Az informatika és kommunikációs technológiai (ICT) eszközök fejlődése az elmúlt évtizedekben jelentős változásokat hozott az emberi társadalom működésében. Az új technológiák, különösen a személyes adatokat gyűjtő és feldolgozó rendszerek, számos előnyt kínálnak, ugyanakkor komoly etikai és adatvédelmi kihívásokat is felvetnek. A digitalizálás ütemének növekedésével egyre több személyes adat kerül gyűjtésre, tárolásra és könnyen hozzáférhetővé válik, ami nemcsak az adatokkal való pozitív eredmények elvárását, hanem a személyes információk esetleges visszaélését is magában rejti.

Például, a munkaerő öregedésével kapcsolatos technológiai fejlesztések gyakran magukban foglalják a személyes és érzékeny egészségügyi adatok gyűjtését, hogy javítsák a dolgozók egészségét és termelékenységét. Bár az ilyen adatgyűjtés hasznos célt szolgál, számos kérdést vet fel a nyomon követéssel, profilalkotással és a személyes adatok váratlan felhasználásával kapcsolatban. Az etikai szempontok és az erős adatvédelmi intézkedések ezért elengedhetetlenek az ICT kutatás és alkalmazás során.

A Horizon 2020 program például szigorú etikai irányelveknek vet alá minden kutatást, biztosítva a kutatás integritását és a nemzetközi, uniós és nemzeti jogszabályoknak való megfelelést. Az ilyen irányelvek középpontjában olyan alapvető etikai elvek állnak, mint a nemek közötti egyenlőség, a konfliktuskezelés és a titoktartás. Az Európai Unió Alapvető Jogok Chartája és az Emberi Jogok Európai Egyezménye erős jogi keretet biztosítanak, amely segít a kutatóknak abban, hogy biztosítsák a jogszerű és etikus adatkezelést.

A kutatás etikai alapelvei közé tartozik a tájékozott beleegyezés megszerzése a személyes adatok gyűjtésére és felhasználására, az adatok védelme és biztonsága, valamint a fejlesztett algoritmusok és mesterséges intelligencia alkalmazások etikai szempontjainak figyelembe vétele. Az átláthatóság és elszámoltathatóság szintén alapvető a kutatási folyamatokban, hiszen csak így lehet fenntartani a közbizalmat és elkerülni a potenciális visszaéléseket.

Az etikai szempontok integrálásának egyik hatékony módja az "Ethics by Design" megközelítés. Ez azt jelenti, hogy az etikai kérdéseket már a kutatás kezdeti szakaszaiban, a tervezéstől kezdve figyelembe kell venni, és ezeket folyamatosan nyomon kell követni a kutatás előrehaladtával. Egy etikai tanácsadó bizottság (EAB) felállítása kulcsfontosságú a potenciális etikai és adatvédelmi problémák azonosításában és a kutatási protokollok felülvizsgálatában.

A kutatás előtt minden olyan tanulmánytervet, amely emberi résztvevőket vagy személyes adatokat érint, be kell nyújtani az EAB-hoz, hogy megállapítsák, szükséges-e további etikai jóváhagyás. Az etikai jóváhagyás megszerzéséhez szükséges folyamatok, különösen érzékeny személyes adatok kezelésénél, függenek az adott kutatás típusától, és az alkalmazott technológiák jellegétől. Emellett fontos figyelembe venni az orvosi eszközökre vonatkozó EU-s szabályozásokat, mint például az EU Orvosi Eszközkészülék Rendeletét (MDR), ha az ICT megoldás ilyen típusú terméket érint.

A kockázatalapú megközelítés kiemelkedő szerepet kap az adatvédelmi gyakorlatokban. A GDPR előírja, hogy az adatkezelőknek értékelniük kell az egyes adatkezelési tevékenységek kockázatait, különösen akkor, ha azok érzékeny adatokat érintenek. A kockázatelemzés során figyelembe kell venni a feldolgozott adatok típusát, az adatkezelés célját, a lehetséges hatásokat és az adatbiztonsági intézkedéseket. Az Adatvédelmi Hatásvizsgálat (DPIA) egy fontos eszköz a kockázatok rendszeres értékelésére és az esetleges biztonsági intézkedések alkalmazására.

A DPIA során a kutatóknak figyelembe kell venniük az új technológiai megoldásokat, az adatkezelési célokat és a felhasználói beleegyezést, hogy biztosítani tudják a személyes adatok védelmét. A DPIA nem egy egyszeri folyamat, hanem folyamatosan frissíteni kell a technológiai fejlődés és az új szabályozások tükrében.

A kutatóknak tehát nemcsak a jogszabályoknak kell megfelelniük, hanem az etikai alapelvekhez is szigorúan ragaszkodniuk kell. Az etikai kutatás nemcsak a jogi megfelelőség biztosítására szolgál, hanem arra is, hogy a fejlesztett ICT megoldások valóban hozzájáruljanak a társadalom fejlődéséhez, miközben tiszteletben tartják az egyének jogait, magánéletét és méltóságát.

Miért különbözik a német és japán vasúti rendszerek hatékonysága és működése?

A német és japán iparosodott országok közötti különbségek, különösen a történelem, az oktatási rendszer, a társadalom és a földrajz szempontjából, jelentős hatással vannak a vasúti rendszerek működésére. E különbségek mélyebb megértéséhez a Deutsche Bahn (DB) és a Japan Railway (JR) rendszerei közötti összehasonlítást érdemes figyelembe venni. Különösen érdekes a hosszú távú közlekedés pontossága, a technológia és az utasok felszállásának és leszállásának folyamata, amely mind nagy hatással van a rendszer hatékonyságára.

6.1 Pontosság és késések

A hosszú távú közlekedési rendszerek hatékonyságának egyik legegyszerűbb összehasonlítási alapja a pontosság. Japánban a Shinkansen vonatok esetében a pontosság a legfontosabb tényező, a 2023-as évet tekintve az átlagos késés mindössze 1,6 perc volt. Ez a késés azonban magában foglalja a vis maior okokat is, például természeti katasztrófákat, mint a tájfunok vagy földrengések. Ezzel szemben Németországban a Deutsche Bahn a késést úgy értékeli, hogy ha a vonat 6 percnél kevesebbet késik a tervezett érkezéshez képest, akkor azt még mindig pontosnak tekintik. A 2024-es évre vonatkozóan a Deutsche Bahn hosszú távú közlekedésének pontossága mindössze 62,4% volt.

Japánban nemcsak az utasszállító vonatok, hanem a tehervonatok is kivételes pontosságot mutatnak. Az JR tehervonatainak 92%-a 30 percen belül megérkezik a rendeltetési helyére. Ezzel szemben Németországban a 2021-es évben a határmenti vasúti teherszállítás esetén a 235 949 vonat közül 98 104 (41,6%) több mint egy órás késéssel érkezett.

6.2 A technológia és a rendszerek különbségei

A hosszú távú közlekedési rendszerek technológiai különbségeit a következő szempontok alapján elemezhetjük: különálló vasúti hálózatok, vonat közötti gyakoriság és szervezés, technikai karbantartás és precizitás, valamint zűrzavarra való reagálás.

Japánban a Shinkansen vonatok különálló, dedikált sebességi pályákon közlekednek, amelyek teljesen el vannak választva a többi vonatforgalomtól, így minimálisra csökkentve a késéseket. A regionális és tehervonatok gyakran éjszakai órákban közlekednek, hogy ne zavarják a helyi forgalmat. Ezzel szemben Németországban az ICE és IC vonatok ugyanazon a vasúti hálózaton közlekednek, mint a regionális és tehervonatok, ami a hálózati szűk keresztmetszetek és a zűrzavarok esetén megnöveli a késéseket.

A vonatok közötti gyakoriság Japánban rendkívül magas, különösen a nagyvárosokban és a gyorsvasúti vonalakon, ahol a vonatok néhány percenként közlekednek. Németországban ugyan sűrű a hálózat, de a hosszú távú járatok között hosszabb időközök vannak, különösen a nagyobb városoktól távolabbi helyeken.

A karbantartás Japánban a legmagasabb prioritást élvezi, a vonatokat és az infrastruktúrát rendszeresen ellenőrzik és karbantartják a maximális pontosság érdekében. Ezzel szemben Németországban, bár a karbantartás folyamatos, a költségvetési és munkaerőhiány időnként problémákat okozhat a pontosságban és az elérhetőségben.

6.3 A hosszú távú vonatok működtetése: Felszállás és leszállás

A hosszú távú vonatok hatékonysága nemcsak a vonatok közlekedésétől függ, hanem az utasok felszállásának és leszállásának gyorsaságától is. Japánban az utasok felszállása és leszállása rendkívül jól megszervezett, és gyorsan történik. A japán állomásokon világos vonalakat és helyeket jelölnek meg, ahol az utasoknak várakozniuk kell a vonat ajtajai előtt. Az utasok pontosan tudják, hol kell sorba állniuk, és a vonat érkezésekor rendezett módon várakoznak. A német állomásokon ugyan van kijelölt terület a vonatok számára, de a felszállás gyakran rendezetlen, ami lassítja a folyamatot.

Japánban a legfontosabb szabály, hogy először minden utasnak le kell szállnia, mielőtt új utasok felszállhatnak. Ezt a szabályt jól betartják, ami gyorsabbá teszi a felszállás folyamatát. Németországban ugyan létezik ez a szabály, de nem mindig tartják be, ami késedelmekhez vezethet.

A japán állomásokon a csúcsidőszakokban a "vonat nyomó" (oshiya) vagy "vonat húzó" (hagashiya) személyzet segít a felszállás során. Ők segítenek abban, hogy a vonatok pontosan induljanak el, segítve az utasokat a gyors és rendezett felszállásban. Németországban nincs ilyen szolgáltatás, és az utasoknak maguknak kell megszervezniük a folyamatot.

Fontos megérteni, hogy a technológiai különbségek és a társadalmi normák mindkét ország vasúti rendszereinek működését meghatározzák. Japánban a közlekedés kultúrája és az arra vonatkozó elvárások szigorúbbak, és ezek az elvárások folyamatosan fenntartják a magas szintű hatékonyságot. A német rendszer, bár szintén fejlett, különböző logisztikai és társadalmi kihívásokkal néz szembe, amelyek befolyásolják a pontosságot és a rendszer stabilitását. Mindezek a tényezők egyaránt hozzájárulnak ahhoz, hogy a két rendszer működése eltérjen egymástól.

Hogyan csökkenthetjük a sérülékenységet és növelhetjük az infrastruktúrák ellenálló képességét?

A kockázatkezelés és az ellenállóképesség javítása kulcsfontosságú tényezővé vált az infrastruktúrák védelmében. A biztonsági intézkedések és az ellenállósági stratégiák közötti megfelelő egyensúly megtalálása komplex feladat, mivel mindkét megközelítés különböző szempontok szerint járul hozzá a védelemhez. A cél az, hogy a különböző fenyegetettségek esetén minimálisra csökkentsük a rendszer sérülékenységét, miközben maximális védelmet biztosítunk a lehetséges következmények ellen. A kutatás során többféle kombinációt vizsgáltunk, amelyek célja a kockázatok csökkentése, figyelembe véve az eltérő támadási forgatókönyveket és azok hatásait.

A sérülékenység csökkentése érdekében számos intézkedést alkalmazhatunk. Ezek az intézkedések nemcsak a védelem mértékét növelhetik, hanem segíthetnek abban is, hogy egyes forgatókönyvekben a támadásokat még azelőtt hatástalaníthassuk, hogy azok jelentős károkat okoznának. Azonban minden egyes támadási forgatókönyv és a hozzájuk kapcsolódó intézkedések eltérő hatékonyságot mutathatnak. A kutatás eredményei alapján látható, hogy bizonyos konfigurációk – például a (25, 13) vagy (21, 7) – bizonyos helyzetekben jobban teljesíthetnek, mint mások, és ezek hatékonysága nem mindig egyértelműen előre meghatározható. Ez a variáció különösen a rendszerváltozások és a különböző támadási módok, mint a D1 vagy D2 figyelembevételével vált nyilvánvalóvá.

Az eredmények alapján azt is megállapíthatjuk, hogy a biztonság és az ellenállóság együttes alkalmazása jelentős költségmegtakarítást eredményezhet, miközben még mindig hatékony védelmet biztosít. A két megközelítés együttes alkalmazása különösen akkor előnyös, ha az egyes támadások különböző következményekkel járnak, és fontos az, hogy a védekezés az összes lehetséges forgatókönyvet figyelembe vegye. A kutatás során modelleztük azokat az intézkedéseket, amelyek mindkét irányban csökkenthetik a kockázatokat, és eredményeink azt mutatták, hogy bizonyos kombinációk ugyanolyan eredményt hozhatnak, bár a hozzájárulásuk eltérő mértékű lehet. A bizonytalanságok és a különböző szcenáriók közötti eltérések miatt az értékelés nem mindig egyszerű.

A kutatásban a kockázatcsökkentés hatékonyságát nemcsak az egyes intézkedések alapján mértük, hanem figyelembe vettük azokat az alapvető bizonytalanságokat is, amelyek a valós életben gyakran előfordulnak. A fenyegetettségek valószínűsége ugyanis nem mindig meghatározható pontosan. A jövőbeni támadások előrejelzése számos tényezőtől függ, és ezek közül sok nem ismerhető meg teljes mértékben. Emellett a biztonsági intézkedések hatékonyságát befolyásoló bizonytalanságok is jelen vannak, amelyek különböző következményeket eredményezhetnek, és ezek kiszámítása még nehezebb. A kutatásunk eredményei ezenkívül arra is rávilágítottak, hogy a védelmi intézkedések közötti költség-haszon arányok figyelembevételével kell meghozni a döntéseket.

Fontos, hogy az ilyen típusú védelmi intézkedéseket nem lehet kizárólag költséghatékonyság szempontjából mérni. A biztonság és az ellenállóképesség különböző szinteken járulhatnak hozzá a rendszer védelméhez, és nem mindig érdemes pusztán a legolcsóbb vagy legegyszerűbb megoldásokat keresni. Az optimális védelmi stratégiát gyakran a különböző intézkedések kölcsönhatásainak figyelembevételével kell kialakítani, amelyek a lehető legjobban képesek kezelni az összes potenciális fenyegetést és azok következményeit.

Az eredmények azt is megmutatják, hogy a különböző kockázati szcenáriók eltérő hatásokat eredményezhetnek, és a rendszer válasza is változó lehet. Különösen a kis valószínűségű, de magas következményekkel járó események esetén a kockázatok szétválasztása és azok hatása elengedhetetlen a megfelelő védekezési terv kidolgozásában. Az ilyen típusú bizonytalanságok és az azokra adott válaszok elemzése segíthet abban, hogy jobban megértsük, hogyan alkalmazható hatékonyabban az ellenállóság és biztonság együttesen.

Az alkalmazott intézkedések hatékonyságának és következményeinek elemzésében nemcsak az egyes szcenáriók közötti eltéréseket kell figyelembe venni, hanem azokat a tényezőket is, amelyek a rendszerek viselkedését befolyásolják. Mivel a védelem nem mindig lineáris, és számos dinamikus tényező van, amelyek hatással lehetnek az eredményekre, a különböző kockázati konfigurációk és azok hatásai komplex elemzést igényelnek. Mindezek figyelembevételével elmondható, hogy a biztonság és az ellenállóság közötti szoros kapcsolat és azok együttműködése elengedhetetlen ahhoz, hogy a legjobb védelmi stratégiákat alakíthassuk ki a jövőbeni fenyegetettségek ellen.

Milyen gyorsítással csökkenthetjük a megbízhatósági tesztelési időket, miközben megőrizzük a meghibásodási mechanizmust?

A megbízhatósági mérnöki módszerek alkalmazása egyre fontosabbá válik az iparban, mivel lehetővé teszik a rendszerek viselkedésének előrejelzését és az életciklusuk optimalizálását. Az alábbiakban bemutatott három esettanulmány különböző tesztelési megközelítéseket és azok eredményeit ismerteti, amelyek segítenek a megbízhatósági elemzések hatékonyságának növelésében. Az első két esettanulmány az gyorsított tesztelési módszerek és azok alkalmazása köré épül, míg a harmadik a hirtelen halál tesztet elemzi, amely lehetőséget ad a tesztelési idő jelentős csökkentésére.

Az első esettanulmányban egy tesztrendszer három csatornájának meghibásodási viselkedését vizsgálták. A Kruskal-Wallis teszt és a Conover utólagos analízis segítségével szignifikáns különbségeket találtak a meghibásodási idők között. Különösen kiemelkedett, hogy az egyik csatorna más meghibásodási mechanizmussal rendelkezett, amit valószínűleg eltérő terhelési spektrum vagy mechanizmus okozott. Ebben az esetben a hirtelen halál teszt nem alkalmazható, mivel az nem biztosítja az adott meghibásodási mechanizmus vizsgálatának érvényességét.

A második esettanulmány az gyorsított tesztelés témakörét vizsgálja. Az öt különböző terhelési szintet elemző Weibull eloszlás modellezésével három megfelelő gyorsítási szintet találtak, amelyek lehetővé teszik a tesztelési idő jelentős csökkentését, miközben a meghibásodási mechanizmus változatlan marad. Az egyik terhelési szint, 0.6 A, referencia értékként lett kiválasztva, és az egyes gyorsított tesztelési szintek jellemző élettartama alapján kiszámították az alkalmazható gyorsítási tényezőket. A legnagyobb gyorsítási tényezőt az 1.4 A terhelés esetén találták, amely a tesztelési idő 280-szoros csökkentését jelentette.

A harmadik esettanulmány a hirtelen halál teszt alkalmazását vizsgálja a Johnson-rangsor korrekcióval. Ez a módszer segít csökkenteni a szükséges tesztkört, miközben fenntartja a megfelelő megbízhatósági előrejelzést. A teszt során három csatornát alkalmaztak, és a tesztelési sorozat adatainak mesterséges eltávolításával "cenzúrázott" adatokat kaptak, amelyeket a Johnson-rangsor korrekcióval extrapoláltak. Az extrapoláció során a cenzúrázott adatokat figyelembe véve sikerült modellezni a várható meghibásodási viselkedést. A Weibull-eloszlás fitneszét a maximális valószínűség becslésével (MLE) végezték, és a Weibull paraméterek eredményei megerősítik, hogy az extrapolált adatok hasonló meghibásodási viselkedést mutatnak, mint az eredeti teljes adatállomány.

A tesztelés és megbízhatósági elemzés során a cenzúrázott adatok alkalmazása, valamint az extrapolált adatok felhasználása lehetőséget ad a tesztelési idő jelentős csökkentésére, miközben a meghibásodási mechanizmus és a megbízhatósági paraméterek stabilak maradnak. A gyorsított tesztelés és a hirtelen halál teszt alkalmazása nagyban hozzájárulhat a költségek és időráfordítások csökkentéséhez, ami különösen fontos a gyártásban és az ipari környezetekben.

A megbízhatósági mérnöki módszerek hatékonyságának növelése érdekében fontos megérteni, hogy a tesztelési környezet és a mechanizmusok ismerete alapvető ahhoz, hogy a megfelelő módszert alkalmazzuk. Az adatok helyes kezelése és az analízis során figyelembe vett statisztikai módszerek megfelelő alkalmazása nélkülözhetetlen ahhoz, hogy a tesztelés megbízható eredményeket adjon. Továbbá, a megbízhatósági elemzés során mindig fontos figyelmet fordítani az adatok cenzúrázására és az extrapolálásra, mivel ezek jelentősen befolyásolják az eredmények pontosságát és megbízhatóságát.

Hogyan kezelhetők a rendszerek megbízhatósági kihívásai az ipari 4.0 korában?

A megbízhatósági mérnökség az ipari 4.0 korában egy olyan összetett terület, amely számos új kihívással és fejlesztési lehetőséggel áll szemben. Az ipari rendszerek, amelyek most már az Internet of Things (IoT), mesterséges intelligencia (AI), robotika és digitális vezérlés kombinációjára építenek, különösen érzékenyek az új típusú hibákra, amelyek a hagyományos megbízhatósági módszerekkel nem kezelhetők hatékonyan. Ennek megfelelően a megbízhatóság biztosítása, különösen a biztonságkritikus alkalmazásokban, egyre inkább az AI és a fejlett modellezési technikák integrációját igényli.

Az egyik kulcsfontosságú kihívás a mesterséges intelligencia (AI) biztonságos alkalmazása és annak megbízhatósága. A gépi tanulás rendszerek, amelyek alapvető szerepet játszanak az ipari automatizálásban és a közlekedési, egészségügyi rendszerekben, képesek váratlan, potenciálisan katasztrofális hibákat okozni, ha nem biztosítják a megfelelő biztonsági intézkedéseket. A megbízható AI alatt azt értjük, hogy a rendszer képes jól működni változatos és kiszámíthatatlan körülmények között, miközben biztosítja az eredmények előre láthatóságát és megérthetőségét. Ehhez több megoldást és keretrendszert alkalmaznak, beleértve a redundanciát, a robusztusságot, valamint a magyarázhatóságot.

A robusztus és redundáns mesterséges intelligencia alapvető elemei a biztonságos AI működésnek. Az ilyen rendszerek képesek kezelni a váratlan bemeneteket, és biztosítják, hogy egy második rendszer átvegye a feladatot, ha az első hibát észlel. Ez különösen fontos a kritikus infrastruktúrák esetén, mint például az autonóm járművek, ahol a meghibásodás súlyos következményekkel járhat. Az AI átláthatóságának és magyarázhatóságának biztosítása kulcsfontosságú a biztonságos működéshez. A bonyolult AI modellek, mint a mélytanulás vagy a csomagolt tanulás, gyakran nehezen értelmezhetők, ami a döntéshozatal átláthatóságát és bizalommal való kezelhetőségét befolyásolja.

Emellett az AI modellek érvényesítése és ellenőrzése is alapvető jelentőségű. Az érvényesítés biztosítja, hogy az AI modellek valóban jól működnek a különböző működési környezetekben, míg az ellenőrzés a működésük következetességét biztosítja, anélkül, hogy azok bármilyen eltérést mutatnának az előre meghatározott viselkedéstől. Az AI rendszerek legnagyobb kihívása azonban a ritka események kezelése. A valós életben a rendkívül ritka, de potenciálisan súlyos események előrejelzése különösen nehéz, mivel az AI rendszerek hajlamosak alulbecsülni ezeket a helyzeteket. Az ilyen esetek előrejelzéséhez olyan fejlettebb módszerekre van szükség, mint az extrém érték elmélet, a Monte Carlo szimulációk vagy az adatok kiugró értékeinek felismerésére alkalmas algoritmusok.

A rendszerek komplexitásának kezelése szintén egyre fontosabbá válik. Az ipari rendszerek egyre összetettebbek, és egyes komponensek kölcsönhatásai nehezítik a megbízhatósági elemzést. A modulok és összetevők közötti hibák kölcsönhatása, mint például a közös okú hibák vagy a láncreakciók, súlyosan befolyásolhatják a rendszer megbízhatóságát. Az autonóm járművek, például, különösen érzékenyek ezekre a komplex interakciókra, ahol a percepció és mozgás-tervezés hibái gyorsan láncreakciókat generálhatnak. Az ilyen rendszerek elemzése az összes alkotóelem közötti kapcsolat figyelembevételével történhet, mivel az egyes komponensek külön-külön történő vizsgálata nem ad valós képet a rendszer megbízhatóságáról.

A rendszerek megbízhatósági elemzése különös figyelmet igényel, mivel az ipari 4.0 környezetekben egyre több technológia integrálódik, és a hagyományos megbízhatósági módszerek gyakran nem képesek kezelni az új típusú hibákat. Az IoT, AI, robotika és más digitális eszközök alkalmazása újfajta hibaállapotokat eredményezhet, amelyek a meglévő analitikai modellek számára nehezen észlelhetők. A másik kihívás a szociotechnikai rendszerek kezelésében rejlik, ahol a technikai és a társadalmi komponensek kölcsönhatása bonyolítja a megbízhatósági elemzést. Az ilyen rendszerek vizsgálatakor figyelembe kell venni a humán és gépi interakciók komplexitását, különösen a bizto

Mi az általános relativitáselmélet jelentősége és hogyan alakította a modern kozmológiát?
Hogyan formálhatják a média pedagógiái a digitális korszak hírfogyasztási és közösségi kapcsolatait?
Hogyan alakíthatjuk a környezetet, hogy támogassa a kedvességet és csökkentse a fenyegetettség érzését?