписани споразум? Када можемо очекивати прве конкретне активности и како ће у сарадњу бити укључени студенти?
Сматрам да би први корак требало да буде покретање заједничких пројеката и формирање радних група које би се бавиле идејама о којима смо разговарали.
Мобилност и размена истраживача представљају добру почетну основу. Такође, постоји добра комплементарност између наших институција: Машински факултет је више усмерен на машинско инжењерство, док се наш институт више бави електротехником и информационим технологијама. То је одлична основа за удруживање знања и стварање заједничких истраживачких тимова.
Важан сегмент сарадње биће заједничко менторство докторанада, које ће нам омогућити да боље упознамо једни друге, наше научне приступе и истраживачки рад. Сарадња, међутим, не би требало да буде ограничена само на докторске студије. Размена студената, посебно на мастер нивоу, могла би да отвори бројне нове могућности, нарочито ако наставу на обе институције изводимо на енглеском језику.
На тај начин можемо постати привлачнији и индустријским партнерима. Компаније данас ретко послују искључиво у једној земљи, било да је реч о Србији или Немачкој. Оне имају међународну перспективу и потребни су им стручњаци који могу да сарађују у различитим деловима света.
Мој циљ је да изградимо међународну мрежу у коју ће бити укључени студенти, докторанди, професори и индустријски партнери. Таква мрежа омогућила би размену знања и искустава која је неопходна за развој заједничких научних истраживања.
Које области имају највећи потенцијал за заједничка истраживања Машинског факултета и Института ITIV?
Посебан потенцијал видим у пројектовању уграђених система (embedded systems design) и системском инжењерству (systems engineering), укључујући процесе, методе и алате који омогућавају интеграцију електронике, софтвера и механичких компоненти у јединствен функционални систем. Циљ је да ове елементе објединимо у сложене техничке системе – од робота и система мобилности до индустријских постројења.
Током посете вашим лабораторијама имали смо прилику да видимо веома занимљиве примере аутоматизованих индустријских система. Управо у таквим применама неопходно је повезати вештачку интелигенцију, електронику, микроконтролере, софтвер и механичке компоненте. То је шира истраживачка област у којој видим велики потенцијал за нашу сарадњу.
Ове технологије имају велики значај не само за аутомобилску индустрију, већ и за концепт Индустрија 4.0 и бројне друге привредне гране. Ипак, сматрам да би аутомобилска индустрија и системи мобилности могли да представљају прву конкретну тачку повезивања наших истраживања.
Већ сарађујете са професором Драганом Алексендрићем, не само кроз заједничке пројекте, већ и кроз писање научних радова. Како је ова сарадња настала и на којим истраживачким изазовима тренутно радите, посебно у областима електричних возила и активне безбедности батерија?
На ово питање бих одговорио на следећи начин. Да бисмо започели сарадњу и успешно развијали заједнички научни рад, неопходно је изградити међусобно поверење, а у томе важну улогу имају и лични сусрети. Управо због тога сам први пут у животу дошао у Београд и препознао сам веома отворен и срдачан дух који влада на факултету.
Сматрам да је важно да сарадњу градимо управо на таквим основама, а не да се она своди искључиво на састанке путем платформе Microsoft Teams или на комуникацију електронском поштом. Због тога веома ценим ову прилику за сусрет и размену идеја.
Желео бих да Вас позовем да нас посетите у Карлсруеу, када господин Вучинић буде бранио своју докторску дисертацију у Немачкој. Можда Карлсруе није тако леп као Београд, али и ми имамо неколико лепих места која бих волео да Вам покажем. Такође бих желео да Вам представим већи део нашег научног рада и истраживања којима се бавимо. Радујем се том сусрету и наставку наше сарадње.
У којој мери су савремени интелигентни дијагностички системи поуздани у аутомобилској индустрији, посебно када је реч о проблемима поузданости аутономних возила? Који су кључни изазови у обради података у реалном времену, узимајући у обзир различите алгоритме који се могу користити за препознавање аномалија?
Пре десетак или петнаест година сведочили смо првим демонстрацијама аутоматизоване и аутономне вожње. То су углавном били примери који су се одвијали у повољним временским условима, што је довело до великих очекивања менаџмента у аутомобилској индустрији. Међутим, та очекивања нисмо успели у потпуности да испунимо јер су се заснивала на демонстрацијама које нису обухватале сву сложеност стварних услова вожње. Због тога валидација и квалитет данас представљају неке од најважнијих аспеката аутомобилског инжењерства.
Када возила повежемо са спољним системима путем бежичне комуникације, омогућимо размену података или применимо вештачку интелигенцију у управљању возилом, заправо отварамо Пандорину кутију. То отвара нове изазове у области сајбер-безбедности и обраде података у реалном времену. Не можемо увек у потпуности да предвидимо шта ће алгоритми вештачке интелигенције и машинског учења израчунати у конкретним ситуацијама. С друге стране, у реалним условима можемо да испитамо само ограничен број могућих сценарија и њихових варијација. Због тога је тешко унапред предвидети све ситуације у којима се возило може наћи.
Након периода великих очекивања, аутомобилска индустрија ушла је у фазу која се често назива „долином суза“ — период у којем постаје јасно колико је озбиљног и темељног инжењерског рада потребно да би се обећања претворила у поуздане производе. Ипак, прилично сам уверен да ћемо успети да превазиђемо ове изазове, захваљујући систематској валидацији, квалитетним инжењерским анализама и реалистичном приступу развоју нових технологија, а не нереалним обећањима.
Можемо приметити да су компаније у Кини и Калифорнији у одређеним аспектима успешније интегрисале софтвер у возила него традиционални европски произвођачи. Разлог је, између осталог, у различитим приступима развоју.
Европска аутомобилска индустрија историјски је заснована на машинском инжењерству, па је софтвер углавном накнадно интегрисан у постојеће концепте возила. Насупрот томе, неке компаније у Кини и Сједињеним Америчким Државама пошле су од софтвера и око њега изградиле концепт возила. Такав приступ показао је предности у појединим сегментима.
Зато је важно да традиционални произвођачи пронађу начин да боље интегришу софтвер у постојеће инжењерске структуре. Неопходна је и промена организационе културе, јер аутомобилске компаније све више постају компаније чији су производи дефинисани софтвером, док велики део запослених и даље размишља превасходно из перспективе машинског инжењерства.Управо та промена и трансформација представљају један од највећих изазова са којима се суочавамо ми, заједно са нашим индустријским партнерима.
Колико смо близу широкој примени високо аутоматизованих возила, односно возила нивоа 3, 4 и 5 према SAE класификацији? Да ли је њихова примена питање блиске будућности?
У Кини већ постоје облици аутоматизоване вожње у појединим урбаним срединама. Међутим, у Европи постоји велики број прописа, па се ситуација не може посматрати на исти начин у свим деловима света.
У Европи се права појединца и заштита личних података сматрају изузетно важним вредностима. То значи да подаци не могу да се користе на било који начин. На пример, при употреби камера у близини пешачких прелаза мора се водити рачуна о томе да се не наруши приватност људи и да се њихови ликови не обрађују на начин који омогућава идентификацију, уколико за то не постоји одговарајући правни основ.
У Кини се овим питањима приступа другачије у регулаторном и практичном смислу. Због тога су услови за развој технологија различити, што ствара извесну неравнотежу у конкуренцији. Поставља се питање да ли је аутоматизована вожња у сложеним урбаним условима заиста област у којој Европа треба непосредно да се такмичи са Кином или требало да се усредсреди и на друге иновативне технологије које мање зависе од питања заштите приватности и личних података.
Постоје многе друге области у којима поново можемо заузети водећу, односно „пол-позицију”. Мој циљ је да се усмеримо на те области и пронађемо специфичне нише за примену аутоматизоване вожње. Разговарали смо, на пример, вожњу у колони (platooning), аутоматизацији кретања возила у депоима и примени аутоматизованих система у ограниченим и контролисаним просторима.
Требало би да почнемо од таквих примена, уместо да одмах покушавамо да решимо најсложеније проблеме аутоматизоване вожње у урбаним срединама. Стога, заиста не желим да се такмичим са Кином у области где ја још увек не могу да убацим свој аутомобил у прву брзину, док су они већ у пето. Једноставно, тешко је носити се са њима. То је потпуно другачији приступ.
Развој електричних и аутономних возила, као и примена вештачке интелигенције, захтевају нове компетенције од будућих инжењера. С тим у вези, које би вештине и компетенције могле бити најважније за будуће студенте машинства и електротехнике?
То је основно питање. О томе много размишљамо, јер наши дипломци одлазе у индустрију и током прве две године уче како компаније функционишу, развијају програмерске вештине и стичу специфична знања која нисмо могли да им пружимо у истој мери током студија. Та знања су често уско повезана са пословањем и технологијама конкретних компанија.
У блиској будућности вештачка интелигенција ће преузети велики део таквих задатака. Велики део знања биће лако доступан јер ће људи моћи да користе алате као што су ChatGPT или Claude. Зато више не би требало да се питамо како наши дипломци могу да се такмиче са вештачком интелигенцијом, већ како могу да је користе у компанијама на ефикасан, критички и одговоран начин.
Ако структуру у компанији замислимо као пирамиду, њена најнижа основа су управо дипломци наших универзитета. Међутим, услед примене вештачке интелигенције, та основа се драстично смањује, сводећи се на сасвим мали део – па читава структура почиње да личи, рецимо, на јелку. Стога, морамо усмерити образовање ка другом нивоу.
Али, како тај други ниво изгледа? Како ће они користити вештачку интелигенцију? То подразумева да напустимо искључиво теоријски приступ настави и да се више окренемо практичном раду. Потребно је да студенте научимо како да, користећи своја темељна научна и инжењерска знања, примене вештачку интелигенцију поједностављивањасопственог рада.
То представља значајну промену у односу на досадашњи начин образовања. Ове компетенције морамо да развијамо веома брзо, јер у супротном студенти могу користити алате вештачке интелигенције без одговарајуће контроле и критичке процене, што може довести до погрешних резултата.
Зато сматрам да је укључивање вештачке интелигенције, укључујући велике језичке моделе, у наставу и развој компетенција наших дипломаца један од најважнијих задатака у блиској будућности.Сарадња која треба да траје
Како видите сарадњу Машинског факултета и Института ITIV у наредних пет до десет година?
Надам се да ће овај почетни подстицај, наша посета и докторска дисертација господина Вучинића послужити као основа за покретање нових иницијатива и подстаћи друге да се укључе у сарадњу. Верујем да овај први контакт може да отвори врата бројним сличним активностима у будућности.
Искрено говорећи, неопходно је да сарадњу поставимо на шире темеље, да укључимо више истраживача и студената и да створимо услове за њен дугорочни развој. То се неће догодити само од себе. Морамо бити свесни значаја овог процеса, одржавати контакте и континуирано радити на унапређењу сарадње.
Оптимистичан сценарио подразумева да проширимо постојеће активности, изградимо снажну сарадњу, покренемо заједничке пројекте и укључимо индустријске партнере из Немачке и Србије. Циљ је да заиста покренемо тај „мотор“ сарадње који је тек почео да ради и обезбедимо да он настави да се развија.
Међутим, за то су потребни озбиљан труд и посвећеност, континуирана размена знања и искустава, као и заједнички научни радови и пројекти. Надам се да ћемо у блиској будућности успети да остваримо управо такву сарадњу.
(Извор: Машински факултет)