JÖVŐ
A Rovatból

Újra elindult az emberiség a Holdra – miért csúszott ennyit a start és hogyan folytatódik a küldetés?

Rengeteg halasztás után elindult az Artemis-1 küldetés, ami hatalmas lépés a holdraszállás és az állandó holdbázis létrehozása felé. Tamási Dáviddal a kihívásokról beszélgettünk.


Többszöri halasztás után szerda reggel, közép-európai idő szerint 7:47-kor végre elindult a Hold felé az Orion űrhajó, ezzel elstartolt az Artemis program. A holdraszállást megcélzó tervről korábban részletesen írtunk már.

A sorozatos halasztások okairól, és arról, mi várható a következő napokban, Tamási Dáviddal, a Spacejunkie internetes portál és Youtube-csatorna alapító főszerkesztőjével beszélgettem.

A Spacejunkie élő közvetítése. Az indítás 1 óra 37 percnél látható

– Először augusztus 28–ra vártuk az indítást, aztán ezt halasztották jó néhányszor. Mennyire volt váratlan vagy szokatlan, ami történt?

– Azt kell látni, hogy az SLS rakéta, tehát a Space Launch System nevű hordozórakéta, amit a NASA most használ, az űrsikló program örökségén alapul. Tehát olyan rendszereket használnak, amit anno az űrsiklóknál is. Ilyenek a cseppfolyósított állapotban, hidrogénnel és oxigénnel működő hajtóművek, illetve a szilárd hajtóanyagú segédrakéták. Ezek viszont olyan rendszerek, melyekkel már korábban is rengeteg probléma volt. Nem is nagyon volt olyan indítás, amit ne kellett volna legalább egyszer elhalasztani. Ráadásul a NASA úgy akarta elindítani augusztus végén a rakétát, hogy egy teljes tankolási tesztet sem sikerült maradéktalanul, hibátlanul végrehajtani. Tehát úgy, hogy minden egyes pontot ki tudjanak pipálni azon a bizonyos listán. Így aztán nem túl meglepő módon technikai akadályokba ütköztek.

– Miért ezt a rendszert használja a NASA, amikor ennyi probléma van vele?

– Igen, ez jogos kérdés. Az egész projekt Constellation néven indult, még George Bush második kormányzása idején, amit aztán az Obama-adminisztráció törölt. Ez a korai program is az űrsiklóprogram egyes részeit kívánta felhasználni, akkor még a rakétát is Ares-5-nek nevezték. Aztán amikor immár Artemisz program néven 2017–ben, a Trump adminisztráció idején a projekt újraindult, győzött a politikai lobbi. Shelby szenátor ugyanis azt mondta,

vagy az SLS rakétát lövik fel az űrbe, vagy nem kapnak támogatást a Szenátustól.

Az űrsikló program végével, ami a 2011 júliusában, az Atlantis ST-135-ös küldetésével zárult, a NASA-nak nem volt saját használatban lévő rakétája, az amerikaiak rá voltak utalva például az oroszokra, ami a személyzetes repülést illeti. Szerencsére ez a helyzet mára megszűnt, 2020 május óta már Amerika ismét képes eljutni az űrbe, de egy magáncég rakétájával.

Viszont az SLS a NASA űrhajója és rakétája, sőt, úgy szeretnek hivatkozni rá, hogy a „nemzet rakétája”, mert ennek a fejlesztésében mind az 50 tagállam részt vett valamilyen formában.

Ezért is volt ekkora politikai lobbi a szenátorok részéről, hiszen nyilván gazdaságilag nekik nagyon megérte, hogy a rendszer különböző szegmenseit egy adott államban gyártják.

– Nézzük át, hogy mi történt augusztus 28. és november 16. között, mert azért történt egy-két dolog. Ugye először szeptember 2-ra halasztották ezt a startot, akkor a feltöltés során szivárgás volt, ha jól tudom.

– A hidrogénnel nagyon nehéz bánni, hiszen jelenlegi tudásunk szerint ez a a legkisebb sűrűségű anyag. Annyira nehéz kezelni, hogy szinte bármilyen kis résen, szinte még a szigetelésen is átjutnak a hidrogénatomok, arról nem is beszélve, hogy elképesztően alacsony hőmérsékleten kell tartani, hogy cseppfolyós állapotban maradjon. A négy fő hajtómű, az RS-25-ös hajtóművek, melyek szintén az űrsikló programban dolgoztak, cseppfolyós üzemanyaggal működnek, tehát a hidrogént is és az oxigént is cseppfolyós állapotban kell tartani. Ahogy az üzemanyagtartályban a hidrogén eléri a forráspontot, elkezd gázneművé szublimálni, és emiatt elkezd szivárogni is. Arról nem is beszélve, hogy a NASA úgy kezdte el az egész tankolási folyamatot, hogy túl nagy sebességgel, túl nagy nyomáson próbálták ezt az átfejtést végrehajtani, azért, hogy így próbálják behozni valamennyire azt az időt, amit egy korábbi kisebb szivárgás miatt vesztettek el. Ezért is mondtam az elején, hogy úgy akarták indítani első alkalommal, aztán még második alkalommal is a rakétát, hogy nem volt egy teljesen tökéletes tankolási teszt korábban.

– Ha jól okoskodom, a nagy sebesség és a nagyobb nyomás következtében felmelegedhetett a hidrogén. Ez volt a baj?

– Pontosan. Minél nagyobb nyomású egy anyag, annál nagyobb a hőmérséklete is.

– Na jó, ez szeptember másodika volt. Azonban utána sem történt semmi.

– Utána felmerült az a probléma, amitől már tartott is a NASA, hogy bizonyos anyagok, alkatrészek szavatossági ideje hamarosan lejár. Arról nem is beszélve, hogy az Ian nevű hurrikán is közeledett Florida felé, ezért vissza kellett vinni a teljes rakétát a szerelőhangárba, a Vehicle Assembling Buildingbe.

Az SLS rakéta a híres összeszerelő csarnok, a VAB előtt

Ebbe az óriási ikonikus hangárba kellett visszaszállítani a rakétát, mert bizonyos szerelési műveleteket csak ott tudnak elvégezni, az indítóálláson nem.

Tehát több szerelési munkát eredményezett az a korábbi csúszás, ami amiatt alakult ki, hogy nem voltak megfelelően felkészülve a mérnökök a feladatra.

Természetesen, amikor az űrsikló-programot hajtották végre, akkor az a szerelőgárda és az a műszaki gárda rutinosan végezte a dolgát, de a mostaniaknak újra kellett tanulni az egész technológiát.

– Végül miután visszakerült az indítóállásra az SLS, még lábon átvészelt egy újabb hurrikánt...

– Mondjuk úgy, hogy az időjárás sohasem volt kegyes a NASA-hoz. Ahhoz képest, hogy az Ian nevű hurrikán sokkal kisebb veszélyt jelentett a prognózisok alapján a rakétára, mégis visszavitték a szerelőhangárba, míg a legutóbbi Nicole nevű hurrikán, mint utólag kiderült, jóval nagyobb széllökésekkel érkezett. Mégis úgy ítélte meg a NASA, hogy nem kell tartani semmilyen komolyabb kártól, kint is hagyták az indítóálláson. Persze azt is hozzá kell tenni, hogy

egy rakétát nem lehet akárhányszor ide-oda szállítgatni, ugyanis ez a szerkezeti integritását nagyon befolyásolja, még akkor is, ha csak másfél kilométer per órás sebességgel „süvít” a feladatot végző lánctalpas szállítójármű.

Ezért is döntött úgy a NASA, hogy ezúttal kint hagyják az indítóálláson. Csak közben a Nicole, ami egy kisebb trópusi vihar volt eleinte, hurrikánná erősödött. Szerencsére vihar utáni tesztek, illetve vizsgálatok alapján végül nem lett komolyabb baja a szerkezetnek. Alakulhatott volna másképp is, mert bár olyan rakétáról van szó, ami képes a hangsebesség többszörösével repülni, nem mindegy, hogy milyen irányú erőhatások érik. Nem oldalirányú széllökésekre tervezték.

– A legutóbbi start végül sikerült, és jelenleg már a Hold irányába tart az űrhajó. Az elkövetkező napokban mi várható?

– Olyan 1 óra 50 perccel az indítás után vált le az Orion űrhajó a második fokozatról, és az európai szervizmodul segítségével elindult a Hold felé. Ezt nem úgy kell elképzelni, hogy most nyílegyenesen a Hold irányába tart, hanem különböző keringési pályákon keresztül éri majd el a Hold körüli pályát. Ez egy 25 napos küldetés lesz, és ez idő alatt az Orion egy úgynevezett távoli retrográd pályára fog állni, ami azt jelenti, hogy a Hold tengely körüli forgásával ellentétes irányban kering majd, és mivel ez egy elnyújtott pálya lesz, ez azt eredményezi, hogy a Földtől valaha legtávolabbra kerülő űrhajó lesz, ami személyzet szállítására alkalmas. Ez nagyjából 450 ezer kilométert jelent.

– Ha ez a küldetés rendben lemegy, akkor gondolom a tanulságokat elemzik majd, és nyilván ennek alapján készítik fel az első személyzetet.

– Igen. Legkorábban két év múlva indulnak útnak, de amennyi csúszást ez a program már elszenvedett, a 2024-es dátumot érdemes fenntartásokkal kezelni. Az Artemis-1 egy személyzet nélküli tesztküldetés.

Az Artemis-2 szintén tesztküldetés lesz, de akkor az űrhajó már személyzetet is szállít. De még ők sem szállnak le a Holdon.

Viszont már arra a pályára állnak, amiről aztán majd az Artemis-3 küldetés során ténylegesen leszállhatnak a Hold felszínére.

– Addig még azért elég sok mindent meg kell oldani...

– Igen. Többek között maga a hardver is épül, tehát még a második SLS rakéta sincs kész, az Orion űrhajóról nem is beszélve. És egyelőre még az is kérdés, hogy a mostani küldetés milyen sikerrel zárul, milyen adatokat kapnak, hogyan vizsgázik az űrhajó rendszere, hogyan vizsgázik az európai szervizmodul. Tehát rengeteg kérdőjel van, ami még későbbi küldetésekre hatással lehet.

– Gondolom tényleg nincs hova sietni. Talán mégsem véletlen az, hogy ötven évet kellett várni, hogy megérjen a helyzet, hogy ismét eljussunk a Holdra. Azért a '60-as években nagyon vakmerő vállalkozás lehetett ezt megtenni az akkori technológiai szinttel...

– Persze, ma már nagyon mások a biztonsági rendszerek, és a kockázat is. A NASA most körülbelül 10 százalék esélyt ad egy végzetes eseményre, de szeretnének 1-2 százalék alá menni. De amúgy is nehéz az Apollo–programot az Artemisszel összehasonlítani, mert ott eleve más volt a cél. Most egy fenntartható holdbázist szeretnének majd kialakítani, és ehhez az első pár küldetéssel azt kell megtanulni ismét, hogy hogyan tudunk eljutni a Holdra. Ráadásul ezúttal nemcsak önerőből jut el a Holdra a NASA, például beszéltem már az európai szervizmodulról, ami az Oriont gyakorlatilag meghajtja, itt már egy komoly nemzetközi partnerség, együttműködés van, illetve a magántőke is komoly részt vállal a programban.

Páran biztosan hallottak róla, hogy a SpaceX nyerte el a lehetőséget, hogy egy holdi leszállóegységet fejlesszen ki.

Tehát teljesen más kinézete lesz a mostani holdraszállásnak, mint az elsőnek 1969-ben.


Link másolása
KÖVESS MINKET:

Népszerű
Ajánljuk
Címlapról ajánljuk


JÖVŐ
A Rovatból
Többmilliós fizetés helyett munkanélküliség: az AI összetöri a fiatal programozók álmait
Öt-tíz éve még mindenki sikerszakmának tekintette a programozást, de most friss diplomás informatikusok tömegei maradnak munka nélkül. Az AI-eszközök és a tömeges elbocsátások átírták a technológiai álláspiac szabályait.


Tavaly néhány hónap alatt zártak be Magyarország legismertebb programozóiskolái. Először a Green Fox Academy, aminek a diákjait átvette egyik versenytársuk, a CodeBerry. Nem sokkal később azonban bejelentették, hogy a CodeBerry is végleg lehúzza a rolót. Pedig az elmúlt évtizedben nálunk is sorra alakultak a programozóiskolák, amelyek azt ígérték, hogy a hozzájuk beiratkozó diákok a félmilliótól 2 és fél millió forintig terjedő tandíjért néhány hónap alatt megtanulhatnak alapfokon kódolni, és hamar jól fizető állásokhoz juthatnak. Sőt, olyan iskola is volt, amely állásgaranciát vállalt.

A Reuters most arról ír, hogy a mesterséges intelligencia világszerte végleg kivégezheti a még megmaradt programozóiskolákat. Sehol sem olyan szembetűnő az összeomlás, mint itt.

És nemcsak a gyorstalpaló programozóiskolák diákjait, hanem az egyetemekről frissen kikerülő programozókat is az fenyegeti, hogy az AI miatt nem kapnak állást. A New York Times szerint a mesterséges intelligencia miatt

pályakezdők tömegeit hagyják az út szélén ugyanazok a technológiai vállalatok, amelyek nemrég még a programozás felé terelték őket.

A milliárdos techguruk a 2010-es évek eleje óta folyamatosan azt hirdették, hogy a programozói tudás garantált jólétet és biztos karrierutat jelent. Mivel a technológiai cégek azzal csábították az egyetemi jelentkezőket, hogy informatikusként magas kezdőfizetés és számtalan juttatás vár rájuk, rengeteg csillogó szemű kamasz döntött úgy, hogy ilyen irányban tanul tovább. De a többségük hoppon maradhat.

A lap bemutatja Manasi Mishra történetét, aki még általános iskolás volt, amikor a közösségi médiában megjelent technológiai vezetők arra buzdították a generációját, hogy tanuljon programozást. A korszak minden irányból azt üzente a lánynak, hogy ha tud kódolni, szorgalmasan dolgozik és programozóként diplomát szerez, akkor már a kezdő fizetése több tízmillió forint lesz évente. A 21 éves lány most a Purdue Egyetemen szerzett programozói diplomával a zsebében úgy érzi, az ágazat cserben hagyta. A TikTok-videó, amiben sminkelés közben fakad ki a szakmája gyors elértéktelenedése miatt, rövid idő alatt virálissá vált.

A nemrég még szépreményű fiatal arról számolt be, hogy amikor elkezdett állást keresni, az álmai hamar szertefoszlottak. Egy teljes éven át próbált szakmai gyakornoki vagy kezdő programozói pozíciót szerezni, de hiába. „Most végeztem programozói szakon, és az egyetlen cég, amely behívott interjúra, a Chipotle volt” – mondta csalódottan Mishra, hozzátéve, hogy végül még ott sem kapott állást.

A techszektorban ígért szakmai kihívások és bőkezű fizetések helyett kénytelen volt irányt váltani. Miután egy online hirdetésben megpillantott egy értékesítői pozíciót egy techcégnél, jelentkezett, és hosszú hónapok óta először állásajánlatot kapott. És Mishra nincs egyedül. Nagyon nincs. A New York Times bemutatta a 25 éves Zach Taylor kálváriáját is, aki az Oregon Állami Egyetemen szerzett programozói diplomát, 2023-ban.

Kilátástalan helyzetét jól példázza, hogy egész pontosan 5762 technológiai állásra jelentkezett, de csupán 13 állásinterjúra hívták be, és egyetlen teljes munkaidős ajánlatot sem kapott.

Taylor elismerte: ez az időszak „az egyik leglelombozóbb élmény”, amin valaha keresztülment, és a folyamatos elutasítások miatt már nagyon nehéz megőriznie a motivációját. Most saját szoftverprojekteken dolgozik otthon, hogy bizonyítsa a tudását egy majdani munkaadónak – ha lesz ilyen.

Hasonló zsákutcába futott a szintén pályakezdő Audrey Roller is, aki a Clark Egyetem adatelemző szakán végzett. Mint mondta, tudatosan kerülte a sablonos, AI-val generált pályázatokat, és a jelentkezéseiben igyekezett kidomborítani a kreativitását. Ettől függetlenül előfordult, hogy alig három perccel a jelentkezése benyújtása után elutasító választ kapott – nyilván nem egy embertől.

„Nehéz motiváltnak maradni, amikor azt érzed, hogy egy algoritmus dönti el, lesz-e miből kifizetned a számláidat” – nyilatkozta.

Roller is a saját bőrén tapasztalta meg azt, amit egyre több pályakezdő érzékel: hiába próbálja emberi oldalról személyre szabni a pályázatait, a vállalati algoritmusok már azelőtt kiszórják a jelentkezők egy részét, hogy az önéletrajzukra akár csak egy ember is rápillantott volna.

Zuhan a programozók foglalkoztatottsága

A pályakezdők sorsát már a jelentkezés fázisában befolyásolja az AI, ami ráadásul pont a belépő szintű állások feladatait képes a leghatékonyabban automatizálni. Ha mindez nem lenne elég, a technológia adta lehetőségekkel élve egyre több IT-vállalatnál kezdenek spórolásba és hirdetnek például létszámstopot, vagy kezdik el kirúgni az embereket.

A pillanatok alatt több száz sornyi kódot generáló AI-eszközök és a nagy cégeken végigsöprő leépítési hullám mára óriási árnyékot vet az évekig nagy szavakkal hirdetett programozói pályára. A garantált siker víziója helyett ott tartunk, hogy csak 2022-től 2024-ig már több mint 660 ezer technológiai dolgozó veszítette el az állását világszerte.

A WeAreDevelopers.com szerint a karcsúsítás a legnagyobb vállalatoknál különösen szembetűnő: az Amazon, az Intel, a Meta és a Microsoft is több ezer mérnököt küldött el az elmúlt 1-2 év leforgása alatt, és ki tudja, hol a vége. A leépítések persze túlkínálatot teremtenek a piacon, ahol a friss diplomásoknak a leépítések miatt szabaddá vált, tapasztalt mérnökökkel is versenyezniük kell egy-egy állásért.

A munkaerőpiaci adatok egyenesen történelmi visszaesésről tanúskodnak: a The Washington Post szerint a ChatGPT széles körű megjelenését követő két évben az amerikai programozói állások egynegyede tűnt el, és ma kevesebb programozó dolgozik, mint 1980 óta bármikor. Ez példátlan fordulat egy olyan országban, ahol eközben a teljes munkaerő-állomány 75 százalékkal nőtt – vagyis a szoftveripar visszaesése kirívó ellentétben áll a gazdaság egészének növekedésével.

A pályakezdő informatikusok körében példátlanul magasra ugrott a munkanélküliségi ráta: a 22–27 éves számítástechnikai szakemberek és IT-mérnökök 6,1–7,5 százalékának nincs állása, ami több mint kétszerese a más területek, például a biológusok három százalékának – mutatta ki a Federal Reserve Bank riportja.

„Az egész ‘tanulj meg kódolni’ ígéret mára kegyetlen tréfává vált” – jegyezte meg keserűen egy pályázókat segítő tanácsadó. Jeff Forbes, az amerikai Nemzeti Tudományos Alapítvány számítástechnikai képzésért felelős korábbi igazgatója hozzátette: nagyon aggódik a pályakezdő informatikusok miatt, „akikért 3-4 éve a legnagyobb vállalatok harcoltak, de ma már küszködnek”, hogy bármilyen állást találjanak.

A techcégek által sokáig sulykolt jóléti mantrával szemben az új programozó-generáció kijózanító tapasztalatokkal szembesül: sokan érzik úgy, hogy a szektor félrevezette őket a karrierlehetőségeik kapcsán.

„A sajnálatos helyzet az, hogy éppen azok az állások automatizálhatók a legjobban, amelyek belépő szintű pozíciók, és amelyekre a friss diplomások pályáznának” – foglalta össze a jelenség lényegét Matthew Martin, az Oxford Economics vezető közgazdásza.

Most akkor elveszi a munkát, vagy új lehetőségeket teremt?

Nem csoda, hogy napjainkra fellángolt a vita: vajon a mesterséges intelligencia el fogja-e venni a programozók munkáját, vagy épp ellenkezőleg: új távlatokat nyit számukra? Az AI-fejlesztő cégek vezetői persze igyekeznek lenyugtatni a kedélyeket.

Arvind Krishna, az IBM vezérigazgatója például azt mondta, az AI valójában nem elvenni, hanem kiegészíteni fogja a programozók munkáját. A cégvezető egy idei szakmai konferencián rámutatott, hogy a következő néhány évben az összes kód legfeljebb 20–30 százalékát írják majd AI-eszközök – szemben azzal a merész jóslattal, amit korábban Dario Amodei, az Anthropic vezérigazgatója fogalmazott meg: szerinte egy éven belül gyakorlatilag minden junior fejlesztői feladatot átvesznek a mesterséges intelligencia-modellek, és ezek írják majd a szoftverek 90 százalékát.

Az IBM-vezér viszont úgy látja, az AI elsősorban növeli a programozók hatékonyságát és termelékenységét, nem pedig kiüti őket a nyeregből.

„Ha ugyanannyi emberrel 30 százalékkal több kódot tudsz megírni, akkor végül is több vagy kevesebb szoftver fog készülni?” – idézi Krishna költői kérdését a TechCrunch. Szerinte a történelem azt mutatja, hogy amelyik cég produktívabb, az piacot nyer, több terméket ad el – és végső soron bővül, vagyis több embert fog foglalkoztatni.

Az érvelés azzal folytatódott, hogy az AI csak egy olyan új eszköz a programozók kezében, mint anno a zsebszámológép, ami anélkül fokozta a mérnökök termelékenységét, hogy megszüntette volna a szakmájuk létjogosultságát.

Krishna optimizmusával szemben ugyanakkor ott állnak a fiatal programozók fent írt esetei és az aggasztó munkaerőpiaci adatok. Mark Muro, a Brookings Intézet közgazdásza szerint a programozói munkanélküliség utóbbi időkben tapasztalt meredek emelkedése legalább részben az AI munkaerőpiaci hatásainak korai, látható bizonyítéka. A szakértő hozzáfűzte: a becsléseik alapján az informatikai szakmák közül épp a programozók vannak a leginkább kiszolgáltatva az AI-folyamatoknak. Amennyiben viszont Krishnanak lesz igaza, akkor az informatikusok az AI segítségével nagyságrendekkel gyorsabban dolgozhatnak, és a rutinfeladatok helyett a kreatív, összetett problémákra összpontosíthatnak.

Teljesen megváltozik az informatikai munka világa

Felmerül a kérdés, hogy ha már rövid távon ekkora változást idézett elő az AI, akkor milyen következményei lesznek a terjedésének és további fejlődésének 5-10 éven belül, és hogyan alakul át a programozói munka világa 2030-ra. A mesterséges intelligencia térnyerése kapcsán megoszlanak a vélemények. Egyes szakértők úgy vélik, az AI által kiszorított állásokat hosszabb távon új pozíciók fogják ellensúlyozni – ahogy a korábbi nagy technológiai újítások is rengeteg új szakmát teremtettek. Mások viszont arra figyelmeztetnek, hogy a változás olyan gyors és átfogó lehet, amire társadalmi szinten nehéz reagálni.

És valóban: egyes becslések szerint akár több százmillió munkahely automatizálható – egy Goldman Sachs-jelentés például 300 millió munkahelyről állítja, hogy veszélybe került a generatív AI miatt.

A Világgazdasági Fórum közben azt jósolja, hogy 2027-ig 40 százalékkal nő az AI-val és a gépi tanulással foglalkozó specialisták iránti kereslet, és több millió új állás jön létre adatfeldolgozó, kiberbiztonsági és digitális technológiai területeken. Más szóval az AI nem eltünteti, csak átalakítja a munkát – legalábbis makrogazdasági szinten.

De merre tovább az informatikusoknak?

Akárhonnan is szemléljük az AI teremtette körülményeket, egyértelmű, hogy a programozók új generációja nehéz helyzetbe került. Fiatal éveik jelentős részét olyan szakma elsajátítására tették fel, amely nagyon ígéretes karrierrel kecsegetett, ám most azzal szembesülnek, hogy a megszerzett tudásuk jelentős részével egy náluk jóval olcsóbban hozzáférhető technológia is rendelkezik. A szakértők szerint a kulcsszó az alkalmazkodás.

„A legerősebb karrierstratégia az emberi és az AI-készségek kombinálása” – hangsúlyozzák elemzők.

Az eWeek elemzése rámutat: ahelyett, hogy versenyezni próbálnának az AI-val, a pályakezdők számára járható út lehet, ha megtanulják felügyelni és irányítani az AI-eszközöket. Aki ezen a területen mély szakértelemre tesz szert – például képes AI-modelleket fejleszteni vagy testre szabni –, az a jövőben is értékes maradhat a munkaerőpiacon.

Emellett érdemes olyan területekre specializálódni, ahol az emberi szakértelem továbbra is nélkülözhetetlen.

A Final Round AI szerint ilyen lehet a kiberbiztonság, a felhőalapú rendszerek üzemeltetése vagy például a nagyvállalati adatkezelés, hiszen ezekben az ágazatokban a domainismeret és a jó ítélőképesség megőrzése miatt még sokáig szükség lesz magasan képzett szakemberekre. Erre utal egy friss felmérés is, amely arra jut, hogy a specializált IT-állásokban 2030-ig biztosan tovább nő a kereslet, és a fizetések is emelkedhetnek, hiszen a humán döntéshozatal felelősségét nem veszi át a mesterséges intelligencia.

Aztán vannak friss diplomások is, akik az iparból kiszorulva a tudományos kutatás vagy a technológiai szabályozás felé fordulnak. Nekik – az AI működését és hatásait ismerve – lehet jövőjük a kormányzati és közpolitikai szférában, bár oda meg nem egyszerű bekerülni. Mások teljesen új terepre léphetnek, ahogy azt a fentebb írt Mishra esete is mutatja: átigazolhatnak technológiai marketing, értékesítés vagy ügyféltámogatás területére, és úgy kamatoztathatják az informatikai tudásukat, hogy a mindennapi munkájuk már nem a kódolásról szól. Olyanok szintén akadnak, akik saját vállalkozást indítanak: startupötleteken dolgoznak és kihasználják az AI nyújtotta lehetőségeket a fejlesztés gyorsítására – mivel, és ez nagyon fontos, a mesterségesintelligencia-eszközök ma már nem csak a nagyvállalatok számára elérhetők.

Bár a jelenlegi helyzet sok friss programozó számára kilátástalannak tűnhet, a szakértők összességében azt gondolják, hogy korai lenne temetni a fejlesztői karriert. A programozás nem tűnik el, csak evolúciós ugrás előtt áll, és még nézi a túlpartot, hogy hogyan érje el.

Ahogy a „komputer” szó évszázadokon át emberi foglalkozást jelölt – és csak a 20. század közepe óta jelent egyet a „számítógéppel” –, úgy lehet, hogy a jövőben a „programozó” szó jelentése is megváltozik, és egy eszközt értünk majd alatta, amellyel kapcsolatban új szakmák jelennek meg.

Az AI hatására a fejlesztők munkája a jövőben kevesebb monoton kódolásból és több kreatív tervezésből, rendszerszintű gondolkodásból és emberközpontú problémamegoldásból állhat. És várhatóan az fog nyerni, aki hajlandó folyamatosan tanulni és rugalmasan alkalmazkodni az új kihívásokhoz. A fiatal programozó-generáció számára most talán az a legfontosabb üzenet, hogy a vágyott szakmai kihívások és sokmilliós fizetések talán más formában, más szerepkörben, de továbbra is elérhetőek maradnak – csak időben fel kell ismerni, hogy merre tart a jövő informatikája.


Link másolása
KÖVESS MINKET:

Ajánljuk
JÖVŐ
A Rovatból
A mesterséges intelligencia képes lehet akár tíz évre előre megjósolni, hogy kinek milyen betegsége lesz
A modell névtelen kórlapok mintáit figyeli, és évekre előre megmutatja, hol nagyobb a kockázat. A fejlesztők szerint így hamarabb lehet beavatkozni, és még az is tervezhető, hány szívinfarktusra kell készülnie egy városnak 2030-ban.


A kutatók szerint a mesterséges intelligencia akár tíz évre előre jelezhet egészségi gondokat, írja a BBC. A rendszer az emberek egészségügyi adataiban keres mintákat, és több mint 1000 betegség kockázatát számolja. Úgy írják le, mint egy időjárás-előrejelzést: százalékban adja meg a valószínűséget. A cél, hogy időben kiszűrje a magas kockázatú embereket, és évekre előre segítse a kórházak tervezését.

A Delphi-2M nevű modell hasonló technológiára épül, mint a közismert MI-chatbotok, például a ChatGPT. A chatbotok nyelvi mintákat tanulnak, és megjósolják, milyen szavak követik egymást. A Delphi-2M névtelenített egészségügyi adatokból tanulta meg felismerni a mintázatokat, és így jelzi előre, mi következhet és mikor. Nem mond pontos dátumot, hanem 1231 betegség valószínűségét becsli.

„Ahogy az időjárásnál 70 százalék esélyt jelezhetünk az esőre, ugyanezt meg tudjuk tenni az egészségügyben is”

– mondta Ewan Birney professzor, az Európai Molekuláris Biológiai Laboratórium megbízott főigazgatója. „Ráadásul nemcsak egy betegségre, hanem egyszerre az összesre – ilyet még soha nem tudtunk. Izgatott vagyok” – tette hozzá.

A fejlesztők először brit, névtelenített adatokon tanították a modellt: kórházi felvételek, háziorvosi adatok és életmódbeli szokások (például dohányzás) több mint 400 ezer résztvevőtől a UK Biobank projektből. Ezután más Biobank-résztvevők adataival ellenőrizték az előrejelzéseket, majd 1,9 millió ember dániai egészségügyi adatán is letesztelték. „Ha a modellünk azt mondja, hogy a következő évben tízből egy az esély, akkor tényleg nagyjából tízből egy esetben következik be” - tette hozzá Birney professzor.

A rendszer azoknál a betegségeknél működik a legjobban, amelyeknek jól követhető a lefolyása, például a 2-es típusú cukorbetegség, a szívinfarktus vagy a szepszis. Az inkább esetleges fertőzéseknél gyengébben teljesít.

Az orvosok ma is írnak fel koleszterincsökkentőt annak alapján, mekkora valakinél a szívinfarktus vagy a stroke kockázata. Az MI-eszköz még nem áll készen a klinikai használatra, de hasonló módon tervezik alkalmazni: korán azonosítani a magas kockázatú embereket, amikor még van esély megelőzni a betegséget. Ez jelenthet gyógyszert vagy célzott életmódtanácsot – például akinek nagyobb az esélye bizonyos májbetegségekre, annak a szokásosnál jobban megérheti visszavenni az alkoholfogyasztásból.

Az MI a szűrőprogramok tervezésében is segíthet, és egy térség összes egészségügyi adatát elemezve előre jelezheti a várható igényeket,

például hogy 2030-ban nagyjából hány szívinfarktus várható egy adott városban.

„Ez egy újfajta megközelítés kezdete az emberi egészség és a betegséglefolyás megértésében” – mondta Moritz Gerstung professzor, a Német Rákkutató Központ (DKFZ) onkológiai MI-osztályának vezetője. „Az olyan generatív modellek, mint a miénk, egy napon személyre szabhatják az ellátást, és nagy léptékben előre jelezhetik az egészségügyi szükségleteket.”

A Nature tudományos folyóiratban ismertetett modellt még finomítani és tesztelni kell a klinikai használat előtt. Torzítást okozhat, hogy a UK Biobank adatai főként 40–70 éves emberektől származnak. A fejlesztők most bővítik a modellt képalkotó vizsgálatokkal, genetikai információkkal és vérvizsgálati eredményekkel.

„Fontos hangsúlyozni, hogy ez kutatás – mindent alaposan tesztelni, szabályozni és átgondolni kell, mielőtt használni kezdjük, de a technológia adott ahhoz, hogy ilyen előrejelzéseket készítsünk” – nyomatékosította Birney professzor. Úgy véli, a genomika egészségügyi bevezetéséhez hasonló utat járhat be a folyamat: a tudósok bizalmától a rutinszerű klinikai használatig akár egy évtized is eltelhet.

A kutatás az Európai Molekuláris Biológiai Laboratórium, a Német Rákkutató Központ (DKFZ) és a Koppenhágai Egyetem együttműködésében készült. Gustavo Sudre, a King’s College London kutatója így értékelt: „Ez a munka jelentős lépés a skálázható, értelmezhető és – ami a legfontosabb – etikailag felelős orvosi prediktív modellezés felé.”


Link másolása
KÖVESS MINKET:

Ajánljuk

JÖVŐ
A Rovatból
Megkezdték a humanoid robotok tömeggyártását Kínában
A cég több ezer előrendelést említ, az ár körülbelül 11,5 millió forint. A mozgásnál emberi mintákat követnek: a végtagok összehangolását szimulációk és utánzásos tanulás segíti.
Maier Vilmos - szmo.hu
2025. szeptember 27.



A kínai Kepler Robotics elindította a K2 Bumblebee humanoid robot tömeggyártását, írja a Rakéta. A modellt logisztikai munkákra, gyártási feladatokban segítésre, kiállításokra és „speciális műveletekre” szánják.

A K2 hibrid architektúrával működik, ami energiahatékony üzemet tesz lehetővé. A gyártó szerint a humanoid egyhuzamban akár 8 órát is dolgozik.

Az ár a hasonló, általános célú humanoidokhoz képest kicsivel magasabb:

körülbelül 11,5 millió forint.

A robotra már több ezer megrendelés érkezett.

A cég a külalakot kevésbé, a mozgást viszont nagyon „emberire” tervezte. A K2 Bumblebee imitációs tanulással és szimulációkkal sajátította el a járás emberihez hasonló jellegzetességeit, beleértve a végtagok mozgásának összehangolását.

A humanoid robotról készült videót itt lehet megnézni:


Link másolása
KÖVESS MINKET:


JÖVŐ
A Rovatból
Sora 2: megjöttek a videók, amiket a képtelenség megkülönböztetni a valóságtól
Náci egyenruhába bújtattak hírességek, meghamisított történelmi események, kamu filmjelenetek igazinak tűnő színészekkel – máris ilyen videók készültek az OpenAI legújabb videógeneráló modelljével, ami egyszerre lenyűgöző és félelmetes.


A Sora 2 videógeneráló modell szeptember végén jelent meg, azzal az ígérettel, hogy a korábbi változathoz képest jelentősen javult a fizikai pontosság, a realizmus és az irányíthatóság. Mivel az OpenAI már a Sora tavaly decemberben kiadott első változatát is – a ChatGPT sikerével párhuzamba állítva – a videókészítés „GPT‑1 pillanatának” nevezte, nagy várakozások előzték meg a „GPT‑3.5 pillanatként” beharangozott Sora 2-t.

Az első verzió fejlesztői változatáról a demók alapján azt írtuk, olyan minőségű filmekhez, amelyeket szöveges utasításra generál, normál esetben külső helyszínekre, díszletekre, profi felszerelésekre és szakemberekre, statisztákra, illetve színészekre lenne szükség, de „úgy fest, hogy mostantól egyetlen AI, a Sora is elég lesz hozzá”.

Nyújthat ennél is többet egy videógeneráló modell? A Sora 2–nek a jelek szerint sikerült, mert a világ egyik ámulatból a másikba esik a vele készült mozgóképek láttán. Az OpenAI azt állítja, hogy az új modell kiküszöböli a korábbi videógenerálók jellemző hibáit, például az amorf tárgyakat és karaktereket, a torzult valóságot vagy a „túlzott optimizmust”. Utóbbihoz példát is kapcsol: ha egy generált videóban szereplő kosárlabdázó „elvéti” a dobást, az eddigi verziók inkább kicsavarták a realitást, és a labda még lehetetlen szögből is a gyűrűbe „teleportált”. Ehhez képest a Sora 2 a fizika törvényeivel teljesen megegyező módon bánik a tárgyak mozgásával: a labda a palánkba csapódik és pont úgy pattan vissza, ahogy az a valóságban is történne.

A tökéletlenség lehalkításával és a képminőség feltekerésével az OpenAI kisebb csodát alkotott: még egyszerű szöveges utasításokból is olyan videókat hoz létre, amelyeket a legtöbb néző képtelen megkülönböztetni a valóságtól. Az pedig, hogy mekkora a szakadék a versenytársak videógeneráló modelljei, valamint a Sora 2 között, remekül illusztrálja ez az összehasonlítás, amelyben a Google fejlesztette Veo 3–mal vetik össze a képességeit.

Ebben a videóban semmi sem valódi:

A gyorsan bővülő AI‑videópiacon persze vannak más vetélytársak is, például a Meta „Vibes” alkalmazása és a Meta Movie Gen modell, valamint az Elon Musk-féle xAI Grok Imagine-je. A Forbes hangsúlyozza, hogy utóbbi rendszerek 6–10 másodperces felvételeket készítenek, míg a Sora 2 akár egyperces videókat generálhat, illetve hangot is ad a tartalmakhoz, ami komoly fegyvertény a jelenlegi mezőnyben. És eddig minden jel arra mutat, hogy a Sora 2 a legerősebb videógeneráló AI.

Az OpenAI a modell széles körű – de egyelőre Észak-Amerikára korlátozott – bevezetése óta arra biztatja a felhasználókat, hogy a Sora 2 segítségével találjanak ki minél több új világot és történetet. A lehetőségeknek – látszólag – csak a képzelet szab határt, hiszen a modell képes az emberi hanghoz igazított dialógusok és hangeffektek generálására is, sőt, ha kell, a felhasználó hang‑ és videómintája alapján avatárt készít, így a saját filmünk főszereplőjévé válhatunk.

Mi változott? – A Sora 2 új képességei

Bár hozzáférés hiányában nekünk, magyaroknak egyelőre nincs összehasonlítási alapunk, az új modellről megjelent videókon valóban az látszik, hogy komoly szintlépés történt. Amíg a Sora demóiban a generált karakterek szemeit jótékonyan elrejtette valami (többnyire egy napszemüveg), a Sora 2 már nem tart az „uncanny valley” jelenségtől. Ez ugye az a nyugtalanító érzés, ami egy videojátékhoz vagy filmhez digitális eszközökkel létrehozott arc láttán tör ránk: hiába realisztikus a karakter, a tekintete természetellenes marad.

Az új modell már nem ilyen „félénk”: tisztában van vele, hogy amit előállít, teljesen életszerű, ezért nincs szükség trükközésre.

Olyannyira nincs, hogy az alábbi videóban látható és hallható Sam Altman sem Sam Altman, hanem egy Sora 2-vel létrehozott avatár, ami az OpenAI vezérigazgatójaként mutatja be a generatív AI képességeit. És ha erre nem figyelmeztetnek előre, aligha mondanánk meg, hogy nem a valódi személyt látjuk.

Az OpenAI szerint a Sora 2 legnagyobb újítása a fizikai törvények pontosabb szimulációja és a látvány élethű megjelenítése. A modell hosszabb és összetettebb cselekményeket, illetve akár többszereplős akciókat is képes kezelni, miközben megőrzi a mozgás törvényeinek koherenciáját.

A vállalat kiemelte, hogy a videók több jelenetből álló utasításokat követhetnek, és a rendszer megőrzi a generált világ állapotát: figyelembe veszi például azt, hogy a tárgyak az előző képsorban pontosan hol voltak. Ezzel már lehetséges akár több perces klipek és kisfilmek, ezáltal komplexebb narratívák létrehozása, de az OpenAI most még a rövid, gyorsan terjedő tartalmak felé tereli a felhasználókat, mert a játékos menőség meghozza a befektetők kedvét a további tervek finanszírozásához.

Lőttek a filmeseknek, vagy a Sora 2 csak egy új „ecset”, amivel alkothatnak?

Az OpenAI azzal hirdette a Sora, majd a Sora 2 rendszert, hogy a filmipar, az animációs stúdiók és a művészek eszköze lehet. A BBC Science Focus egyetért ezzel: azt írják, a rendszer megkönnyítheti animált klipek készítését, és ezzel időt, pénzt spórol. Az első verzió tartalmai ugyanakkor hemzsegtek a hibáktól. Ahogy arra a Washington Post is felhívta a figyelmet: a rendszer egy 1930‑as évekbeli jelenetben a cigaretta rossz végét gyújtotta meg vagy épp egyszerre több telefonkagylót adott a generált karakter kezébe, ráadásul hangot sem tudott létrehozni.

Ehhez képest a Sora 2 pontosságot és már szinkronizált hangot, illetve hangeffekteket is kínál, amivel elvileg tökéletesen alkalmassá válik a komplex szórakoztatóipari felhasználásra.

Az IndieWire elemzője ennek ellenére sem gondolja, hogy az új verzió a filmiparnak készült. A fejlesztők szerinte „nem törődnek Hollywooddal”, hiszen a platform elsősorban virális tartalmak gyártására ösztönzi az embereket, így a közösségi média új mémgyártó eszközévé válhat. És addig, ameddig ez csak igazoltatás elől meglépő Super Mario-s viccek szintjén realizálódik, nincs is nagy baj.

Ez még senkit sem bánt:

A gondok akkor kezdődnek, ha a könnyed hecceken túllépve valódi emberekről vagy valós eseményeket szimuláló helyzetekről készülnek valóságszagú kamuvideók, ami megnehezíti a független filmesek etikus AI‑felhasználását. Onnantól a Nintendo sem mókás rajongói videóként fogja kezelni a fentihez hasonló alkotásokat – ami még ingyen reklámot is csap a Mario Kart játékoknak –, mert attól tart majd, hogy a trend visszaéléseket szül, és óriási energiákat kell fordítani a szellemi tulajdona megvédésére.

A véleménycikk arra is figyelmeztet, hogy a Sora‑videók virális mémjei új frontot nyitnak a szerzői jogi háborúban, hiszen az AI‑userek óhatatlanul egyre kevesebbet törődnek majd a szellemi tulajdonnal, ezáltal tovább mélyítik az árkot az alkotók és az AI‑fejlesztők között. Az Indiewire ezzel kapcsolatban szakmai állásfoglalásokat sürget: úgy véli, ha a jogtulajdonosok és szakszervezetek nem alakítanak ki standardokat, elveszíthetik a harcot.

Osztja ezt az aggodalmat a WGBH-nak nyilatkozó digitális képzőművész, Kyt Janae is, aki szerint nem kell egy év, és szinte képtelenek leszünk megkülönböztetni az ember alkotta tartalmakat az AI-val generált képektől. Thomas Smith, a képek digitalizálásával, menedzselésével, kiadásával és monetizálásával foglalkozó Gado Images vezérigazgatója hozzátette:

a mesterségesen létrehozott képek miatt a valódi fotók is hitelességi válságba kerülhetnek.

Ezek a megállapítások azt jelzik, hogy a videógeneráló AI több területen okozhat károkat, a szórakoztatóipartól a politikán át a személyiségi jogokig.

Máris támadják az új AI-modellt

A Sora 2 indítását rögtön kritikák és aggályok kísérték. A The Guardian például arról számolt be, hogy a generált videók posztolására létrehozott TikTok-szerű app feedje hamar megtelt erőszakos és rasszista jelenetekkel, köztük bombázást és tömeggyilkosságot szimuláló tartalmakkal. Joan Donovan kutató ezzel kapcsolatban arra figyelmeztetett, hogy az ilyen eszközök elmossák a valóság és a hazugság között húzódó határt, ezáltal alkalmassá válhatnak gyűlöletkeltésre és zaklatásra.

Sam Altman ehhez képest a saját blogján a „kreativitás ChatGPT‑pillanataként” jellemezte a Sora 2 indulását, de óvatosan elismerte azt is, hogy például a bullying elkerülése érdekében nagyobb figyelmet kell fordítani a moderálásra.

A Rolling Stone közben példákkal illusztrálva mutatta be, hogy a realisztikus videógeneráló segítségével a felhasználók – csupán heccből – náci egyenruhába bújtattak hírességeket, történelmi eseményeket hamisítottak vagy éppen levédett karaktereket (Pikachu, Ronald McDonald, SpongeBob) használtak fel, ami szerzői jogi veszélyeket sejtet.

A Sora 2 kritikusait idézve a magazin azt írja, hogy az OpenAI „próbálja bepereltetni önmagát”.

A Vox cikke egyenesebben fogalmaz: felhívja a figyelmet arra, hogy a Sora 2 alapértelmezése szerint a jogtulajdonosok azok, akiknek kérvényezniük kellene a karaktereik eltávolítását, ami olyan, mintha a fejlesztők kifejezetten a szerzői jogok megsértése felé terelnék a felhasználókat.

Nem véletlen, hogy a kritikákkal szembesülő Sam Altman később frissítette a posztját, jelezve, hogy a jövőben a jogtulajdonosok „opt‑in” alapon adhatnak hozzá karaktereket az AI-modellhez, lehetővé téve, hogy a generált videók után részesedést kapjanak a bevételekből.

Őrületes energiaigény és a Sora 2 más pénzügyi hatásai

A modell bejelentését követően az elemzők felvetették, hogy a videók generálása rendkívüli mennyiségű számítási kapacitást és energiát igényel. Egyes kutatók szerint egy rövid, nagy felbontású videó generálása több mint 700‑szor több energiát fogyaszt, mint egy állókép létrehozása. Ennek következtében a jövő adatközpontjai már minden kétséget kizáróan nagyvárosokkal vetekedő energiazabáló – és karbonkibocsátó – szörnyetegek lesznek.

A Time elemzése rámutat: az AI‑videók ugyan drágák, de a cégek – köztük az OpenAI és a Meta – abban reménykednek, hogy a rövid videók gyártásával több előfizetéses felhasználó és befektető érkezik. Ez további bevételi forráshoz juttatja őket, ami még nagyobb modellek, egy napon pedig az általános mesterséges intelligencia megjelenéséhez vezethet.

Az AI-cégeknek tényleg nagyon kell a pénz, mert a generatív videómodellek fejlesztése hatalmas összegeket emészt fel. Ez az elemzők szerint idővel arra készteti majd a vállalatokat, hogy a befektetőktől és felhasználóktól beszedett pénzen túl a hirdetési piacon is terjeszkedjenek, illetve további előfizetési csomagokat találjanak ki, valamint árat emeljenek.

Mindeközben fontos cél a felhasználók viselkedési adatainak gyűjtése: a jövőbeli modellekhez a valós interakciók és preferenciák révén tudnak több és jobb tréningadatot gyűjteni.

Ami pedig a belátható jövőben érkező fejlesztéseket illeti, az OpenAI egyik korábbi közleménye felvetette azt is, hogy létrehoznak egy „világszimulátort”, amely pontosan modellezi a fizikai világ törvényeit, ezzel új tudományos problémákat lesz képes megoldani.

Új AI-evolúciós lépcsőfokok jönnek

A Sora 2 ezeknek a vízióknak a nagy reménysége, amitől azt várják, hogy további fejlesztéseket és több platformon elérhető verziókat eredményez. A megjelenése új korszakot nyit a generatív AI-k világában, hiszen bátran kijelenthetjük, hogy ennyire valószerű mozgásokat és hangeffekteket, illetve ilyen időtartamú történeteket még egyik videógeneráló AI sem tudott létrehozni.

Bár a fizika törvényeit még nem követi le tökéletesen és vastagon lehetőséget ad a visszaélésekre – a deepfake-től az erőszakos tartalmakon át a szerzői jogok megsértéséig –, a komoly etikai és jogi kérdések kezelése után érdemes lehet kihasználni a benne rejlő lehetőségeket.

A szakértők szerint hamar mainstream eszközzé válhat, de a társadalomnak – még új normarendszerek és hatékony moderálás bevezetése mellett is – fel kell készülnie arra, hogy a valóság és a mesterséges tartalom közötti határ elmosódik.

Mivel a gazdasági potenciál óriási, számolni kell a bővülésével és az energiafogyasztás növekedésével, valamint azzal, hogy a szellemi tulajdon megóvása érdekében ki kell harcolni a generált tartalmak után járó részesedést. Ezek az együttműködések – ha egyáltalán megköttetnek és aztán hosszú távon működőképesnek bizonyulnak – a kreatív tartalomgyártás ragyogó gyöngyszemévé varázsolhatják a Sora 2-t, illetve a jövőben érkező hasonló modelleket.


Link másolása
KÖVESS MINKET: