HSN Lab tanköri bemutatók

A HSN Lab (High Speed Networking) egy 1992-ben alapított kutatólaboratórium, mely az Ericsson hosszú távú stratégiai partnereként, a BME Távközlési és Médiainformatikai Tanszékén (TMIT) működik. A tanköri foglalkozások keretében a HSN Lab a következő két tématerülettel kapcsolatosan tart majd bemutatókat:

A részletekért görgess lejjebb vagy kattints a linkre!

Felhőszolgáltatások és alkalmazások

Felelősök: Sonkoly Balázs, Toka László, Pelle István
Kontakt: Pelle István, pelle@tmit.bme.hu
Időpontok:

  • Március 30, kedd, 10.15 – 12.00

  • Április 22, csütörtök, 12.15 – 14.00

  • Április 30, péntek, 12.15 – 14.00

Általános leírás: A felhőszolgáltatások használata a legtöbbünk számára mindennapos tevékenység, még ha nem is mindig tudatosul bennünk, hogy éppen ilyen eszközökkel van dolgunk. A Google szinte minden szolgáltatása például ilyen módon érhető el. A Google-hez hasonló, kész szolgáltatásoknál azonban sokkal izgalmasabb (legalábbis remélhetőleg nekünk, VIK-eseknek), ha mi magunk hozunk létre felhő alapú alkalmazásokat. Nem túl meglepő módon a legnagyobb nyílt felhő platform szolgáltatók (Amazon, Microsoft, Google, stb.) nemcsak arra biztosítanak lehetőséget, hogy adatokat tároljunk az ő eszközeiken (à la Google Drive), hanem számítási kapacitást (programozási felületet, alkalmazásfuttatói környezetet) is biztosítanak számunkra, gyakorlatilag korlátlan mértékben. Ezekre gondolhatunk úgy, mintha kibérelnénk az adott szolgáltató regionális központokban elérhető eszközeit és ezen futtatnánk az alkalmazásainkat. Bizonyos alkalmazások esetén, felhő alapon sokkal kisebb költséggel sokkal gyorsabb lehet nagy méretű felhasználói bázis számára alkalmazásokat létrehozni. Az ilyen „cloud native” alkalmazások tervezése, implementációja jelentősen különbözhet azoktól, melyeket egy felhasználónak terveztek és egy eszközön futnak. Az egyik alapvető probléma a késleltetésből adódik. Míg az utóbbi esetben alacsony (akár milliszekundum alatti) késleltetés is elérhető az alkalmazás és annak felhasználója között, egy felhőszolgáltató regionális központjába az adatok csak több száz milliszekundumos, vagy akár több másodperces késleltetéssel érkeznek be (és onnan kb. ennyi idő alatt vissza is kell érniük). Ez az egyik jelentős probléma, ami meggátolja a felhőben futtatott játékok, a játékstreaming (pl. Google Stadia) széleskörű elterjedését. Kutatócsoportunkban olyan eszközöket, lehetőségeket vizsgálunk, melyekkel késleltetésre érzékeny alkalmazások futtathatóak a felhőszolgáltatások minél teljesebb kihasználása mellett. A témához kapcsolódóan a következő bemutatókkal készülünk:

Kattints a videóért!

Gépi tanulás alapú objektum-felismerés

Ezt a munkát az egyik legnevesebb tudományos konferencián, az ACM SIGCOMM-on mutattuk be 2020-ban. Az ötlet lényege úgy szétosztani egy gépi tanulás alapú objektumfelismerő alkalmazás komponenseit egy, a felhasználótól távol elhelyezkedő, nyílt felhőszolgáltató és felhasználóközeli edge eszközök között, hogy az képes legyen a megadott késleltetési követelményeket teljesíteni a legalacsonyabb ár mellett. Az alkalmazás komponensek menedzselése során felhasználjuk a legnagyobb nyílt felhőszolgáltató, az AWS (Amazon Web Services) több megoldását is.


AnnaBellaDB: felhő alapú elosztott adattárolás

Szintén a 2020-as SIGCOMM-on mutattuk be ezt az adattároló megoldásunkat. Cloud native környezetben gyakorta előforduló probléma, hogy az (akár földrajzilag is) egymástól távol elhelyezkedő alkalmazás komponenseknek közösen kell bizonyos adatokhoz hozzáférniük, melynek során az adatbázis példányok könnyen szűk keresztmetszetté válhatnak. Az AnnaBellaDB erre a problémára kínál megoldást: egy olyan elosztott adatbázist valósít meg, mely figyeli az adatok és a felhasználási helyük "távolságát", és önállóan áthelyezi az adatokat úgy, hogy azok mindig a lehető legközelebb legyenek a felhasználási helyükhöz.

Kattints a videóért!

Kiterjesztett valóság alapú alkalmazások

Bár jelenleg még nem elterjedtek, az AR (Augmented Reality) alkalmazások mind jelentősebb térhódítása várható a talán nem is olyan távoli jövőben. Az ilyen alkalmazások futtatása során több kulcsfontosságú kérdéssel is meg kell birkóznunk. A késleltetés rendkívül alacsony szinten tartása elengedhetetlen, hiszen a felhasználói élmény ehhez szorosan kapcsolódik. AR környezetben komplikált számítási feladatokat is futtatnunk kell, melyek elhelyezése is kulcskérdés. Az alacsony késleltetés biztosíthatónak tűnik, amennyiben az AR eszközhöz (pl. okostelefon, szemüveg) közel futtatjuk a számításokat. Ugyanakkor az ilyen eszközöknek hordozhatónak kell lenniük, így mind a számítási teljesítményük, mind az akkumulátoruk kapacitása korlátozó tényezőként léphet fel. Felhő környezetben sem a számítási teljesítmény, sem a tápellátás nem jelenthet problémát, ugyanakkor a megfelelő késleltetést nehéz biztosítani a felhasználóhoz képest nagy távolság miatt. Több felhő alapú AR alkalmazást is fejlesztettünk/fejlesztünk és vizsgáljuk a koncepció működőképességét. Itt egy olyan játékot mutatunk be, amiben két játékos küzdhet meg egymással X-wing vadászokkal és közben a fizikai és virtuális objektumok között is történhet interakció. Az utóbbi "feature" már a kevert valóság (Mixed Reality, MR) irányába viszi az alkalmazást, ami nagyon izgalmas új lehetőségeket ad a kezünkbe.

Emberek és robotok együttműködése

Emberek és (ipari) robotok együttműködésére már most is rendkívül sok példa található az iparban. Az ipari folyamatok változásával és az automatizáció mind erőteljesebb alkalmazásával fokozódó mértékben számíthatunk olyan helyzetek kialakulására, melyeknél a két fél együttműködése előnyös, ugyanakkor biztonsági szempontokból kihívásokat kelt. A robotok mozgásának tervezését támogathatjuk nagyfokú párhuzamosítást lehetővé tevő felhő alapú számítási platformokkal, melyek segítségével a robotok a gyártási folyamatban okozott fennakadások nélkül lehetnek képesek elkerülni ütközési helyzeteket emberi partnerekkel. Ebben a munkánkban azt vizsgáljuk, hogy a hálózati késleltetés és ennek ingadozása milyen mértékben teszik lehetővé az ilyen trajektória számítások felhőben történő megvalósítását.

Kattints a videóért!
Kattints a videóért!

Sportanalitika

Egy újabb alkalmazási példa keretében azt mutatjuk be, hogy a felhőszolgáltatások által támogatott mesterséges intelligencia rendszerek, mélytanulási módszerek hogyan segíthetik a magyar élsportban dolgozók (edzők, orvosi stábok, fizioterapeuták, játékosmegfigyelők, játékosok és szövetségek) munkáját újszerű összefüggések feltárása révén. A meccsek statisztikái és eseménynaplói, valamint a többkamerás videofelvételek alapján modelleket állítunk fel a játékosok, csapatok, taktikák megértése és a meghatározó események előrejelzése céljából. Többek között az alábbiakhoz hasonló, komplex kérdésekre is keressük a választ: A modern műszaki tudomány módszereivel hogyan segíthető az utánpótlásnevelés? Illeszkedik-e a játékos egy adott csapat vagy játékrendszer egyedi stílusához? Statisztikailag alátámasztható döntést hozott-e a játékos egy adott szituációban? Mi lehet az átigazolási és játékosértékelési piac mozgatórugója?

5G hálózatok és alkalmazásaik az iparban, robotikában, IoT megoldásokban

Felelősök: Cinkler Tibor, Fehér Gábor, Vidács Attila, Simon Csaba

Kontakt: Fehér Gábor, feher@tmit.bme.hu

Időpontok:

  • Április 15, csütörtök, 12.15 – 14.00

  • Április 16, péntek, 12.15 – 14.00

  • Május 4, kedd, 10.15 – 12.00


Általános leírás:

Az 5. generációs mobil kommunikációs technológia (5G) nagyon alacsony késleltetése, nagyon nagy átviteli sebessége, és a tárgyak internetéhez (IoT) tartozó rengeteg „okos” eszköz csatlakoztatásának lehetősége számos új alkalmazási lehetőséget nyitott meg az ipari alkalmazások (Ipar 4.0), a felhő-robotika (felhőből vezérelt robot rendszerek), vagy akár a mezőgazdaság és környezetvédelem területén. A HSN Lab, ipari partnereivel közösen (Ericsson, Magyar Telekom) több az 5G technológiával kapcsolatos nemzetközi (5GSmart) és hazai (5G Smart Campus) kutatás-fejlesztési programban is részt vesz, ezekkel kapcsolatosan mutatunk be néhány fejlesztést az érdeklődő tankörök számára.

Kattints a videóért!

Robotkarok vezérlése a felhőből

Számos automatizált ipari termelési folyamat robotizált alkatrészmozgatást, manipulálást feltételez. A gyártási ciklus felgyorsítható, ha a manipulálási feladatok közben összeszerelést is végzünk. Ennek megvalósításához két robotkar összehangolt, szinkronizált irányítása szükséges. A bemutató során egy mester robot és egy szolga robot közösen hajt végre több alkatrész kezelését igényelő feladatot. Amikor a két robotkar együtt mozogva együtt dolgozik, akkor egy milliméteres eltérés (késés/gyorsulás) eltöri az alkatrészt (vagy vészleállást okoz). A folyamat távoli vezérléssel van megvalósítva, a robotok valós idejű interfészen keresztül kapják meg a következő lépés koordinátáit. A bemutató célja szemléltetni és elmagyarázni a felhő rendszerbeli távoli, valós idejű szolgáltatások megvalósításának lépéseit, buktatóit és feltételeit, külön hangsúlyt fektetve a hálózati kérdésekre.

ARIAC – agilis ipari robotika – nemzetközi verseny

A verseny célja az ipari robotrendszerek agilitásának fokozása, azzal a céllal, hogy az automatizált üzemek hatékonyabban, nagyobb termelékenységgel és autonómiával működjenek, és kevesebb időt és figyelmet igényeljenek az üzem dolgozóitól. Cél például az, hogy a robotok autonóm módon észleljék a gyártási folyamat hibáit, automatikusan helyreálljanak ezekből a hibákból, mindemellett pedig érzékeljék a környezetüket, és feladatokat végezzenek olyan alkatrészekkel is, amelyek nem előre megadott helyen vannak. 2020-ban a nemzetközi verseny fődíját a HSN Lab csapata nyerte.

Kattints a videóért!
Kattints a videóért!

Felhőből vezérelt drónok

Az 5G hálózatok egyik kiemelt hasznosítási lehetősége a drónok felhőből történő valós idejű vezérlése, például mezőgazdasági alkalmazások esetén. A drónok súlyát sok esetben korlátozni kell, ezért nem vihetnek magukkal nagy kapacitású akkumulátorokat, így pedig korlátozott lesz a számítási kapacitásuk és az energiatartalékuk is. Viszont ha kapcsolódni tudnak az 5G hálózathoz, akkor el tudják küldeni a kamerájuk által készített képeket, esetleg rövid videókat, melyeket aztán a felhőben, akár mesterséges intelligenciára is épülő komplex algoritmusok segítségével valós időben fel lehet dolgozni, és visszajelzéseket küldhetünk a drónoknak egy esetleges szükséges beavatkozást kezdeményezve.

Intelligens madárhang azonosító rendszer

Az előbbihez hasonló, mezőgazdaságban alkalmazható 5G felhő alapú megoldás az intelligens madárhang azonosító rendszer, melyet seregélyek hangjának felismerése használhatnak szólóültetvények és gyümölcsösök védelmére. A kihelyezett, kevés erőforrással rendelkező szenzorok mikrofonja egy nagyon egyszerű hangfelismerési algoritmust futtatva eldönti azt, mikor érzékelt egy olyan hangot, mely akár seregély is lehet. Ekkor az adott 1 másodperces hangmintát 5G rádiós kapcsolaton keresztül feltölti a felhőbe, ahol mélytanulásra épülő algoritmusok segítségével jóval bonyolultabb hangfelismerési megoldások futtathatók. Ha pedig szükséges, a felhőből valós időben aktiválható egy hangszóró, melyen keresztül a madarakat elijesztő hangeffektusok játszhatóak le.

Kattints a videóért!