1. Ludovika Szabadegyetem
2022. április 5.
Nemzeti Közszolgálati Egyetem Ludovika Campus Oktatási Központ
Budapest
Dr. Kollár Csaba PhD
A mesterséges intelligencia
felhasználása
a polgári és katonai életben

2. Bemutatkozás

3. A mesterséges intelligencia társadalmi vetületei
gazdasági hatásai
információbiztonság
humán aspektusa
biztonságtudatosság
fejlesztése
ember-robot interakció
emberi oldala
intelligens városok és
épületek
mesterséges intelligencia
• Jelenkorunk technológiai forradalmai
• Hogyan jutottunk el a mesterséges intelligencia korába
• A mesterséges intelligencia építőkövei
• A mesterséges intelligencia léptékelmélete
• A Sheridan-skála alkalmazása a mesterséges intelligencia
elemzése során
• Mesterséges intelligencia vs. program
• Mesterséges intelligencia vs. humán intelligencia
• Milyen területeken lehet találkozni a mesterséges
intelligenciával
• Hogyan tanul a mesterséges intelligencia
• A legfrissebb kutatások eredményei, kitekintés a jövőbe

4. BEVEZETÉS

5. Az MI néhány polgári megjelenési formája
Sophia – Hanson Robotics SPOT – Boston Dynamics Echo Dot – Amazon
Nest – Google

6. Az MI néhány katonai megjelenési formája

7. Három meghatározó forradalom
(Humán)
géntechnológia
forradalma
Robotika
forradalma
Nano-
technológia
forradalma
Robotizált
génsebészet
Neuroprotézis
Embergép
Biochip
Génmódosítás
Génsebészet
Nanoanyagok
kapcsolódása a
génekhez,
sejtekhez
Nanorobotok
Aeroszol robotok
Gyógyító robotok
Ember-gép (?)
Erős
mesterséges
intelligencia

8. Az MI építőkövei
Adatok
Rengeteg adat áll rendelkezésre, ezek mennyisége folyamatosan növekszik
Számítási kapacitás
Olyan számítások is elvégezhetők belátható időn belül, amire tíz évvel ezelőtt még a szuperszámítógépek sem
voltak képesek
Algoritmusok
A mesterséges intelligenciát támogató algoritmusok, statisztika és valószínűségszámítás, regressziós modellek,
klasszifikáció, klaszterizáció, lágyszámítási módszerek megjelenése a gyakorlati, összetett, komplex, bonyolult
problémák megoldásában
Szinergia
Technológiák fejlődése és összekapcsolása

9. Az MI léptékei
• Testen viselhető okoseszközök (óra, cipő, póló, külső „csontváz”)
• Testben levő okoseszközök (implantátumok, egészségügyi monitoring)
• Hordozható okoseszközök (telefon, tablet)
• Humanoid/animoid robotok
• Intelligens (önvezető) autók, járművek
• Intelligens épületek/létesítmények (domotika)
• Intelligens szervezetek/vállalatok
• Intelligens település/város
• Intelligens ország/társadalom (kínai TKR)
• Intelligens Föld

10. Az MI fontosabb mérföldkövei
1. Az emberek és aktivitásaik észlelése
2. A verbális kifejezések generálása (beszéd), illetve a beszéd megértése
3. Nonverbális kifejezések generálása, illetve a nonverbális jelzések
megértése
4. Az érzelmi állapotok modellezése, kifejezése és megértése
5. A szándékos cselekvések felismerése és közvetítése
6. Együttműködés az emberekkel
7. Navigálás (fizikai helyzetfelismerés) az emberek környékén és
környezetében
8. Társadalmi kontextusban tanulni az emberektől

11. A gép autonómiája (Sheridan-skála)
1. Nem nyújt semmilyen segítségét, mindent az ember csinál.
2. Teljes körű cselekvési alternatívákat kínál.
3. Leszűkíti a cselekvést néhány választási lehetőségre.
4. Egyetlen tevékenységet/műveletet végez.
5. Végrehajtja a műveletet, ha az ember jóváhagyja azt.
6. Mielőtt a műveletet végrehajtaná, lehetőséget ad az embernek, hogy azt megvétózza.
7. Automatikusan hajtja végre a műveletet, de erről feltétlenül tájékoztatja az embert.
8. A művelet automatikus végrehajtás után csak akkor tájékoztatja az embert, ha az kéri.
9. A művelet automatikus végrehajtása után csak akkor tájékoztatja az embert, ha ilyen
döntést hoz.
10. Maga dönt el mindent, automatikusan működik, figyelmen kívül hagyva az embert.

12. Mesterséges intelligencia vs. humán intelligencia
Mesterséges intelligencia Humán intelligencia
• Képes az emberi viselkedés és a kognitív
folyamatok szimulációjára
• Megragadja és megőrzi az emberi
szakértelmet és kommunikált tapasztalatot
• Nagy mennyiségű adatot képes gyorsan
megérteni, gyorsan ad választ
• Nincs józan ész
• Nem tud egyszerre vegyes tudással
foglalkozni
• Sokba kerül a fejlesztése
• Jogi és etikai kérdéseket és problémákat vet
fel
• Intuíció, józan ész, ítélet, kreativitás, hit
• Az intelligencia bemutatásának képessége
hatékony kommunikáció révén
• Érvelés és kritikus gondolkodás
• Az ember hibázik
• Korlátozott tudásbázis
• A számítógéphez képest az adatfeldolgozás
lassan történik az agyban
• Az ember nem képes nagy mennyiségű adat
tárolására a memóriájában

13. Robot és/vagy MI

14. *Libin & Libin (2004) alapján
Megnevezés Emberi szükségletek Viselkedési konfiguráció Fizikai megjelenés
Ipari robotok Kemény és veszélyes munka végzése Emberi viselkedés
helyettesítése a szituációtól
függően
Gépszerű, hangsúlyt fektetve a
perifériákra
Kutatórobotok
Az emberi szenzomotoros kapacitások
kiterjesztése
Katonai és mentési
robotok
Aktivitás életveszélyes helyzetekben
Emberi érzések és érzelmek
kiváltása és előhozása a cél
Létező tárgyak és funkciók
működés közben
Orvosi robotok
Finom, precíz motorikus műveletek az
emberi testben
Rekreációs robotok Megerősítés a szórakoztatáson keresztül
INTERAKTÍV ROBOTOK
Társadalmi/társasági
robotok
Kommunikáció, társalgás
Emberi arckifejezések,
bonyolult gesztusok társadalmi
jelentések alapján
Antropomorf, emberszerű
(humanoid) kinézet
Terápiás képességgel
rendelkező robotok
A negatív érzelmi állapotok és viselkedés
terápiája és kezelése
A társadalmi viselkedés élethű
modellezése
Ember- vagy állatszerű kinézet
A robotok fajtái (pszichológiai megközelítés*)

15. 1. A társadalmi/társasági érzést felidéző1
A robotok az emberekhez hasonlóan képesek ápolni, ellátni, megérinteni az embert.
2. A társadalmi/társasági szituációba helyezhető2
A robotok a társadalmi környezetbe helyezhetőek, ahol érzékelnek, reagálnak,
megkülönböztethetőek más szereplőktől és a környezettől.
3. Társaságkedvelő3
A robotok az emberekkel közösen vesznek részt a társadalmi célok megvalósítása érdekében. A
robotok a társas megismerés modelljeit igénylik.
4. Társadalmilag intelligens4
A robotra emberszerű társadalmi intelligencia jellemző, a robotok az emberi megismerés és a
társas kompetencia modelljeit igénylik.
5. Társadalmilag interaktív5
A szociális interakció központi szerepet játszik, s messze fejlettebb a robot e tekintetben is
társaihoz képest.
1,3 Breazeal (2002, 2003), 2,5 Fong et al. (2003), 4 Dautenhahn (1998)
A társadalmi/társasági robotok jellemzői

16. Program vs. MI*
*Biczó (2017) alapján
Program MI
• Programozó írta
• Determinisztikus: ugyan arra a kérdésre
ugyan azt a választ adja
• Igen-nem, 0-1 jellegű eredményt ad
• Az ember mondja meg, hogy mi a helyes
eredmény
• Szabályokat futtat, nincs helye a szabályok
felülírásának
• Programozó írta
• Valószínűséggel dolgozik: bizonyos eséllyel
ugyan az a válasz az adott kérdésre
• Kevésbé-jobban, 85%-15% jellegű
eredményt ad
• A programozó a célt adja meg, a gép
kísérletezi ki a helyes eredményeket
• Mintákat vizsgál
• Helye van a meglepetéseknek és a
hangsúlyok eltolásának

17. Az MI technológiai háttere

18. Kapcsolódó technológiák és alkalmazások
MI
Felhő alapú
számítástechnika
Robotizáció,
drónok
0110101
1101010
1101010
BDA
Mobil
Biztonság(i kamerák)
Közösségi média
AR, VR, MR
(I)IoT és szenzor
Vezetékes és vezeték-
nélküli hálózatok
GIS, GPS

19. Gépi tanulás
1. Felügyelt tanulás
1. Jó válaszok előre megadva, MI jósol
2. Tréningadatbázis
2. Nem felügyelt tanulás
3. Félig felügyelt tanulás
4. Megerősítéses tanulás
Problémák, kérdések:
• Mit kellene megtanítani a géppel?
• Mikor engedhetjük, hogy a gép nem felügyelt módon is tanuljon?
• Milyen a tanulói környezete a gépnek?
• Mennyi ideje van a gépnek/embernek, hogy a gép tanuljon?
• Alul-, illetve túltanulás veszélye

20. A gépi tanulás sémája
TANULÁS
FELHASZNÁLÁS, ALKALMAZÁS
ELLENŐRZÉS, FEJLESZTÉS
Tanító
adatbázis
Tanuló
algoritmus
Modell
Adatok Modell
Információ
az adatokról
Információ
az adatokról
Algoritmus
módosítása
Modell 2.
Új adatok
(tanító ab 2)
Adat-
vizualizáció
Gép tanítja
az embert

21. Az MI polgári felhasználási területei

22. Domotika (intelligens épületek)

23. • Városok intelligens irányítása
(pl.: közlekedés)
• Intelligens közművek
• Város működésének folyamatos monitorozása,
optimalizálás
Nagyvárosok, megapoliszok

24. • Optimalizálási algoritmusok (idő, táv, stb.)
• Intelligens útvonaltervezés valós időben
• Közlekedési dugók hatékony kezelése
• Önvezető járművek
Közlekedés

25. • Globális szenzorhálózatok
• Robosztus adatmennyiség folyamatos feldolgozása
• Szennyezőforrás felderítése
• Szimulációs eljárások
Környezetvédelem

26. • Robottraktor, robotkombájn
• Intelligens géntechnológia
• Tápanyagoptimalizálás
• Alternatív mezőgazdasági módszerek/rendszerek
intelligens működtetése
Mezőgazdaság

27. • MI-vel támogatott gyógyszerfejlesztések
• Személyre szabott gyógyítás
• Folyamatos egészségügyi monitoring
• Vizsgálati eredmények (pl.: röntgen) MI-vel
támogatott kiértékelése
• Egészségügyi robotok (sebészet)
• Szociális ellátás/ápolás
• Intelligens implantátumok
• Ritkabetegségek -> betegcsoportok
Egészségügy, gyógyszeripar

28. • Fogyasztói magatartás mélyelemzése
• Fogyasztói reakciók elemzése
• Személyre szabott ajánlatok, reklámok,
médiatartalmak
• Konkurencia elemzése MI segítségével
• Tőzsdei elemzések
• Predikció
Gazdaság, pénzügyek

29. • Kiber-fizikai rendszerek
• Gyártásoptimalizálás
• Selejtminimalizálás
• Költségoptimalizálás
• Ember helyett robotok
• Szakmák eltűnése
Ipar 4.0 (5.0)

30. 1. Személyre szabható az oktatás
2. Gazdag és interaktív tananyagtartalmak
3. Feladatok automatizálhatósága
4. Személyre szabható és folyamatosan aktualizálható tutorial
rendszerek
5. Személyes és speciális tanulói igények kielégítése
6. Tréningek beilleszthetősége a napi munkafolyamatokba
7. Ismeretegységek/tartalmak (közel) valós időben történő
módosításának lehetősége
8. A képzés és a tréning hatékonyságának folyamatos mérése
Oktatás, képzés, továbbképzés

31. 1. Tananyagok 24/7-ben történő elérésének lehetősége
2. Tananyag iránti jobb elköteleződés
3. Nagyobb tanulói aktivitás
4. A tanulóra nehezedő nyomás mérséklődése
5. Minőségibb ismeretátadás
6. Interaktivitás
7. Biztonságos tanulókörnyezet
• Veszélyes helyzetek/szituációk biztonságos kipróbálása
8. MI alapú kiber-szocializáció
9. MI tutor elérhetősége
Az MI előnyei a tanulók számára

32. Az MI felhasználása a közigazgatásban

33. • Egész országra kiterjedő megfigyelő rendszer
• Viselkedésalapú értékelés
• Semmilyen cselekedet sem marad ismeretlen
• Pontrendszer a tettek alapján
• Jógyerek vs. Rosszgyerek
• Hosszú távú következmények az egyénre és családjára
• Hozzáférés a szűk erőforrásokhoz
• Bűnözői hajlandóság feltárása
• Bűnözés visszaszorítása
• Biztonságosabb környezet, ország
TKR (társadalmi kredit rendszere)

34. A TKR rendszerének alapábrája
Hagyományos adatok
Közösségi adatok
Online adatok
AI
111111111111111111

35. A TKR adatai
Jövedelemadó
Kölcsön
visszafizetése
Hitelkártya
számla
Rezsiszámlák
Perköltség
megfizetése
Közlekedési szabályok
betartása
Családtervezési
korlátok betartása
Fizetés a
tömegközlekedésért
Becsületesség
Önkéntesség
Jó szülő
Bűnözési rekord
Kapcsolat a többi
internet-felhasználóval
Online közzétett hírek
megbízhatósága
Vásárlási szokások

36. Az MI felhasználása a biztonságtechnikában

37. • Valószínűségi modellek
• Kockázatfelismerés
• Kockázatelemzés
• Kockázatértékelés és válasz
• Kockázatfigyelés
• Kockázattervezés
• Különböző kockázati tényezők/faktorok közötti összefüggések
(korreláció) valószínűségi vizsgálata
• Kockázat előrejelzés/predikció
• Optimalizálás, vezérlés/szabályozás a kockázatok bekövetkezési
valószínűségének a csökkentése
Kockázatkezelés és -értékelés

38. • Nyomtatott, kontúros háttérrel rendelkező szöveg
beolvasása – OCR (pl.: Recognita 1.0, 1987)
• Szép betűkkel megformált kézírás beolvasása
• Kézírás beolvasása
• Szennyezett (piszkos) papíron levő kézírás beolvasása
• Beolvasott szöveg értelmezése
• Beolvasott és értelmezett szöveg hibáinak kijavítása (pl.:
elírás, hiányzó, vagy nem olvasható betűk, szavak)
• Beolvasott szöveg fordítása
• Beolvasott és értelmezett szöveg fordítása
• Szövegalkotás stílus alapján
Szövegfelismerés és -elemzés

39. • Mintázatfelismerés (pl.: ujjlenyomat)
• Egyszerűbb alakfelismerés (háromszög, kör, négyzet)
• Bonyolultabb alakfelismerés
• Bonyolultabb alakfelismerés és megkülönböztetés más
tárgyaktól
• Részletkutatás (kép egyes részei alapján tartalmak
összekapcsolása)
• Arcfelismerés
• Arcfelismerés, beazonosítás, megkülönböztetés másoktól
• Mozgásfelismerés
• Követés (pl.: videón)
• Felismerés rossz körülmények mellett (sötét, rossz
felbontás, hiányos képi tartalom)
• Szándékfelismerés (predikció)
Képfelismerés és -elemzés

40. • Zajos környezet hangtisztítása
• Egyszerűbb hangfelismerés és megkülönböztetés (ember hangját a
környezettől)
• Hang nonverbális elemeinek (hangszín, hangerő, stb.) felismerése
• Nonverbális elemek elemzése révén szándék-predikció
• Szavak felismerése
• Mondatok felismerése és értelmezése
• Adott személy beszédének felismerése és kiszűrése a környezetéből
• Kontextuális beszédtartalom elemzés
• Beszédgenerálás adott stílus szerint
Beszédfelismerés és -elemzés

41. • Támadásdetektálás
• Riasztáskezelés
• Incidenskezelés
• Hálózati behatolásérzékelés és megelőzés
• Csalások felderítése
• Botnet-vadászat
• Biztonságos felhasználói azonosítás
• Spamszűrés
• Támadói mintázat/viselkedés meghatározása
• Prediktív előrejelzések
• Logfájlok mélyelemzése
• Különböző, mesterséges intelligenciára épülő védelmi megoldások
együttműködése
• Eseményvizualizáció
Kiberbiztonság

42. • Felderítés
• Mintázatok felismerése
• Kép, hang, szövegfelismerés
• Kapcsolati háló feltérképezése
• Nyomkövetés, haladási útvonal predikciója
• Elkövetői csoport megrajzolása
• Elkövetői profil megrajzolása
Bűnügyi területek

43. Az MI katonai felhasználási területei

44. • A katonáknak a polgári felhasználókhoz képest gyakran veszélyesebb
feladatokat kell végrehajtania
• Átkelés aknamezőn
• Fel nem robban bombák hatástalanítása
• Ellenséges épületek kiürítése
• Robotok végezzék ezeket a feladatokat a katonák helyett
• Ismeretlen környezetben való működés
• Az ember helyettesítése és/vagy támogatása a veszélyes, nehéz és
piszkos feladatokban
• Az emberi élet megóvása -> pénzügyi támogatás a fejlesztésekre
Mi indokolja a katonai robotok használatát?

45. 1. Fizikai – virtuális (mesterséges intelligencia)
2. Ember által vezérelt – „önjáró”
3. Egy feladatra (funkcionális) – több feladatra kifejlesztett (univerzális)
4. Robotszerű – ember- és/vagy állatszerű (android, humanoid, animoid)
5. UAV (pilóta nélküli légi jármű) – UUV (pilóta nélküli víz alatti jármű) –
UGV (pilóta nélküli földi jármű)
A katonai robotok lehetséges felosztása

46. 1. Az MI révén minél nagyobb autonómiát biztosítani a robotoknak, az MI
a robot saját testében/fejében van
2. A robotoknak egy kisebb memóriakapacitás elég, ami révén az alapvető
funkciókat ellátja (pl.: megy, halad, lő, szenzorokkal méri a környezetét),
de autonómiája alacsony szintű, így cselekvése központilag irányított
(ember, vagy MI által)
3. A különálló robotegyedek nem rendelkeznek komoly
memóriakapacitással, de azzal, hogy összekapcsolják őket a GRID, vagy
egyéb technológia segítségével, kollektív tudást, s megnövekedett
kollektív MI-t kapnak
3 fejlesztési irány

47. • Robotkatonák
• Katonai stratégiák támogatása MI-vel
• Katonai és rendvédelmi kiképzés és továbbképzés
• Kiberhadviselés
• Szenzorokkal és aktuátorokkal felvértezett katonák
• Katona képességeinek kiterjesztése
Fontosabb felhasználási területek

48. MI-vel támogatott „páncélruha”

49. Szimulációs környezet VV-gal

50. Holografikus gyakorlótér

51. Kiképzés támogatása VV-gal

52. Üzemeltetés begyakorlása

53. Műveleti tevékenységek terepen

54. Szimulációs „játék”

55. Pilótakiképzés

56. Katona folyamatos testmonitorozása

57. Kiberhadviselés

58. A hazai gyakorlat

59. Két magyarországi egyetem…
Katonai Műszaki Doktori Iskola
Óbudai Egyetem
Bánki Donát Gépész és
Biztonságtechnikai Mérnöki Kar
Mesterséges Intelligencia Műhely

60. NKE HHK KMDI
Téma Témakiíró
Mesterséges Intelligencia alkalmazásának lehetőségei a MH-ban, a
védelmi igazgatásban, valamint a rendőrségi, katasztrófavédelmi
szervezetekben
Négyesi Imre
Korszerű elektronikai, irányítástechnikai megoldások, valamint
mesterséges intelligenciák alkalmazása katonai, közszolgálati, illetve
veszélyhelyzeti célú eszközökben
Németh András
Ember–gép csoport alapú képességfejlesztés lehetőségei Kollár Csaba
A mesterséges intelligencia lehetséges hatásai a jövő hadviselésére Kollár Csaba
A mesterséges intelligencia felhasználási lehetőségei az MH műveletei
előkészítésében és végrehajtásában
Kollár Csaba
Különleges anyagok és tárgyak robotmegfogási stratégiái Zentay Péter

61. ÓE BDGBMK MIM
• Az MI technológiai és társadalomtudományi háttere
munkacsoport
• Biomechatronika munkacsoport
• Domotika rendszerek munkacsoport
• Gépi látás munkacsoport
• Ipar 4.0/5.0 munkacsoport
• Kiberbiztonság munkacsoport
• Kommunikációs munkacsoport
• Önvezető járművek munkacsoport

62. Kitekintés a jövőbe

63. Az ÓE BDGBMK MIM kutatási eredményei (1)
• Az MI mindenhol megjelenik, köszönhetően a mobileszközökbe
integrált MI platformoknak
• A műszaki-informatikai fejlesztések mellett egyre nagyobb
hangsúlyt kap az MI etikai és humán oldala
• Az MI lényegesen hatékonyabbá fogja tenni a
munkafolyamatokat
• Az MI segítségünkre lesz, hogy a dolgokat jobban csináljuk
• Az MI révén az életünk kényelmesebbé válik
• Szakmák eltűnése, új szakmák születése
• Együtt fogunk dolgozni az MI-ra épülő megoldásokkal

64. Az ÓE BDGBMK MIM kutatási eredményei (2)
• A veszélyes munkaterületeken az MI-ra épülő megoldások
helyettesítik az embert
• Egyre nagyon hangsúlyt kap az MI-vel kapcsolatos informatikai
rendszerek védelme
• Új hibajavító algoritmusok fejlesztése
• Megbízható emberek kiválasztása és alkalmazása a hibás
mesterséges intelligencia döntéseinek vizsgálatára, elemzésére,
módosítására, felülírására
• Új társadalmi gondolkodás megjelenése
• Új törvények elfogadása

65. Köszönöm megtisztelő figyelmüket!
Dr. Kollár Csaba PhD
Kibernetikus, tudományos főmunkatárs
a Magyar Hadtudományi Társaság szakértője
A
Nemzeti Közszolgálati Egyetem
Hadtudományi és
Honvédtisztképző Kar
Katonai Műszaki Doktori Iskola
oktatója, témavezetője
Az
Óbudai Egyetem
Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai
Mérnöki Kar
Mesterséges Intelligencia Műhely
vezetője
https://www.linkedin.com/in/drkollarcsaba
http://www.slideshare.net/drkollarcsaba

66. A felhasznált képek forrása
https://pixabay.com/illustrations/artificial-intelligence-brain-think-4389372/
https://pixabay.com/illustrations/web-network-information-technology-4869856/
https://www.researchgate.net/publication/326009520_Perspectives_on_Social_Robots_From_the_Historic_Background_to_an_Experts%27_View_on_Future_Developments/figures?lo=1
https://www.bostondynamics.com/sites/default/files/styles/advanced_technology/public/2020-10/spot-core-ai-new2x.png?itok=fsKEELw3
https://m.media-amazon.com/images/I/6182S7MYC2L._AC_SX569_.jpg
https://okosott.hu/img/39566/1GNHUBK2/1GNHUBK2.jpg
https://aithority.com/guest-authors/ai-increasing-the-intelligence-on-smartphones/
https://en.wikipedia.org/wiki/Orange_(software)#/media/File:Orange-software-logo.png
https://en.wikipedia.org/wiki/Weka_(machine_learning)#/media/File:Weka_(software)_logo.png
https://www.pxfuel.com/en/free-photo-jrdwx
https://www.digitalcrew.com.au/blogs-and-insights/chinas-artificial-intelligence-dominance/
https://www.globaltimes.cn/content/1185595.shtml
https://nbcmontana.com/news/offbeat/air-force-base-to-begin-using-robot-dogs-to-patrol-its-base
https://www.defencetalk.com/combat-robots-to-become-russian-army-new-recruits-59769/
https://www.inceptivemind.com/israel-sends-jaguar-military-robots-machine-guns-gaza-border/19812/
https://www.washingtoninstitute.org/policy-analysis/how-israeli-drone-strike-sinai-might-backfire
https://newatlas.com/military/royal-navy-robotic-madfox-vessel/
https://en.wikipedia.org/wiki/Robot
https://en.wikipedia.org/wiki/Military_robot
https://www.emag.hu/silverlit-ycoo-rc-interaktiv-robot-x-bot-program-4891813880714/pd/D3X6K2MBM/
https://robodk.com/blog/robot-programming-language/python-programming-robodk-api/
https://pixabay.com/illustrations/mannequin-circuit-board-face-4284004/
https://sirius.com.ng/wp-content/uploads/2021/04/contractingbusiness_14129_smart_home_diagram_1.png
https://pixabay.com/photos/beijing-front-gate-street-people-347298/
https://pixabay.com/photos/castle-padlock-metal-rust-1290860/
https://pixabay.com/photos/lego-legoland-to-build-to-play-toy-2383111/
https://pixabay.com/photos/tin-toys-toys-childhood-5149832/
https://www.youtube.com/watch?v=JMLsHI8aV0g
https://www.youtube.com/watch?v=AttXbcLUyR0
https://www.youtube.com/watch?v=i6pEbpNM1Q4
https://www.youtube.com/watch?v=TfCVkmAmTqA
https://www.youtube.com/watch?v=csGTPGfjaLc
https://www.youtube.com/watch?v=CxoczR8-mwU
https://www.youtube.com/watch?v=rNuzONUFLTg
https://www.youtube.com/watch?v=x8p19j8C6VI
https://www.youtube.com/watch?v=F4yKM_FgMOE
https://canadiem.org/how-to-read-patient-monitors/
https://www.youtube.com/watch?v=Q5BlH9YCvFQ
https://www.youtube.com/watch?v=29HfyHyEg-4
https://pixabay.com/photos/soldiers-army-military-operation-1002/
https://pixabay.com/photos/oracle-cards-fortune-telling-242767/
https://www.freepik.com/free-photos-vectors/robot-handshake