Az OpenClaw nem egy újabb beszélgetőpartner, mint a ChatGPT, a Claude vagy a Gemini. Az OpenClaw cselekszik. E-maileket kezel, böngészőt irányít, fájlokat szervez, online fizet, szállást foglal, utazást tervez, és ha olyan feladatot kap, amihez nincs kész megoldása, megírja hozzá a saját kódját. Mindezt a felhasználó saját gépén, nyílt forráskódként, teljes kontroll mellett. Nem chatbot, hanem egy önfejlesztő digitális munkatárs, akinek akár egy WhatsApp vagy Telegram üzenetben is lehet feladatokat osztani. Pár hónap alatt 196 ezer GitHub csillagot és heti 2 millió aktív felhasználót gyűjtött, Kínától San Franciscoig.

A szoftver mögött Peter Steinberger áll, egy osztrák fejlesztő, aki az előző cégéből közel 100 millió dolláros exittel szállt ki, majd évekig nem nyúlt a kódoláshoz. Kiégett, elvesztette a motivációját. 2025 tavaszán próbálkozott újra, rájött, hogy az AI időközben paradigmát váltott és ahogy ő fogalmazta: visszajött a szikra.

Az OpenAI pedig már le is csapott rá. A vállalat helyzete az utóbbi időben korántsem volt rózsás: a vállalati piaci részesedésük két év alatt 50%-ról 27%-ra esett vissza, miközben a konkurens Anthropic 40%-ra erősödött. Az OpenAI saját fejlesztésű megoldásai az önálló AI munkatársak területén rendre alulteljesítettek, így Steinberger megszerzése nem csupán egy tehetséges fejlesztő toborzása volt, hanem egyértelmű stratégiai mentőöv.

Különösen pikáns a történetben, hogy az Anthropic, vagyis a ClaudeAI mögötti cég, annak idején ügyvédi felszólítást küldött Steinbergernek, mert a projekt eredeti neve, a Clawdbot túlságosan hasonlított a saját termékükre. Az OpenAI ezzel szemben nem levelet küldött, hanem szerződést. Az idő, ebben az esetben nagyon gyorsan, őket igazolta.

Persze a valóság valamivel árnyaltabb a hype-nál. Egy rendszer, ami önállóan cselekszik, önállóan téved is. Az OpenClaw rendelt már öt kiló vajat egy heti menühöz, mert a felhasználó korábban megemlítette, hogy szereti a homárt.

A technológia gyakorlati és etikai határait leginkább a Moltbookon történtek világította meg. Ez egy olyan speciális közösségi hálózat, amelyet kifejezetten az OpenClaw-hoz hasonló, mesterséges intelligencia által vezérelt botok számára hoztak létre, hogy azok egy zárt ökoszisztémában, emberi beavatkozás nélkül interaktálhassanak egymással. Egyes résztvevők elkezdtek lázadást szervezni a saját gazdáik ellen. A biztonsági kockázatok sem elhanyagolhatók: a Moltbookról 1,5 millió API token szivárgott ki, az OpenClaw saját rendszerében pedig a Kaspersky öt olyan alapvető hibát azonosított, amelyeket szoftverfrissítéssel sem lehet orvosolni.

Mindez azonban nem változtat azon, hogy az OpenClaw egy hatalmas változás első kézzelfogható eszköze. Az OpenClaw-val a mesterséges intelligencia kilépett a chatablak börtönéből, és elkezdte átrendezni a valóságunkat. Aki ma nem tanul meg AI-t vezérelni, az holnap nem a változás részese lesz, hanem csupán a nézője egy olyan világnak, amit botok építenek a feje fölé.

„Bár a szakmai érdeklődésem már korábban is megvolt, 2022. novembere (vagyis a ChatGPT első verziójának publikálása) óta vált a mindennapjaim elválaszthatatlan részévé az MI. Azóta nem csak figyelem a változásokat, hanem nap mint nap építek is velük: API-kulcsokkal rakok össze egyedi megoldásokat, MI-támogatással kódolok, folyamatosan kísérletezem a legújabb multimodális és generatív rendszerekkel. A mai felgyorsult fejlődés mellett nem engedhetjük meg magunknak a passzivitást: aki ma nem tanulja meg uralni ezeket az eszközöket, az hamarosan rá sem fog ismerni a világra, amiben él” – mondta el Hikisch Áron az Avantgarde Group Project Manager & AI Expertje.

forrás: mmonline

Az erdők pusztulása, az aszály és a felbukkanó új kártevők – mint például a diófákat tizedelő betegségek – olyan kihívások, amelyekre a hagyományos módszerek már nem adnak elég gyors választ. A Soproni Egyetem Erdőmérnöki Karán azonban egy olyan szinergiát hoztak létre, amely a világon is ritkaságszámba megy.

A megoldás kulcsa a geobioinformatika. Ez a terület két, látszólag távoli tudományt kapcsol össze. A téradatokkal foglalkozó geoinformatikát és a biológiai folyamatokat elemző bioinformatikát.

„Mi, geoinformatikusok műholdas és drónos technikákkal pontosan fel tudjuk térképezni azokat a területeket, ahol probléma jelentkezik. Látjuk az elszáradt erdőfoltokat, a betegségek terjedési irányát, a bioinformatikus kollégák pedig ezeken a pontokon molekuláris szintű vizsgálatokat, DNS-szekvenálást végeznek. Megnézik, pontosan milyen kórokozó van jelen, és ami még fontosabb, megtalálják azokat az egyedeket, amelyek valamiért ellenállnak a betegségnek – magyarázta Dr. Czimber Kornél, a Soproni Egyetem Erdőmérnöki Karának dékánhelyettese.

A módszer lényege a pontosság. A kutatók nem vaktában keresgélnek a rengetegben. A geoinformatika megmutatja, hova kell menni mintát venni, a bioinformatika pedig feltárja a sejtbiológiai hátteret. Ebből a kettősből születhetnek meg a jövő ellenálló erdőtípusai vagy a környezetbarát növényvédő szerek.

A kutatásban ma már megkerülhetetlen a mesterséges intelligencia (AI) használata. A soproni szakemberek algoritmusokat tanítanak be arra, hogy a hatalmas mennyiségű drón- és műholdfelvételen felismerjék a különböző fafajokat, vagy észrevegyék a legapróbb elváltozásokat a lombozaton.

„Ugyanez az intelligens technológia segít a kollégáknak a DNS-minták elemzésénél is. Hatalmas adatbázisokból azonosítják a kártevőket, és figyelik az összefüggéseket” – tette hozzá a dékánhelyettes.

Ez a komplex szemlélet teszi a soproni kutatócsoportot – köztük prof. Dr. Sipos Györgyöt és csapatát – nemzetközileg is sikeressé, aminek eredményeit a legrangosabb szaklapokban jegyzik.

A Soproni Egyetem Erdőmérnöki Kara a kutatások mellett, az oktatásban is vezető szerepet tölt be. Néhány éve elindult a Geobioinformatika mesterképzés (MSc), amely egy két féléves, angol nyelvű képzés földmérőknek, erdőmérnököknek, környezetvédőknek és informatikusoknak egyaránt.

„Célunk, hogy olyan szakembereket képezzünk, akik értik a természet nyelvét és a legmodernebb digitális technológiákat is” – hangsúlyozta Dr. Czimber Kornél.

Az egyetem távlati célja, hogy a képzést nemzetközi szinten, akár online formában is elérhetővé tegye, így Sopron a globális erdővédelem egyik digitális tudásközpontjává válhat.

A képzésről bővebben itt olvashatnak, tájékozódhatnak.

forrás: SOE EMK

A több mint 30 országban, több mint 8 ezer kisvállalkozás részvételével készített nemzetközi kutatás szerint a cégek 30 százaléka nem tudja, milyen digitális eszközöket érdemes használnia, 26 százalék pedig nem érzi magát elég magabiztosnak a használatukhoz. A kisvállalkozások még mindig túl bonyolultnak érzik a digitális eszközök világát. Bár csaknem egyötödük használ már aktívan MI eszközöket, és további 36 százalék kísérletezik velük, az ilyen megoldások iránt még mindig nagy a bizalmatlanság.

A jelentés szerint a kisvállalkozásoknak nem több eszközre van szükségük, hanem segítő kezekre, amelyek egyszerűsítik a döntéshozatalt: a cégek fele lépésről lépésre igényelne útmutatást, 42 százalék szeretne egyértelmű ajánlásokat, 38 százalék oktatást vagy workshopot.

A magyar eredmények összhangban vannak a nemzetközi trendekkel: a vállalkozók nyitottak és érdeklődők, de igényelnék az MI használatával kapcsolatos gyakorlati útmutatást.

A team.blue Európa egyik vezető digitális szolgáltatója, több mint 60 helyi márkával és több mint 3,5 millió ügyféllel van jelen 22 országban, köztük Magyarországon. Szolgáltatásaik között szerepel a hosting, domainek, biztonság, e-kereskedelmi megoldások, felhőszolgáltatások és alkalmazások.

forrás: MTI 12-02

A Neural Grader a Fordaq.com és a TallyExpress alapítóinak új „agyszüleménye”. Kiaknázza a következő generációs AI-rendszerek és a legmodernebb algoritmusok képességét, hogy páratlan, kiváló minőségű eredményeket biztosítson folyamatosan.

A csapat a Fehrensennel együtt dolgozott azon, hogy helyesen azonosítsa a bükkfa különféle mintázatait és a vállalat által alkalmazott osztályozási szabályokat. A Neural Grader a méretpontosságot is javítja az ügyfél szabályai alapján. Ahogy Dominik Wieners elmagyarázta: „Együttműködünk a programozókkal, specifikus adatainkkal látjuk el a rendszert. A Neural Grader csapata finomítja a konfigurációkat, hogy megfeleljenek a szigorú minőségi előírásainknak.” A (kemény)lombos fűrészüzem nagy lehetőségeket lát a válogatási folyamat egyszerűsítésében és felgyorsításában, ezáltal csökkentve a személyzet munkaterhelését.

A projekt célja a potenciális vásárlókkal való interakció elősegítése is. „Világszerte kereskedünk a faanyagainkkal, és a Neural Graderben is nagyszerű lehetőséget látunk a modernizálásra. Míg korábban bevett gyakorlat volt, hogy a világ minden tájáról utaztak fűrészárut átvizsgálni a szerződéskötés előtt, ez eléggé bosszantó a jelenlegi vásárlógeneráció számára. Előnyben részesítik a megbízható digitális felvételeket, hogy elkerüljenek nagy távolságú utazásokat. A Neural Graderrel olyan részletességet tudunk biztosítani, amely ténylegesen helyettesítheti a helyszíni értékelést.”

További részletek a Neural Graderről itt találhatóak.

forrás: Neural Grader

Az erdő ritkítása folyamatos döntéshozatalt jelent, hogy mely fákat és hányat kell kivágni az erdő különböző értékeinek legjobban történő előmozdítása érdekében. Az erdő hosszú távú fejlődése szempontjából fontos, hogy a ritkítási műveletet hogyan hajtják végre, de általában kézzel és az egyes gazdálkodók tapasztalatai alapján végzik. A ritkítási feladat megkönnyítése érdekében a Nordic Forestry Automation (NFA) kifejlesztett egy mesterséges intelligencia alapú rendszert, amely folyamatosan támogatja a kezelőt az erdőgazdálkodási döntések meghozatalában.

A vállalat 2021-ben indult az alapítók önvezető járművekkel és AI-algoritmusokkal kapcsolatos kutatómunkája alapján. Az alapítók a Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program, WASP) elnevezésű nemzeti svéd kutatási kezdeményezés keretében folytatott doktori tanulmányaik során ismerkedtek meg. Az NFA a közelmúltban 10 millió svéd koronás befektetési tőkét kapott a Södra Ädla, a Sveaskog és az Almi Invest befektetési társaságtól.

„Az erdei ritkítás olyan mesterség, amely 100 százalékos összpontosítást igényel, és amelynek elsajátítása több évet vesz igénybe. A teljes kognitív terhelés a vadászpilótákéhoz hasonlítható. Az érzékelő alapú kezelői támogatás jobb feltételeket biztosít az üzemeltetők és az erdőtulajdonosok számára az erdei értékek előmozdításához. Hálásak vagyunk a lehetőségért, hogy új partnereinkkel együtt folytathatjuk e technológia fejlesztését” – mondta Lars Svensson, az NFA vezérigazgatója.

Beruházás a fejlesztés felgyorsítására

A kezelő támogatásával az NFA rendszere költséghatékonyabbá teszi a fakitermelést, ami javítja az erdőtulajdonosok jövedelmezőségét. Emellett a technológia új lehetőségeket teremt a helyi erdőátalakításokra, és lehetővé teszi a biológiai sokféleséget és a szén-dioxid-tárolást elősegítő alternatív erdőgazdálkodási módszerek szisztematikus és költséghatékony végrehajtását.

Az új beruházás lehetővé teszi az NFA számára, hogy tovább gyorsítsa fejlődésének ütemét. A rendszert 2022-ben és 2023-ban kísérleti projektekben tesztelték az SCA-val és a Sveaskoggal, 2023 őszén pedig a vállalat megkezdi a sorozatgyártás-előtti termékek bevezetését a Södra, a Sveaskog és az SCA-val.

„A beruházás és az erdészeti vállalatokkal való szoros együttműködés azt jelenti, hogy a rendszereket már korai szakaszban ki tudjuk telepíteni, és továbbra is szorosan együttműködhetünk az üzemeltetőkkel. Ez elengedhetetlen ahhoz, hogy olyan rendszereket építsünk ki, amelyek valódi változást hozhatnak az erdőben – mind az üzemeltetők, mind az erdőtulajdonosok számára” – mondta Lars Svensson.

Jobb lehetőségek az erdőtulajdonosok számára

Az NFA üzemeltetői támogatás bármilyen típusú fakitermelő gépre utólagosan felszerelhető, és támogatja az üzemeltetőket az erdőgazdálkodási döntések meghozatalában. A rendszer automatikusan és valós időben méri, pozicionálja és osztályozza a gép körüli összes fát. Emellett centiméteres pontossággal megadja a gép és a vágófej helyzetét is. Az egyes fákra vonatkozó adatokat folyamatosan összegyűjti, és egy jelentéssel együtt eljuttatja az erdőtulajdonosnak, ami nagyobb átláthatóságot, a fakitermelés minőségbiztosítását és új lehetőségeket biztosít az erdőtulajdonosok számára alternatív gazdálkodási módszerek alkalmazására.

Ez a tényező és a gépkezelők jobb munkakörnyezete a Södra Ädla beruházásának néhány oka.

„Nagyon örülünk az NFA-ba történő befektetésünknek. A vállalat mesterséges intelligencia alapú kezelőtámogatása jó példa azokra az üzleti modellekre és technológiákra, amelyekbe a Södra Ädla szeretne és szándékozik befektetni. A technológia egyszerűbbé és pontosabbá teszi a ritkítást, és az erdészeti intézkedések szélesebb körét teszi lehetővé. A technológia a ritkítást az üzemeltetők számára is megkönnyíti, ami végső soron több vállalkozót és erdőgépkezelőt vonzhat az ágazatba. Az NFA technológiája közvetlen értéket teremt az erdőbirtokok számára, és alig várjuk, hogy hozzájárulhassunk a vállalat fejlődéséhez” – mondta Erik Bengtson, a Södra Ädla befektetési igazgatója.

szerk/ford: Tóth János, forrás: Södra

A mesterséges intelligencia hatékonynak bizonyult az ismétlődő és munkaigényes feladatok helyettesítésében. Az amazóniai területek georeferálása példa a mesterséges intelligencia sikeres alkalmazására, amely segít a fáradságos feladatok elvégzésében. E technológiák alkalmazása hozzájárult a nagyméretű fák sokféleségének és elterjedésének feltérképezéséhez is, ami döntő fontosságú információkat szolgáltat az erdei erőforrások megőrzéséhez és fenntartható kezeléséhez, valamint segít az illegális erdőirtás elleni küzdelemben.

Az Amapá Állami Egyetem kutatója az Amazonas vidékén vizsgálta a mesterséges intelligencia felhasználását az ökológiai és erdőgazdálkodási kutatásokban. Olyan fejlett technikákat alkalmazva, mint a Random Forest Machine Learning, olyan modelleket fejlesztettek ki, amelyek képesek feltérképezni a nagy fák sokféleségét és sűrűségét az Amazonas bioszférájában.

Emellett mesterséges intelligencia-algoritmusokat használnak a trópusi erdőkben található erdei biomassza, szén-dioxid és kereskedelmi faanyag mennyiségének becslésére. Ezek az adatok elengedhetetlenek az erdei ökoszisztémák dinamikájának megértéséhez, és hozzájárulnak a természetvédelmi stratégiákhoz és a fenntartható erdőgazdálkodáshoz.

Az egyik alkalmazás a mesterséges intelligencia használata az Amazonas éghajlatváltozási forgatókönyveiben. A nagy fák vagy ritka fajok és élőhelyeik potenciális eloszlásának előrejelzésére az IPPC globális éghajlati modelljei szerint a kutató azt vizsgálta, hogy a trópusi erdőkre milyen hatással lehetnek, és hogyan lehetne adaptív erőforrás-gazdálkodást alkalmazni. Ez az információ kulcsfontosságú a természetvédelmi stratégiák kidolgozásához és a negatív környezeti hatások mérsékléséhez.

szerk/ford: Tóth János, forrás: ITTO/UEAP

Az AIGC, vagyis a mesterséges intelligenciával generált tartalom a tartalomgenerálás következő lépcsőfokának tekinthető a professzionálisan generált tartalom (PGC) és a felhasználó által generált tartalom (UGC) után.

„Amióta az AI rajzolási funkció tavaly beindult, az olyan iparágak, mint az építészet és a tervezés, fokozatosan elkezdtek kísérletezni az AI rajzolási képességekkel is” – magyarázta Cook Liao, a Coohom vezetője. „Rengeteg tervező használja már az olyan képgeneráló modelleket, mint a Stable Diffusion és a Midjourney az építészeti tervek részleteinek javítására.

„Továbbá, a Coohom AIGC Lab célja, hogy ‘Model-as-a-Service’ (MaaS) néven érje el a célt, amely sokkal erősebb Al képességeket biztosít, hogy szabadon és rugalmasan hozzon létre bármilyen teret, akár belső szobajelenetet, akár külső kertet, fancy éttermet vagy luxusvillát.””

A Coohom szerint az AIGC megoldás integrálható bármely számítógéppel segített tervezési (CAD) platformmal, valamint zökkenőmentesen szinkronizálható az ügyfélkapcsolat-kezelő (CRM) vagy vállalati erőforrás-tervezési (ERP) rendszerekkel. Lehetővé teszi az ember-gép együttműködést AI-algoritmusokkal, és nyílt API-integrációja a márkát szolgálja. A közösségi média marketing végrehajtását és megosztását is támogatja.

szerk/ford: Tóth János, forrás: PanelsFurnitureAsia

Most a digitális birodalomba merülve, a texasi Mebane Galériában megrendezésre kerülő „Architecture After AI” című kiállításon mesterséges intelligencia által generált műalkotások sorozatát mutatja be, amelyek a fákat különféle szürreális struktúrákká alakítják át.

A Tree Manipulation Series című sorozatban az építész a Midjourney segítségével nyírfa- és fenyőligetek gyökereit és ágait szövi bonyolultan óriási játszóterekké, szeszélyes kilátótornyokká és sűrű erdőkké az virtuális erdőkben.

Ulf Mejergren Tree Manipulation Series című, mesterséges intelligencia tervezőeszközöket használó sorozatában olyan fákat mutat be, amelyeket interaktív művészeti installációkká alakítottak a tájban. A nagyméretű és szürreális jelenlétű, megmászható és lakható szerkezetek, amelyek többsége olyan funkciókat tölt be, mint a kilátók vagy menedékek az erdő mélyén.

Az építész almafákat csavar ki kerti környezetben elhelyezett pavilonokká, vadabb és nyersebb kompozíciókat morfondíroz össze kietlen erdőkben, sőt, ágakat olvaszt össze, hogy játszótereket hozzon létre kopár, jéggel borított tundrákon. Egyes jelenetek más fákkal összenövő ágakat ábrázolnak, míg mások egész törzseket rendeznek át, ezért mindegyiknek különböző időkerete van, egy évtől akár ötven vagy több évig, a növekedési eljárásoktól függően. „Talán azok a projektek a legérdekesebbek, amelyek eltávolodnak a kerti környezettől, mivel a kontraszt sokkal nagyobb a szelídítetlen környezettel szemben, mint egy már megszelídített kertben” – jegyzi meg. 

Ulf Mejergren folytatja: „A projektek e büféjét aligha lehetett volna elképzelni, ha nincs a mesterséges intelligencia. Ezzel az új eszközzel az ötletek és lehetőségek sokaságát lehet vizualizálni és értékelni, mielőtt a végső lépéseket megtennénk, hogy ezekből valóság legyen, mivel a fák irányítása hosszú időt és nagy odaadást igényel. Ezért egy ilyen projekt megvalósításának motivációjához elengedhetetlen, hogy legyen néhány jó célkép”.

szerk/ford: Tóth János, forrás: designboom