Robot-KI en fisiese KI: Die nuwe era van intelligente outomatisering

Outomatisering: Waarom fisiese KI die fabriek van die toekoms sal beheer – en jou bedryf sal transformeer

Kunsmatige intelligensie is op 'n fundamentele keerpunt. Na dekades waarin KI-stelsels hoofsaaklik in digitale omgewings soos data-analise of inhoudgenerering gewerk het, verlaat die tegnologie nou sy virtuele hok en manifesteer toenemend in die fisiese werklikheid. Hierdie oorgang na sogenaamde Fisiese KI – beliggaamde intelligensie – dui nie net 'n tegnologiese sprong aan nie, maar kondig moontlik die volgende industriële rewolusie aan, aangesien abstrakte algoritmes aktiewe stelsels word wat direk met ons driedimensionele wêreld interaksie het.

Die ekonomiese dimensie van hierdie transformasie is asemrowend: Die wêreldmark vir fisiese KI sal na verwagting groei van 'n geraamde $5,41 miljard in 2025 tot 'n geprojekteerde $61,19 miljard teen 2034. Parallel brei die hele KI-landskap met soortgelyke momentum uit, wat 'n diepgaande strukturele verskuiwing aandui in hoe besighede, nywerhede en samelewings in die toekoms met outomatisering en intelligensie sal omgaan.

Maar fisiese KI is meer as net die implementering van algoritmes in robotte. Terwyl klassieke robot-KI dikwels staatmaak op rigiede stelsels wat vir spesifieke take geprogrammeer is, verteenwoordig fisiese KI 'n holistiese benadering. Dit is gebaseer op veralgemeenbare fondamentmodelle wat fundamentele kennis van die wêreld ontwikkel en 'n omvattende begrip van die omgewing moontlik maak – 'n ontwikkeling wat lei van gesentraliseerde wolkargitekture na gedesentraliseerde, plaaslik beheerde rand-KI.

Hierdie nuwe generasie stelsels, dikwels na verwys as Outonome Fisiese KI of Beliggaamde KI, oortref die beperkings van digitale KI deur die digitaal-fisiese gaping te oorbrug deur gesofistikeerde sensornetwerke, intydse verwerking en outonome besluitnemingsvermoëns. Die kerndoel is om masjiene te ontwikkel wat nie net bevele uitvoer nie, maar ook die werklike wêreld verstaan ​​en buigsaam kan reageer op onvoorsiene uitdagings – van die outonome beheer van humanoïde robotte in fabrieke tot presiese landboutegnologie in die veld. Hierdie ontwikkeling word aansienlik gedryf deur Visie-Taal-Aksie Modelle (VLA's) en fisika-gebaseerde simulasies in digitale tweelinge, wat risikovrye en skaalbare datagenerering vir die opleiding van hierdie robotstelsels moontlik maak.

Wanneer masjiene leer om te dink en die wêreld aan te raak – hoekom die samesmelting van die digitale en die fisiese die volgende industriële rewolusie inlui

Die ontwikkeling van kunsmatige intelligensie het 'n deurslaggewende keerpunt bereik. Na dekades waarin KI-stelsels uitsluitlik in digitale sfere gefunksioneer het, beperk tot die verwerking van data en die generering van teks, beelde of ontledings, is 'n fundamentele transformasie tans aan die gang. Kunsmatige intelligensie verlaat sy virtuele hok en manifesteer toenemend in die fisiese werklikheid. Hierdie ontwikkeling dui op die oorgang van suiwer digitale na beliggaamde intelligensie, van abstrakte algoritmes na aktiewe stelsels wat direk in ons driedimensionele wêreld kan ingryp.

Markvoorspellings en ekonomiese dimensie

Die globale mark vir fisiese KI demonstreer die omvang van hierdie transformasie duidelik. Met 'n waarde van $5,41 miljard in 2025, word verwag dat hierdie mark teen 2034 tot $61,19 miljard sal groei, wat 'n gemiddelde jaarlikse groeikoers van 31,26 persent verteenwoordig. Ander ontleders voorspel selfs meer dinamiese groei, met ramings wat wissel van $3,78 miljard in 2024 tot $67,91 miljard teen 2034, wat ooreenstem met 'n jaarlikse groeikoers van 33,49 persent. Hierdie indrukwekkende syfers weerspieël nie bloot 'n tegnologiese tendens nie, maar dui op 'n strukturele verskuiwing in hoe besighede, nywerhede en samelewings met outomatisering en intelligensie omgaan.

Terselfdertyd brei die mark vir outonome KI-stelsels met soortgelyke momentum uit. Die wêreldwye outonome KI-landskap sal na verwagting met $18,4 miljard tussen 2025 en 2029 groei, wat 'n gemiddelde jaarlikse groeikoers van 32,4 persent verteenwoordig. Voorspellings vir die algehele kunsmatige intelligensiemark skets 'n selfs breër prentjie: van $294,16 miljard in 2025 tot $1 771,62 miljard teen 2033. Hierdie syfers illustreer dat KI nie meer bloot 'n instrument is vir die optimalisering van bestaande prosesse nie, maar ontwikkel tot 'n fundamentele dryfveer van ekonomiese transformasie.

Van die wolk na die rand: 'n Paradigmaskuif

Die onderskeid tussen fisiese KI en klassieke robotiese KI lyk met die eerste oogopslag subtiel, maar by nadere ondersoek blyk dit paradigmaties te wees vir die begrip van die huidige tegnologiese rewolusie. Beide konsepte funksioneer op die kruispunt van digitale intelligensie en fisiese manifestasie, maar hul benaderings, vermoëns en potensiaal verskil fundamenteel. Terwyl tradisionele robotiese KI staatmaak op gespesialiseerde stelsels wat vir spesifieke take geprogrammeer is, verteenwoordig fisiese KI 'n holistiese benadering gebaseer op veralgemeenbare fondamentmodelle, wat 'n fundamentele persepsie van die wêreld in fisiese kontekste moontlik maak.

Die konvergensie van hierdie twee ontwikkelingspaaie lei tot 'n nuwe generasie stelsels bekend as Outonome Fisiese KI. Hierdie stelsels kombineer die demokratisering van hoëprestasie-KI deur middel van oopbronmodelle met die integrasie van kunsmatige intelligensie in fisiese stelsels wat outonoom, desentraal en onafhanklik van gesentraliseerde wolkinfrastrukture kan funksioneer. Hierdie ontwikkeling dui op 'n strukturele verskuiwing weg van gesentraliseerde wolkargitektuur na 'n gedesentraliseerde, plaaslik beheerde KI-infrastruktuur.

Konseptuele onderskeidings en grondslae

Om te onderskei tussen fisiese KI, robotiese KI en verwante konsepte vereis presiese konseptuele verduideliking, aangesien huidige besprekings dikwels samevoeging behels wat die begrip van hul onderskeie besonderhede bemoeilik. Die konseptuele fondamente van hierdie tegnologieë is gewortel in verskillende wetenskaplike tradisies en streef in sommige gevalle uiteenlopende doelwitte na.

In sy klassieke sin verwys robot-KI na die implementering van kunsmatige intelligensie in fisiese masjiene wat geprogrammeer is om spesifieke take outomaties uit te voer. 'n Robot verteenwoordig die hardeware, die fisiese masjien met sy sensors, aktuators en meganiese komponente. Die KI funksioneer as sagteware gebaseer op algoritmes en masjienleer, wat outonome besluitneming en dataverwerking moontlik maak. Anders as robotte, het KI self geen fisiese teenwoordigheid nie, maar bestaan ​​uitsluitlik in sagtewarevorm. Die belangrikste punt is dat hoewel KI in robotte geïmplementeer kan word om hul vermoëns te verbeter, dit nie verpligtend is nie.

Beperkings van klassieke industriële robotika

Konvensionele industriële robotte werk dikwels heeltemal sonder KI en voer herhalende prosesse uit deur middel van rigiede punt-tot-punt programmering. Hierdie stelsels is masjiene wat van een punt na 'n ander beweeg en voorafbepaalde bevele gehoorsaam sonder om hul eie interpretasies te kan maak. Dit maak die prosesse rigied en onbuigsaam. Die gebruik van kunsmatige intelligensie is wat robotte uiteindelik in staat stel om oë in die vorm van 3D-kameras te gebruik, voorwerpe te "sien", en plaaslike intelligensie te gebruik om hul eie bewegingsplanne te skep en voorwerpe te manipuleer sonder presiese punt-tot-punt programmering.

Fisiese KI: Meer as net programmering

Fisiese KI gaan konseptueel aansienlik verder as hierdie definisie. Die term beskryf die integrasie van KI in stelsels soos motors, hommeltuie of robotte, wat KI in staat stel om met die werklike fisiese wêreld te kommunikeer. Fisiese KI verskuif die fokus van die outomatisering van herhalende take na groter stelseloutonomie. Dit maak nuwe toepassingsgebiede en uitgebreide markpotensiaal oop. Fisiese KI verwys na KI-stelsels wat die werklike wêreld verstaan ​​en daarmee interaksie het deur motoriese vaardighede te gebruik, wat dikwels in outonome masjiene soos robotte, selfbesturende voertuie en slim ruimtes voorkom.

Anders as tradisionele KI, wat uitsluitlik in digitale domeine werk, oorbrug Fisiese KI die digitaal-fisiese gaping deur gesofistikeerde sensornetwerke, intydse verwerking en outonome besluitnemingsvermoëns. Hierdie tegnologie stel masjiene in staat om hul omgewings met behulp van sensors waar te neem, hierdie inligting met KI te verwerk en fisiese aksies deur middel van aktuators uit te voer. Die fundamentele verskil lê in die feit dat Fisiese KI voortdurend data van fisiese omgewings deur verskeie sensors gelyktydig insamel, en sodoende 'n omvattende begrip van die omgewing ontwikkel.

Beliggaamde KI: Intelligensie deur interaksie

Beliggaamde KI, of kunsmatige intelligensie, verwys na 'n onlangse tendens in KI-navorsing wat die teorie van beliggaming volg. Hierdie teorie postuleer dat intelligensie verstaan ​​moet word binne die konteks van fisiese agente wat in 'n werklike fisiese en sosiale wêreld optree. Anders as klassieke masjienleer in robotika, omvat beliggaamde KI alle aspekte van interaksie en leer binne 'n omgewing: van persepsie en begrip tot denke, beplanning en uiteindelik uitvoering of beheer.

Vroeë KI-navorsing het denkprosesse gekonseptualiseer as abstrakte simboolmanipulasie of berekeningsbewerkings. Die fokus was op algoritmes en rekenaarprogramme, met die onderliggende hardeware as grootliks irrelevant beskou. Rodney Brooks, 'n Australiese rekenaarwetenskaplike en kognitiewe wetenskaplike, was een van die eerstes wat hierdie perspektief fundamenteel uitgedaag het. In sy invloedryke lesing het hy die destyds algemene praktyk gekritiseer om KI-stelsels te ontwikkel met behulp van 'n top-down-benadering wat gefokus het op die nabootsing van menslike probleemoplossings- en redenasievermoëns.

Brooks het aangevoer dat intelligensiemodelle wat binne tradisionele KI-navorsing ontwikkel is, wat sterk afhanklik was van die werking van die rekenaars wat destyds beskikbaar was, byna geen ooreenkoms gehad het met die modus operandi van intelligente biologiese stelsels nie. Dit blyk uit die feit dat die meeste van die aktiwiteite wat mense in die daaglikse lewe beoefen, nie probleemoplossing of beplanning is nie, maar eerder roetinegedrag in 'n relatief goedaardige, maar hoogs dinamiese omgewing. Net soos menslike leer staatmaak op verkenning en interaksie met die omgewing, moet beliggaamde agente hul gedrag deur ervaring verfyn.

Beliggaamde KI oortref die beperkings van digitale KI deur interaksie met die werklike wêreld deur middel van fisiese KI-stelsels. Dit is daarop gemik om die gaping tussen digitale KI en werklike toepassings te oorbrug. Vir 'n beliggaamde intelligente agent speel sy fisiese struktuur en eienskappe, sensoriese vermoëns en aksiemoontlikhede 'n deurslaggewende rol. Intelligensie moet nie in isolasie bestaan ​​nie, maar eerder manifesteer deur diverse, multimodale interaksie met die omgewing.

Generatiewe modelle en die simulasie van die werklikheid

Generatiewe fisiese KI brei bestaande generatiewe KI-modelle uit deur die vermoë by te voeg om ruimtelike verhoudings en fisiese prosesse in ons driedimensionele wêreld te verstaan. Hierdie uitbreiding word moontlik gemaak deur addisionele data in die KI se opleidingsproses te integreer, data wat inligting bevat oor ruimtelike strukture en fisiese wette van die werklike wêreld. Generatiewe KI-modelle, soos taalmodelle, word opgelei met groot hoeveelhede teks- en beelddata en beïndruk met hul vermoë om mensagtige taal te genereer en abstrakte konsepte te ontwikkel. Hul begrip van die fisiese wêreld en sy reëls is egter beperk; hulle het nie ruimtelike konteks nie.

Fisika-gebaseerde datagenerering begin met die skep van 'n digitale tweeling, soos 'n fabriek. Sensors en outonome masjiene soos robotte word in hierdie virtuele ruimte geïntegreer. Werklike scenario's word dan uitgevoer gebaseer op fisika-gebaseerde simulasies, waar sensors verskeie interaksies vasvang, soos die dinamika van starre liggame (bv. bewegings en botsings) of die interaksie van lig met sy omgewing. Hierdie tegnologie beloon fisiese KI-modelle vir die suksesvolle voltooiing van take in die simulasie, wat hulle in staat stel om voortdurend aan te pas en te verbeter.

Deur herhaalde opleiding leer outonome masjiene om aan te pas by nuwe situasies en onvoorsiene uitdagings, wat hulle voorberei vir werklike toepassings. Met verloop van tyd ontwikkel hulle gesofistikeerde fyn motoriese vaardighede vir praktiese gebruike soos om bokse presies te pak, produksieprosesse te ondersteun of outonoom deur komplekse omgewings te navigeer. Tot dusver kon outonome masjiene nie hul omgewing ten volle waarneem en interpreteer nie. Generatiewe Fisiese KI maak dit nou moontlik om robotte te ontwikkel en op te lei wat naatloos met die werklike wêreld kan kommunikeer en buigsaam kan aanpas by veranderende toestande.

Tegnologiese argitektuur en funksionaliteit

Die tegnologiese fondament van fisiese KI en gevorderde robotiese KI-stelsels is gebaseer op die wisselwerking van verskeie sleuteltegnologieë, wat slegs in kombinasie die indrukwekkende vermoëns van moderne outonome stelsels moontlik maak. Hierdie argitektuur verskil fundamenteel van tradisionele outomatiseringsoplossings deur sy vermoë om te veralgemeen, voortdurend te leer en aan te pas by ongestruktureerde omgewings.

In die hart van hierdie tegnologiese rewolusie is Foundation Models, groot, voorafopgeleide KI-stelsels wat sedert 2021 as 'n sambreelterm dien vir vandag se algemene groot KI-stelsels. Hierdie modelle word aanvanklik breedvoerig opgelei met enorme hoeveelhede data en kan dan aangepas word vir 'n wye reeks take deur relatief min gespesialiseerde opleiding, bekend as fyn afstemming. Hierdie voorafopleiding stel Foundation Models in staat om nie net taal te verstaan ​​nie, maar, nog belangriker, om 'n breë kennis van die wêreld te ontwikkel en logies te dink, te redeneer, te abstraheer en tot 'n sekere mate te beplan.

Hierdie eienskappe maak fondamentmodelle besonder geskik vir die beheer van robotte, 'n veld wat al vir ongeveer drie jaar intensief nagevors word en tans lei tot 'n rewolusie in robotika. Met hierdie eienskappe is sulke modelle verreweg beter as konvensionele, gespesialiseerde robotika-KI. Om hierdie redes verteenwoordig die gebruik van geskikte fondamentmodelle as robotbreine 'n deurbraak en baan dit vir die eerste keer die weg vir die ontwikkeling van werklik intelligente, prakties bruikbare en dus universeel toepaslike robotte.

Visie-Taal-Aksie Modelle (VLA): Die Brein van die Robot

Anders as standaard fondamentmodelle, wat nie ontwerp of geoptimaliseer is vir robotika en die spesifieke vereistes daarvan nie, word robotika-fondamentmodelle addisioneel opgelei op robotika-datastelle en bevat spesifieke argitektoniese aanpassings. Hierdie modelle is tipies visie-taal-aksie-modelle (SNA's) wat spraak sowel as beeld- en videodata van kameras as invoer verwerk en opgelei word om aksies direk uit te voer - dit wil sê bewegingsopdragte vir die robot se gewrigte en aktuators.

'n Belangrike mylpaal in hierdie ontwikkeling was Google DeepMind se RT-2 van middel 2023, wat die eerste VLA in die strengste sin verteenwoordig. Huidige modelle sluit in die oopbron OpenVLA van 2024, sowel as ander gevorderde stelsels. Die argitektuur van hierdie modelle is hoogs kompleks en sluit tipies 'n visuele kodeerder in wat kamerabeelde in numeriese voorstellings omskakel, 'n groot taalmodel as die kern vir redenasie en beplanning, en gespesialiseerde aksiedekodeerders wat deurlopende robotbevele genereer.

Beliggaamde Redenering: Verstaan ​​en Optree

'n Sleutelpunt van moderne fisiese KI-stelsels lê in hul vermoë tot beliggaamde redenasie – die vermoë van modelle om die fisiese wêreld te verstaan ​​en hoe om daarmee te kommunikeer. Beliggaamde redenasie omvat die stel wêreldkennis wat die fundamentele konsepte insluit wat krities is vir die werking en optrede in 'n inherent fisies beliggaamde wêreld. Dit is 'n vermoë van Visietaalmodelle (VLM's) en is nie noodwendig beperk tot robotika nie. Die toets van beliggaamde redenasie behels bloot die aanspoor van VLM's met beelde.

Klassieke rekenaarvisietake soos objekherkenning en multi-aansig-korrespondensie val onder beliggaamde redenasie. Hierdie take word almal as spraakaanwysings uitgedruk. Beliggaamde redenasie kan ook getoets word deur visuele vraagbeantwoording. Hierdie vrae toets die begrip wat nodig is om met die omgewing te kommunikeer. Benewens algemene fisiese redenasie, kan stelsels wêreldkennis gebruik om besluite te neem. Byvoorbeeld, 'n robot kan gevra word om 'n gesonde peuselhappie uit die kombuis te gaan haal, met wêreldkennis in die VLM (Virtuele Lewebestuur) wat gebruik word om te bepaal hoe om hierdie dubbelsinnige opdrag uit te voer.

Vir robotika-toepassings is dit van kardinale belang om hierdie begrip te benut om betekenisvolle aksies in die werklike wêreld moontlik te maak. Dit beteken om hoëvlakbegrip te vertaal in presiese beheeropdragte deur die robot se hardeware-API's. Elke robot het 'n ander koppelvlak, en die kennis van hoe die robot beheer word, is nie teenwoordig in die VLM's nie. Die uitdaging lê daarin om die groot, vooraf opgeleide modelle uit te brei sodat hulle deurlopende aksies vir spesifieke robotinkarnasies kan uitvoer terwyl die waardevolle vermoëns van die VLM behoue ​​bly.

'n Innoverende oplossing vir hierdie uitdaging is die Aksie-kundige argitektuur, 'n transformatormodel met dieselfde aantal lae, maar kleiner inbeddingsdimensies en MLP-wydtes. Die aandagkoppe en die per-kop inbeddingsdimensie moet ooreenstem met die hoofmodel om voorvoegseltokens in die aandagmeganisme toe te laat. Tydens verwerking gaan agtervoegseltokens deur die Aksie-kundige transformator, wat die KV-inbeddings van die voorvoegsel insluit, wat een keer bereken en dan in die kas gestoor word.

Sleuteltegnologieë: Simulasie, Edge AI en Oordragleer

Die realisering van fisiese KI is gebaseer op die wisselwerking van drie sleuteltegnologieë. Eerstens maak realistiese simulasies in die vorm van digitale tweelinge die presiese kartering van prosesse, materiaalvloei en interaksies moontlik, wat noodsaaklik is vir outonome robotleer. Tweedens verseker rand-KI-hardeware dat KI-stelsels plaaslik op die robot loop, byvoorbeeld via GPU-gebaseerde kompakte stelsels. Derdens stel gevorderde rekenaarvisie visuele herkenningstelsels in staat om verskillende voorwerpe, vorms en variasies te identifiseer.

Robotleer vind plaas wanneer KI-modelle in simulasies opgelei word en hul kennis na fisiese robotte oorgedra word. Oordragleer versnel aanpassing aan nuwe take aansienlik. Intydse data-analise met platforms soos Microsoft Fabric maak die analise van prosesdata, die identifisering van knelpunte en die afleiding van optimaliserings moontlik. Die werklikheid en die masjien word feitlik herskep met al hul natuurwette en spesifikasies. Hierdie digitale tweeling leer dan, byvoorbeeld, deur versterkingsleer, presies hoe om sonder botsings te beweeg, hoe om gewenste bewegings uit te voer en hoe om op verskeie gesimuleerde scenario's te reageer.

Die KI kan tallose situasies risikovry toets sonder om die fisiese robot te beskadig. Die gevolglike data word dan na die werklike robot oorgedra sodra die digitale tweeling genoeg geleer het. Robotte wat met toepaslike KI-stelsels toegerus is, voer nie net rigiede programme uit nie, maar is ook in staat om besluite te neem en aan te pas. Fisiese KI word gebruik om robotte konteks en situasionele begrip te gee. In die praktyk beteken dit dat robotte met fisiese KI prosesse kan bemeester wat veranderlik is en aanpasbaarheid vereis.

Data as brandstof: Uitdagings en oplossings

Nog 'n belangrike aspek lê in die generering van data vir die opleiding van hierdie stelsels. Terwyl VLM's opgelei word op triljoene tekens van internetgebaseerde data, is dit moontlik om 'n vergelykbare aantal tekens met robotika-data te bereik. Open X-Embodiment bevat 2,4 miljoen episodes. As ons 30 sekondes per episode, 30 Hz-raammonsterneming en ongeveer 512 visietekens per raam aanneem, kan meer as een triljoen tekens bereik word. Hierdie kollektiewe poging van 21 akademiese en industriële instellings kombineer 72 verskillende datastelle van 27 verskillende robotte en dek 527 vermoëns oor 160 266 take.

Die standaardisering van data van diverse robottipes met verskillende sensors en aksieruimtes in 'n eenvormige formaat bied 'n enorme tegniese uitdaging, maar is van kritieke belang vir die ontwikkeling van veralgemeenbare modelle. Wêreldfondasiemodelle word gebruik om skaalbare opleidingsdata vir robotika-fondasiemodelle te genereer of te repliseer, aangesien die relatiewe skaarste van robotika-relevante opleidingsdata tans die grootste knelpunt in hul ontwikkeling is.

Trek voordeel uit Xpert.Digital se uitgebreide, vyfvoudige kundigheid in 'n omvattende dienspakket | O&O, XR, PR & Digitale Sigbaarheidsoptimalisering - Beeld: Xpert.Digital

Xpert.Digital het diepgaande kennis van verskeie industrieë. Dit stel ons in staat om pasgemaakte strategieë te ontwikkel wat presies aangepas is vir die vereistes en uitdagings van jou spesifieke marksegment. Deur voortdurend markneigings te ontleed en bedryfsontwikkelings te volg, kan ons met versiendheid optree en innoverende oplossings bied. Deur die kombinasie van ervaring en kennis, genereer ons toegevoegde waarde en gee ons kliënte 'n beslissende mededingende voordeel.

Meer daaroor hier:

• Gebruik die 5x kundigheid van Xpert.Digital in een pakket – vanaf slegs €500/maand

Slim Boerdery tot Slim Kleinhandel: Waar Fisiese KI reeds waardeskepping herdefinieer – Beeld: Xpert.Digital

Bedryfspesifieke toepassingsgebiede en markpotensiaal

Die praktiese implementering van fisiese KI en gevorderde robotiese KI-stelsels ontvou oor 'n wye reeks industrieë en gebruiksgevalle, met elke sektor wat spesifieke vereistes, uitdagings en potensiaal bied. Analise van die verskillende markte toon duidelik dat 'n een-grootte-pas-almal-benadering nie optimaal is vir alle industrieë nie; eerder bepaal die spesifieke eienskappe van elke bedryf watter vorm van intelligente outomatisering die grootste voordele lewer.

Die gebruik van fisiese KI is veral duidelik in industriële vervaardiging en produksie. Die motorbedryf is aan die voorpunt van hierdie transformasie. BMW is die eerste motorvervaardiger wat humanoïde robotte in produksie toets, spesifiek die Figure 02 by sy Spartanburg-aanleg in die VSA. Anders as Tesla se Optimus, wat grootliks in die konsepfase gebly het, neem die KI-beheerde Figure 02 reeds plaatmetaalonderdele van 'n rak af en plaas dit in 'n masjien – 'n taak wat tradisioneel deur mense in motorfabrieke uitgevoer is.

BMW en Figure AI beplan om gesamentlik tegnologiese onderwerpe soos kunsmatige intelligensie, robotbeheer, vervaardigingsvirtualisering en robotintegrasie te ondersoek. Die motorbedryf, en gevolglik voertuigproduksie, ontwikkel vinnig. Die gebruik van algemene robotte het die potensiaal om produktiwiteit te verhoog, aan groeiende kliënte-eise te voldoen en spanne toe te laat om op die veranderinge wat voorlê te fokus. Die langtermyndoelwit is om fabriekswerkers van ergonomies uitdagende en vermoeiende take te verlig.

Industriële outomatisering trek voordeel uit fisiese KI deur die kombinasie van digitale tweelinge, rand-KI en robotika, wat outomatisering herdefinieer. In produksie bied sogenaamde lewendige tweelinge – digitale modelle wat nie net prosesse uitbeeld nie, maar ook aktief beheer – nuwe moontlikhede. Dit maak die identifisering van knelpunte moontlik voordat dit krities word, die toetsing van nuwe prosesse en die evaluering van variante, sowel as risikovrye opleiding van outonome stelsels. Veral op die gebiede van Logistiek 4.0 en slim pakhuise verbeter lewendige tweelinge beplanningsbetroubaarheid, faalveilige werking en reaksiespoed.

Logistiek 4.0: Digitale tweeling in die praktyk getoets

Die voorbeeld van die KION Groep demonstreer presies hoe fisiese KI werklike pakhuislogistiek kan ondersteun. KION, Accenture en NVIDIA ontwikkel gesamentlik 'n oplossing waarin intelligente robotte volledig binne 'n digitale tweeling van die pakhuis opgelei word. Daar leer die robotte prosesse soos laai en aflaai, bestellingspluk en herverpakking voordat hulle in die werklike pakhuis ontplooi word. Die stelsel is gebaseer op die NVIDIA Omniverse-simulasieplatform. Daarbenewens word NVIDIA Mega, 'n raamwerk binne Omniverse wat spesifiek vir industriële toepassings ontwerp is, gebruik om die parallelle simulasie van hele stelsels en robotvlote te ondersteun.

Die voordele is op verskeie maniere duidelik. Die simulasie van tipiese pakhuisprosesse verminder foute in werklike bedrywighede aansienlik. Opleiding is risikovry, versnel en vereis geen werklike hulpbronne nie. Na suksesvolle opleiding neem die robotte werklike take oor, wat intyds beheer word deur KI wat direk op die robot loop. Verder maak digitale tweelinge proaktiewe strategiese beplanning moontlik, wat maatskappye in staat stel om verskeie uitlegte, vlakke van outomatisering en personeelkonfigurasies vooraf virtueel te toets en te optimaliseer sonder om voortgesette bedrywighede te ontwrig.

Die logistieke en vervoerbedryf ondergaan 'n omvattende transformasie deur kunsmatige intelligensie. KI word in verskeie areas van logistiek toegepas. Vir vraagvoorspelling en verkoopsbeplanning maak 62 persent van maatskappye staat op KI-ondersteuning, terwyl 51 persent KI vir produksieoptimalisering en 50 persent vir vervoeroptimalisering gebruik. Toepassings wissel van die herkenning van verskillende etikette vir gevaarlike materiale en die onderskeid tussen voorwerpe sonder reeksnommers of etikette tot die ontleding van sensordata oor aktiwiteite en bewegings.

KI-stelsels kan vervoer se aankomstye voorspel deur data uit verskeie bronne te gebruik en verkoopsvoorspellings te maak met meerveranderlike data uit voorsieningskettings en openbare bronne. Hulle skeduleer werknemerpouses deur gebruik te maak van vitale tekens, beweging en masjienbedryfsdata, maak outomatiese vragbeplanning met konvolusionele neurale netwerke moontlik, en monitor vervoermoduskeuse om progressief beter oplossings te identifiseer. Mens-masjien-interaksie word verbeter deur opgeleide stemrobotte, terwyl vervoerrobotte optiese patrone gebruik om hulself te posisioneer en te oriënteer.

Gesondheidsorg: Presisie en Bystand

Gesondheidsorg verteenwoordig 'n besonder sensitiewe maar belowende toepassingsveld. Meer as 40 persent van mediese professionele persone in Duitsland gebruik KI-gesteunde tegnologieë in hul fasiliteite of praktyke. In die daaglikse mediese praktyk beteken dit dat radiologie-afdelings KI gebruik om beelde te analiseer, of KI-gesteunde simptoomkontroleerder-apps word vir voorlopige diagnoses gebruik. 'n Sleuteltoepassing vir KI lê in die outomatiese analise van mediese rekords. KI kan dokters ondersteun om diagnoses te maak omdat dit 'n groot hoeveelheid bestaande data gebruik en analiseer – aansienlik meer as wat 'n dokter ooit in hul hele loopbaan sou kon insamel.

Drie tipes robotte word in die Duitse gesondheidsorgstelsel gebruik: terapierobotte, sorgrobotte en chirurgiese robotte. Terapiobotte kan onafhanklik oefeninge lei, terwyl sorgrobotte gesondheidsorgpersoneel ondersteun. Chirurgiese robotte kan onafhanklik insnydings maak en menslike chirurge help. Hul gebruik is noodsaaklik vir sommige minimaal indringende prosedures. Die da Vinci-robot van Intuitive Surgical help chirurge om presiese, minimaal indringende prosedures uit te voer deur 'n kombinasie van menslike chirurgbeheer en beliggaamde KI, wat menslike intuïsie en robotiese akkuraatheid verenig.

Die fisiese KI-mark in gesondheidsorg word oorheers deur chirurgiese robotte, veral robot-ondersteunde chirurgiese stelsels, wat die mark in 2024 gelei het. Binne robotika word verwag dat neurochirurgiese en ortopediese segmente die hoogste groeikoerse gedurende die voorspellingstydperk sal ervaar. Benewens radiologie en patologie speel KI-toepassings 'n toenemend belangrike rol in diagnostiek en intervensies oor alle mediese spesialiteite. In gepersonaliseerde medisyne ondersteun KI die analise van biomerkers.

Slimboerdery: KI in die veld

Landbou ontwikkel tot 'n verrassend dinamiese veld vir fisiese KI-toepassings. Byna die helfte van alle plase werk nou met KI. Die grootste potensiaal word gesien in klimaat- en weervoorspelling, maar ook in oes- en produksiebeplanning, sowel as opbrengsvoorspellings. Oplossings vir daaglikse kantoorwerk is ook van belang as potensiële hulpmiddels. Landbou is een van die pioniers van kunsmatige intelligensie. Die gebruik daarvan word toenemend noodsaaklik as gevolg van die laste wat op plaasbestuurders geplaas word.

Fisiese KI sal in die komende jare 'n toenemend belangrike rol in landbou en voedselverwerking speel. Voorheen was baie natuurlike prosesse moeilik om te verstaan, maar nou het tegnologiese vooruitgang gevorder tot die punt waar stelsels individueel op hul omgewing kan reageer. Hulle pas aan by die bestaande wêreld, eerder as om te vereis dat die wêreld vir hulle herontwerp word. Moderne boere werk toenemend op 'n hibriede wyse, wat rekenaargebaseerde en praktiese werk in die veld kombineer. Verskeie tegnologieë word in lande en skure gebruik om data te meet en prosesse te optimaliseer.

Klimaatsverandering en bestendige bevolkingsgroei bied enorme uitdagings vir moderne landbou. Om hierdie globale probleme effektief aan te spreek, kan die gerigte gebruik van fisiese KI in plase van alle groottes 'n deurslaggewende bydrae lewer. In teenstelling met die wydverspreide aanname dat sulke tegnologieë slegs geskik is vir groot plase, kan veral kleiner besighede grootliks voordeel trek uit hul voordele. Die gebruik van kompakte masjiene soos intelligente robotgrasmaaiers of outomatiese onkruidmaaiers stel hulle in staat om doeltreffendheidswinste te behaal en take uit te voer waarvoor daar tans nie meer 'n werksmag in die arbeidsmark beskikbaar is nie.

Beeldherkenningstegnologieë en sensors kan help om plaagdoders baie meer presies toe te dien en, in sommige gevalle, selfs heeltemal uit te skakel. Dit bring nie net ekonomiese nie, maar ook ekologiese voordele. Die Agri-Gaia-projek, befonds deur die Duitse Federale Ministerie van Ekonomiese Sake en Energie, skep 'n oop infrastruktuur vir die uitruil van KI-algoritmes in die landbou. Projekvennote van verenigings, navorsingsinstellings, politiek en die industrie, onder leiding van die Duitse Navorsingsentrum vir Kunsmatige Intelligensie (DFKI), ontwikkel 'n digitale ekosisteem vir die hoofsaaklik klein en mediumgrootte ondernemings (KMO) landbou- en voedselsektor, gebaseer op die Europese wolkinisiatief Gaia-X.

Kleinhandel: Die einde van die tou

Die kleinhandelsektor ondergaan 'n fundamentele transformasie van kliënte-ervaring en operasionele doeltreffendheid deur fisiese KI en KI-gebaseerde stelsels. Kleinhandelaars kan KI gebruik om die vraag na spesifieke items in verskillende streke beter te voorspel deur toegang tot data oor ander items, data van winkels met soortgelyke demografie, en derdeparty-data soos weer- en inkomstevlakke te verkry en te ontleed. 'n Landwye apteek het onlangs KI gebruik om die vraag na 'n spesifieke entstof op te spoor en te voorspel, afhangende van nasionale tendense wat aan die federale regering gerapporteer is.

Kleinhandelaars kombineer KI met video- en sensordata om betaalareas uit te skakel, wat kliënte toelaat om items van die rakke af te haal, dit in hul mandjies te plaas en die winkel te verlaat sonder om in die ry te wag. Deur betaalrye en -stelsels uit te skakel, kan meer vloeroppervlakte vir produkuitstallings gebruik word. Een nasionale supermarkketting gebruik KI om produkte met onleesbare strepieskodes visueel te skandeer en die waarde daarvan te bereken. Danksy KI gekombineer met videokameras en raksensors, kan kleinhandelaars kliënteverkeer in hul winkels beter verstaan ​​en verkope per vierkante meter verhoog.

Die tegnologie identifiseer produkte waaroor kliënte nooit talm nie en beveel aan dat kleinhandelaars dit met meer aantreklike handelsware vervang. KI kan ook geteikende promosies vir spesifieke items op kliënte se mobiele toestelle genereer wanneer hulle in die regte winkel is. Hierdie tegnologie stel kleinhandelaars ook in staat om hul handelsware beter te bundel. Handelsmerke soos Zara gebruik AR-skerms in hul winkels sodat kliënte klere virtueel kan aanpas. Kruidenierswinkelkleinhandelaars soos Amazon Fresh fokus op kontaklose betaling en digitale inkopielyste wat aan fisiese rakke gekoppel is.

Konstruksie: Doeltreffendheid deur digitale beplanning

Die konstruksiebedryf is tradisioneel 'n onder-gedigitaliseerde veld, maar dit trek toenemend voordeel uit KI-toepassings. KI, tesame met ander digitaliseringsbenaderings soos Bou-inligtingsmodellering (BIM), die Internet van Dinge (IoT) en robotika, maak verhoogde doeltreffendheid moontlik oor die hele waardeketting, van die produksie van boumateriaal tot die ontwerp-, beplannings- en konstruksiefases tot bedryf en instandhouding. 'n Generatiewe geometriese ontwerpstelsel skep en evalueer talle ontwerpopsies gebaseer op meetbare doelwitte soos gemak, energie-doeltreffendheid en werkplekontwerp.

KI-metodes maak voorsiening vir die baie vinniger oorweging en evaluering van aansienlik meer parameters en variante. KI-gebaseerde teksanalise kan outomaties reëlstelle evalueer. Dit behels die gebruik van reëlgebaseerde stelsels in kombinasie met KI-gebaseerde teksanalise. Bou-inligting soos afmetings, materiale en tegniese stelsels word onttrek, geanaliseer en outomaties vergelyk met teksgebaseerde reëlstelle. Die gebruik van KI-gebaseerde voorspellingsmodelle in vroeë ontwerpfases maak vinnige en akkurate ramings van energievraag moontlik.

KI-toepassings tydens konstruksie is redelik gevorderd en sommige is reeds in gebruik. Masjienleermetodes kan help met konstruksiebeplanning, konstruksieprosesse opdateer en verskeie take ondersteun. Robotte kan nie net voorwerpe vervoer nie, maar ook mure verf, meet of sweis. Kameras en ander sensors bespeur hindernisse. Beelde en puntwolke wat handmatig of deur outonome stelsels vasgelê word, dien ook vir gehalteversekering tydens konstruksie. Neurale netwerke word opgelei om oppervlakkwaliteit te inspekteer en skade of verkleuring op te spoor.

Ons EU- en Duitsland-kundigheid in sake-ontwikkeling, verkope en bemarking - Beeld: Xpert.Digital

Bedryfsfokus: B2B, digitalisering (van KI tot XR), meganiese ingenieurswese, logistiek, hernubare energie en nywerheid

Meer daaroor hier:

• Xpert Besigheidsentrum

'n Onderwerpsentrum met insigte en kundigheid:

• Kennisplatform oor die globale en streeksekonomie, innovasie en bedryfspesifieke tendense
• Versameling van ontledings, impulse en agtergrondinligting uit ons fokusareas
• 'n Plek vir kundigheid en inligting oor huidige ontwikkelinge in besigheid en tegnologie
• Onderwerpsentrum vir maatskappye wat wil leer oor markte, digitalisering en bedryfsinnovasies

Van loodsprojek tot miljard-dollar-mark: Hoe fisiese KI die industrie, logistiek en vervaardiging teen 2030 sal transformeer – Beeld: Xpert.Digital

Uitdagings, risiko's en regulatoriese raamwerke

Die vinnige ontwikkeling van fisiese KI en gevorderde robotiese KI-stelsels gaan gepaard met 'n menigte tegniese, etiese, wetlike en maatskaplike uitdagings wat aangespreek moet word vir verantwoordelike en volhoubare implementering. Hierdie uitdagings wissel van fundamentele tegniese beperkings en databeskermings- en sekuriteitskwessies tot komplekse etiese vrae wat die verhouding tussen mense en masjiene fundamenteel beïnvloed.

Tegniese beperkings bly 'n aansienlike hindernis vir die wydverspreide aanvaarding van fisiese KI. Alhoewel beduidende vordering gemaak is, bly fisiese beperkings soos mobiliteit, energiebestuur en fyn motoriese vaardighede belangrike uitdagings. Onlangse eksperimente met robotstofsuiers toegerus met gevorderde taalmodelle beklemtoon die kompleksiteit en beperkings van hierdie tegnologie in werklike toepassings. Een navorsingspan het 'n eksperiment uitgevoer waarin robotstofsuiers met verskeie taalmodelle toegerus is. Die primêre taak vir hierdie robotte was om 'n botterstokkie in 'n ander kamer op te spoor en dit na 'n persoon te bring wat hul ligging kon verander.

Hierdie oënskynlik eenvoudige taak het beduidende uitdagings vir die KI-beheerde robotte ingehou. Die robotte was in staat om te beweeg, by laaistasies te koppel, via 'n Slack-verbinding te kommunikeer en foto's te neem. Ten spyte van hierdie vermoëns het geeneen van die getoetste LLM's 'n sukseskoers van meer as 40 persent in botteraflewering behaal nie. Die primêre redes vir mislukking lê in probleme met ruimtelike redenasie en 'n gebrek aan bewustheid van hul eie fisiese beperkings. Een van die modelle het selfs homself met trauma gediagnoseer as gevolg van die roterende bewegings en 'n binêre identiteitskrisis.

Hierdie reaksies, hoewel gegenereer deur 'n nie-lewende stelsel, beklemtoon die potensiële uitdagings in die ontwikkeling van KI wat bedoel is om in komplekse werklike omgewings te werk. Dit is van kardinale belang dat hoogs presterende KI-modelle kalm bly onder druk om ingeligte besluite te neem. Dit laat die vraag ontstaan ​​hoe sulke stresreaksies in toekomstige KI-stelsels vermy of bestuur kan word om betroubare en veilige interaksie te verseker. Terwyl analitiese intelligensie in LLM's indrukwekkende vordering maak, bly praktiese intelligensie, veral met betrekking tot ruimtelike begrip en emosiebestuur, steeds agter.

Databeskerming, kuberveiligheid en wetlike raamwerke

Databeskerming en kuberveiligheid bied fundamentele uitdagings. Wette oor databeskerming en privaatheid is van kardinale belang om te verseker dat persoonlike data eties en veilig hanteer word. Een van die belangrikste wetlike raamwerke is die Algemene Verordening oor Databeskerming (GDPR), wat in 2018 deur die Europese Unie uitgevaardig is. Die GDPR stel streng riglyne vas vir die insameling, verwerking, berging en oordrag van persoonlike data.

Die kernbeginsels van die AVG sluit in wettigheid, billikheid en deursigtigheid. Hierdie beginsels vereis dat dit duidelik vermeld word watter data ingesamel word en hoekom, om billike gebruik van die data te verseker sonder om enige groep te benadeel. Doelbeperking vereis dat data vir gespesifiseerde, eksplisiete en wettige doeleindes ingesamel word en nie verder verwerk word op 'n wyse wat onversoenbaar is met daardie doeleindes nie. Dataminimalisering vereis dat slegs die data wat nodig is vir die beoogde doel ingesamel en verwerk word. Akkuraatheid vereis dat persoonlike data akkuraat en op datum gehou word, terwyl bergingsbeperking vereis dat data slegs so lank as wat nodig is vir die beoogde doel gestoor word.

Integriteit en vertroulikheid vereis dat data veilig verwerk word om dit te beskerm teen ongemagtigde of onwettige verwerking en toevallige verlies. Verantwoordbaarheid vereis dat organisasies voldoening aan hierdie databeskermingsbeginsels moet kan demonstreer. Die onlangs ingestelde EU-KI-wet bou voort op die AVG en klassifiseer KI-stelsels gebaseer op hul risikovlakke. Verbode KI-stelsels sluit dié in wat individue kategoriseer op grond van biometriese data om sekere tipes sensitiewe inligting af te lei.

Sekuriteitsnavorsers het kwesbaarhede in robotstelsels ontdek wat manipulasie van die toestelle of toegang tot sensitiewe data kan toelaat. Hierdie kwesbaarhede sluit in onversekerde firmware-opdaterings, ongeënkripteerde gebruikersdata op die toestelle, en foute in PIN-sekuriteit vir toegang tot afstandkameras. Sulke tekortkominge ondermyn vertroue in vervaardigers se sertifisering en beklemtoon die behoefte aan robuuste sekuriteitsmaatreëls. Navorsers stel voor dat masjienbeeldherkenningstelsels ontwerp word wat onleesbaar bly vir mense, maar die robotte van voldoende inligting vir navigasie voorsien om die misbruik van private data te voorkom.

Die EU KI-wet en geharmoniseerde standaarde

Die regulatoriese landskap vir KI en robotika ontwikkel vinnig. Die EU-KI-wet is die wêreld se eerste omvattende wetlike raamwerk vir kunsmatige intelligensie en is gebaseer op 'n risikogebaseerde benadering. Hoe hoër die risiko, hoe meer en strenger die vereistes wat nagekom moet word. KI-stelsels kan as hoërisiko-KI-stelsels geklassifiseer word as gevolg van hul veiligheidsrelevansie. Hoërisiko-KI-stelsels is onderhewig aan spesifieke vereistes, insluitend omvattende dokumentasie met alle nodige inligting oor die stelsel en die doel daarvan vir owerhede om die nakoming daarvan te beoordeel, duidelike en toepaslike inligting vir die operateur, toepaslike menslike toesigmaatreëls, en hoë robuustheid, kuberveiligheid en akkuraatheid.

Die Masjinerierichtlijn stel veiligheidsvereistes vir masjiene uiteen, insluitend outonome en netwerkstelsels. Dit definieer selfontwikkelende gedrag en outonome mobiele masjiene, maar vermy die term KI-stelsel. 'n Produk soos 'n chirurgiese robot kan op die kruispunt van verskeie regulasies lê, soos die Mediese Toestelle-richtlijn, die Masjinerierichtlijn en die KI-richtlijn, almal met implikasies vir funksionele veiligheid. Die sentrale vraag is: Wat is die optimale stel risikoverminderende maatreëls met betrekking tot markbekendstelling, aanspreeklikheid en reputasieskade?

Geharmoniseerde standaarde spesifiseer die fundamentele gesondheids- en veiligheidsvereistes uit wetlike wette. Hulle beskryf watter tegniese reëls en risikobestuursmaatreëls gebruik kan word om aan hierdie fundamentele vereistes te voldoen. Nakoming van hierdie standaarde dui aan dat aan die vereistes van wette en regulasies voldoen word. Die risikobestuurstelsel, gebaseer op ISO/IEC 42001, is van sentrale belang. Hierdie standaard vir KI-bestuurstelsels bied 'n gestruktureerde raamwerk vir die identifisering, assessering en behandeling van risiko's.

Etiek, vooroordeel en volhoubaarheid

Etiese vrae deurdring alle aspekte van fisiese KI-ontwikkeling en -implementering. 'n Gebrek aan noukeurige datavoorbereiding kan tot ongewenste resultate lei. Vooroordeel in datastelle lei tot billikheidskwessies, die voortsetting van sosiale ongelykhede en diskriminasie teen minderhede. Nog erger, daar is 'n risiko dat private en vertroulike inligting deur modeluitsette blootgestel sal word en in die verkeerde hande sal val. Voor opleiding moet daar bepaal word hoe beduidend 'n stelsel die lewens van diegene wat geraak word, sal beïnvloed. Daar moet bepaal word of dit eties regverdigbaar is om 'n KI-stelsel toe te laat om besluite vir die gegewe taak te neem, en daar moet verseker word dat voldoende en verteenwoordigende data beskikbaar is vir alle betrokke groepe.

Die uitdagings strek ook tot energie-doeltreffendheid en volhoubaarheid. Humanoïde robotte en fisiese KI-stelsels benodig aansienlike hoeveelhede energie vir beide die werking en die opleiding van hul onderliggende modelle. Batterytegnologie, handvaardigheid, koste-effektiwiteit, skaalbaarheid en etiese bestuur bly beduidende uitdagings. Die samevloeiing van dalende hardewarekoste, verbeterende KI en toenemende arbeidstekorte skep egter 'n perfekte storm wat versnelde aanvaarding bevoordeel.

Toekomstige vooruitsigte en strategiese implikasies

Die ontwikkelingstrajek van fisiese KI en gevorderde robotiese KI-stelsels dui op 'n fundamentele hervorming van die industriële en maatskaplike landskap in die komende jare. Die samevloeiing van tegnologiese deurbrake, ekonomiese noodsaaklikhede en regulatoriese raamwerke skep 'n omgewing wat die transformasie van eksperimentele loodsprojekte na wydverspreide kommersiële aanvaarding versnel.

Die Foundation Models-rewolusie in robotika verteenwoordig een van die belangrikste keerpunte. Tans is daar 'n oplewing in die ontwikkeling van humanoïde robotte wat deur Robotics Foundation-modelle beheer word. Benewens die outonome end-tot-end-beheer van robotte wat sulke modelle gebruik, word sogenaamde World Foundation Models gebruik om skaalbare opleidingsdata vir Robotics Foundation-modelle te genereer of te repliseer. Vir sommige steeds beperkte toepassings, soos eenvoudige, herhalende en vermoeiende handtake in produksie en logistiek, of moontlik selfs in die vorm van huishoudelike robotte, kan robotte wat deur Foundation-modelle beheer word binne die volgende vyf jaar of so beskikbaar word. Verder sal meer komplekse en veeleisende take dan op medium- tot lang termyn volg.

Veralgemening en vlootbestuur

Die ontwikkeling van universele KI-modelle vir die optimalisering van robotvlote verteenwoordig 'n belowende manier om fragmentering te oorkom. Fondasiemodelle is ontwerp om 'n wye reeks take oor verskillende robottipes te verstaan ​​en uit te voer. Hulle leer algemene konsepte en gedrag eerder as om vir elke spesifieke taak heropgelei te word. Amazon se DeepFleet en Galbot se NavFoM maak die beheer van heterogene robotvlote met 'n enkele KI-model moontlik. NavFoM word beskryf as die wêreld se eerste kruis-beliggaming, kruis-taak navigasie-fondament KI-model. Dit is daarop gemik om 'n enkele KI-model die algemene konsep van beweging te leer, sodat dieselfde kernmodel op 'n wye verskeidenheid robottipes gebruik kan word, van wielobotte en humanoïde robotte tot hommeltuie.

Vooruitgang in ruimtelike intelligensie deur middel van multimodale modelle open nuwe dimensies. Die SenseNova SI-reeks is gebaseer op gevestigde multimodale fundamentele modelle en ontwikkel robuuste en kragtige ruimtelike intelligensie. Hierdie modelle vertoon opkomende veralgemeningsvermoëns, met fyn afstemming op spesifieke 3D-aansigtransformasie QA-subgroepe wat lei tot onverwagte oordragwinste na verwante maar voorheen ongesiene take soos doolhofpadvind. Die verbeterde ruimtelike intelligensievermoëns bied belowende toepassingsmoontlikhede, veral op die gebied van beliggaamde manipulasie, waar beduidende verbeterings in sukseskoerse waargeneem is, selfs sonder verdere fyn afstemming.

Sintetiese Data en die ChatGPT-oomblik van Robotika

Nvidia se Cosmos World Foundation Models verteenwoordig 'n potensiële ChatGPT-oomblik vir robotika. Hierdie fisiese KI-modelle is van kritieke belang om robotte in staat te stel om werklike interaksies so realisties as moontlik in 3D-simulasies te beoefen. Sulke fisiese KI-modelle is duur om te ontwikkel en vereis groot hoeveelhede werklike data en uitgebreide toetsing. Die Cosmos World Foundation Models bied ontwikkelaars 'n eenvoudige manier om enorme hoeveelhede fotorealistiese, fisika-gebaseerde sintetiese data te genereer om hul bestaande modelle op te lei en te evalueer.

Die beleggingsiklus vir fisiese KI tot 2030 dui op aansienlike kapitaalvloei. Markvoorspellings dui op sterk groei tot 2030, met besteding wat waarskynlik tussen $60 miljard en $90 miljard in 2026 sal bereik, en totale vyfjaarbesteding tussen $0,4 triljoen en $0,7 triljoen. Vervaardiging lei die voortou, gevolg deur logistiek, terwyl dienste uitbrei namate gereedskap volwasse word. ABI Research skat 'n wêreldwye robotikamark van $50 miljard in 2025 en projekteer dat dit teen 2030 ongeveer $111 miljard sal bereik, met 'n gemiddelde jaarlikse groeikoers van die middel-tienerjare.

Fisiese KI transformeer vervaardiging, met 'n geprojekteerde groei van 23 persent tot 2030. Die globale industriële KI-mark het $43,6 miljard in 2024 bereik en is geposisioneer vir 23 persent jaarlikse groei tot 2030, gedryf deur fisiese KI-toepassings in vervaardiging. Hierdie ontwikkeling dui op 'n afwyking van tradisionele outomatisering gebaseer op rigiede, voorafgeprogrammeerde robotte. Vandag se fisiese KI integreer visiestelsels, tasbare sensors en aanpasbare algoritmes, wat masjiene in staat stel om onvoorspelbare take te hanteer.

Die druk vir fisiese KI kom op 'n kritieke tydstip, waar geopolitieke spanning en ontwrigtings in die voorsieningsketting die behoefte aan buigsame vervaardiging verhoog. Vooruitgang in industriële robotika herdefinieer outomatisering en bevorder veerkragtigheid en groei in sektore wat deur arbeidstekorte geteister word. In motoraanlegte vul KI-gedrewe robotte met intydse leervermoëns rolle wat voorheen as te genuanceerd vir masjiene beskou is, soos aanpasbare sweiswerk of gehaltebeheer onder veranderlike toestande. Daar word verwag dat hierdie verskuiwing koste met tot 20 persent in hoëvolume-omgewings sal verminder.

Ekonomiese geleenthede vir Duitsland en Europa

Die strategiese implikasies vir Duitse en Europese maatskappye is aansienlik. Die tekort aan geskoolde werkers raak veral die nywerheid en logistiek, terwyl die eise terselfdertyd toeneem. Die Duitse nywerheid is onder druk; die vaardigheidstekort vertraag groei, toenemende kompleksiteit vereis vinnige aanpasbaarheid, beleggings in doeltreffendheid en veerkragtigheid is noodsaaklik, en produktiwiteitswinste is die sleutel tot mededingendheid. Fisiese KI bied 'n geleentheid vir Duitsland om terug te keer na die voorpunt van die nywerheid. Die transformasie van die Duitse nywerheid is nie 'n opsie nie, maar 'n noodsaaklikheid.

Ontwikkeling beweeg na 'n nuwe, fundamentele fisiese model wat deur beliggaamde intelligensie gedryf word, wat moontlik die multimodale rigting sal oorheers. In die werklike wêreld is alles vol besonderhede soos kontak, wrywing en botsing wat moeilik is om met woorde of beelde te beskryf. As die model nie hierdie fundamentele fisiese prosesse kan verstaan ​​nie, kan dit nie betroubare voorspellings oor die wêreld maak nie. Dit sal 'n ander ontwikkelingspad wees as dié van die belangrikste taalmodelle.

Multimodale KI-ontwikkeling gaan verder as teks. Multimodale modelle kombineer verskillende neurale argitekture, soos visietransformators vir visuele invoer, spraakenkodeerders vir klankinvoer, en groot taalmodelle vir logiese redenasie en teksgenerering, in 'n enkele stelsel. Gesondheidsorg verskuif na sensoriese invoer, met multimodale KI wat 'n pasiënt se stem, gesig en mediese skanderings kan skandeer om vroeë tekens van siekte op te spoor. Dit vervang nie dokters nie, maar gee hulle eerder bomenslike visie.

Die visie van fisiese KI wat naatloos binne ons omgewing werk, vereis verdere navorsing en ontwikkeling om die betroubaarheid en veiligheid van hierdie stelsels te verseker. Die toekoms kan groter integrasie van oopbron-robotika-sagteware soos ROS en plaaslike beheerbenaderings sien, wat die afhanklikheid van wolkdienste verminder en gebruikers meer beheer oor hul toestelle gee. Terselfdertyd moet vervaardigers en reguleerders voortdurend sekuriteits- en databeskermingsstandaarde verbeter om gebruikersvertroue te handhaaf en die potensiaal van robotika op 'n verantwoordelike manier te ontsluit.

Die komende jare sal deurslaggewend wees om te bepaal of vandag se loodsprojekte in lewensvatbare sakemodelle ontwikkel. Wat egter seker is, is dat die kombinasie van fisiese en digitale outonomie die toekoms sal vorm. KI verlaat sy geïsoleerde rol en word 'n integrale deel van werklike prosesse en besluite. Dit merk die begin van 'n fase waarin die direkte invloed daarvan meer tasbaar as ooit tevore sal wees. Die ontwikkeling van fisiese KI en robotiese KI is nie die einde nie, maar eerder die begin van 'n fundamentele transformasie waarvan die volle impak eers in die komende dekades duidelik sal word.

☑️ Ons besigheidstaal is Engels of Duits

☑️ NUUT: Korrespondensie in jou landstaal!

Konrad Wolfenstein

Ek sal graag jou en my span as 'n persoonlike adviseur dien.

Jy kan my kontak deur die kontakvorm hier in te vul of bel my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) . My e-posadres is: wolfenstein ∂ xpert.digital

Ek sien uit na ons gesamentlike projek.

☑️ KMO-ondersteuning in strategie, konsultasie, beplanning en implementering

☑️ Skep of herbelyning van die digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisering van internasionale verkoopsprosesse

☑️ Globale en digitale B2B-handelsplatforms

☑️ Pionier Besigheidsontwikkeling / Bemarking / PR / Handelskoue