Magyarország erős autóiparában az AI támogatja az autonóm rendszereket, a gyártásoptimalizálást, az ellátási láncok kezelését és a minőségbiztosítást.
Az EV-tömeges elterjedést a töltés ára, a hálózat és a szabályozás dönti el. Mutatjuk, hol hoz az AI gyors, mérhető előnyt.
Mintahatékony RL–MPC tervezés: hogyan segíthet a hierarchikus, adaptív döntéshozatal a diagnosztikában és terápiatervezésben.
EV-töltési terhelés előrejelzés 5 modellel: mit érdemes percre, órára, napra? Tanulságok autóiparnak és egészségügyi párhuzamok.
AI-val kezelhető az EU 2035-ös fordulatának bizonytalansága: energiaoptimalizálás, beszállítói karbon és kockázati modellek. Indulj 2026-ban.
Az EU 2035-ös céljának enyhítése és a klímakutatás politikai kockázatai újraírják az autóipari AI-stratégiát. Gyakorlati lépések 2026-ra.
Az EV-k tömeges elterjedését már nem a technika, hanem a töltés, az árak és a hálózati integráció dönti el. Nézd meg, hol ad a legtöbbet az AI.
Adaptív RL–MPC keretrendszer: jobb döntések kevesebb adatból. Autóipari és egészségügyi példák, gyakorlati kérdésekkel.