Robotická umělá inteligence a fyzická umělá inteligence: Nová éra inteligentní automatizace

Automatizace: Proč fyzická umělá inteligence ovládne továrnu budoucnosti – a promění vaše odvětví

Umělá inteligence se nachází v zásadním bodě zlomu. Po desetiletích, kdy systémy umělé inteligence fungovaly primárně v digitálním prostředí, jako je analýza dat nebo generování obsahu, nyní tato technologie opouští svou virtuální klec a stále více se projevuje ve fyzické realitě. Tento přechod k tzv. fyzické umělé inteligenci – ztělesněné inteligenci – nejenže představuje technologický skok, ale potenciálně také ohlašuje další průmyslovou revoluci, jelikož se abstraktní algoritmy stávají aktivními systémy, které přímo interagují s naším trojrozměrným světem.

Ekonomický rozměr této transformace je dechberoucí: Předpokládá se, že globální trh s fyzickou umělou inteligencí vzroste z odhadovaných 5,41 miliardy dolarů v roce 2025 na předpokládaných 61,19 miliardy dolarů do roku 2034. Souběžně se celá oblast umělé inteligence rozšiřuje podobným tempem, což signalizuje hluboký strukturální posun v tom, jak budou podniky, průmyslová odvětví a společnosti v budoucnu interagovat s automatizací a inteligencí.

Fyzická umělá inteligence je ale víc než jen implementace algoritmů v robotech. Zatímco klasická robotická umělá inteligence se často spoléhá na rigidní systémy naprogramované pro specifické úkoly, fyzická umělá inteligence představuje holistický přístup. Je založena na zobecnitelných základních modelech, které rozvíjejí základní znalosti světa a umožňují komplexní pochopení prostředí – vývoj, který vede od centralizovaných cloudových architektur k decentralizované, lokálně řízené okrajové umělé inteligenci.

Tato nová generace systémů, často označovaná jako autonomní fyzická umělá inteligence nebo ztělesněná umělá inteligence, překonává omezení digitální umělé inteligence tím, že překlenuje propast mezi digitálním a fyzickým prostředím prostřednictvím sofistikovaných senzorových sítí, zpracování v reálném čase a autonomních rozhodovacích schopností. Jejím jádrem je vývoj strojů, které nejen vykonávají příkazy, ale také rozumí reálnému světu a dokáží flexibilně reagovat na nepředvídané výzvy – od autonomního řízení humanoidních robotů v továrnách až po přesnou zemědělskou technologii na poli. Tento vývoj je významně poháněn modely Vision-Language-Action (VLA) a fyzikálními simulacemi v digitálních dvojčatech, které umožňují bezrizikové a škálovatelné generování dat pro trénování těchto robotických systémů.

Když se stroje naučí myslet a dotýkat se světa – proč sloučení digitálního a fyzického světa ohlašuje další průmyslovou revoluci

Vývoj umělé inteligence dosáhl klíčového bodu zlomu. Po desetiletích, kdy systémy umělé inteligence fungovaly výhradně v digitální sféře, omezovaly se na zpracování dat a generování textu, obrázků nebo analýz, v současné době probíhá zásadní transformace. Umělá inteligence opouští svou virtuální klec a stále více se projevuje ve fyzické realitě. Tento vývoj představuje přechod od čistě digitální k vtělené inteligenci, od abstraktních algoritmů k jednajícím systémům, které mohou přímo zasahovat do našeho trojrozměrného světa.

Tržní prognózy a ekonomický rozměr

Globální trh s fyzickou umělou inteligencí názorně demonstruje rozsah této transformace. Očekává se, že tento trh, jehož hodnota v roce 2025 činila 5,41 miliardy dolarů, do roku 2034 vzroste na 61,19 miliardy dolarů, což představuje průměrnou roční míru růstu 31,26 procenta. Jiní analytici předpovídají ještě dynamičtější růst s odhady od 3,78 miliardy dolarů v roce 2024 do 67,91 miliardy dolarů do roku 2034, což by odpovídalo roční míře růstu 33,49 procenta. Tato působivá čísla neodrážejí pouze technologický trend, ale signalizují strukturální posun v tom, jak podniky, průmyslová odvětví a společnosti interagují s automatizací a inteligencí.

Souběžně s tím se podobným tempem rozšiřuje trh s autonomními systémy umělé inteligence. Předpokládá se, že globální trh s autonomní umělou inteligencí vzroste mezi lety 2025 a 2029 o 18,4 miliardy dolarů, což představuje průměrnou roční míru růstu 32,4 procenta. Prognózy pro celkový trh s umělou inteligencí vykreslují ještě širší obraz: z 294,16 miliardy dolarů v roce 2025 na 1 771,62 miliardy dolarů do roku 2033. Tato čísla ilustrují, že umělá inteligence již není pouze nástrojem pro optimalizaci stávajících procesů, ale vyvíjí se v základní hnací sílu ekonomické transformace.

Z cloudu na okraj sítě: Změna paradigmatu

Rozdíl mezi fyzickou umělou inteligencí a klasickou robotickou umělou inteligencí se na první pohled jeví jako nenápadný, ale při bližším zkoumání se ukazuje jako paradigmatický pro pochopení současné technologické revoluce. Oba koncepty fungují na průsečíku digitální inteligence a fyzické manifestace, přesto se jejich přístupy, schopnosti a potenciál zásadně liší. Zatímco tradiční robotická umělá inteligence se spoléhá na specializované systémy naprogramované pro specifické úkoly, fyzická umělá inteligence představuje holistický přístup založený na zobecnitelných základních modelech, které umožňují fundamentální vnímání světa ve fyzických kontextech.

Sblížení těchto dvou vývojových cest vede k nové generaci systémů známých jako autonomní fyzická umělá inteligence. Tyto systémy kombinují demokratizaci vysoce výkonné umělé inteligence prostřednictvím modelů s otevřeným zdrojovým kódem s integrací umělé inteligence do fyzických systémů, které mohou fungovat autonomně, decentralizovaně a nezávisle na centralizovaných cloudových infrastrukturách. Tento vývoj představuje strukturální posun od centralizované cloudové architektury směrem k decentralizované, lokálně řízené infrastruktuře umělé inteligence.

Koncepční rozdíly a základy

Rozlišování mezi fyzickou umělou inteligencí, robotickou umělou inteligencí a souvisejícími koncepty vyžaduje přesné pojmové objasnění, jelikož současné diskuse často zahrnují směšování, které komplikuje pochopení jejich příslušných specifik. Koncepční základy těchto technologií jsou zakořeněny v různých vědeckých tradicích a v některých případech sledují odlišné cíle.

V klasickém smyslu se robotická umělá inteligence vztahuje k implementaci umělé inteligence ve fyzických strojích naprogramovaných k automatickému provádění specifických úkolů. Robot představuje hardware, fyzický stroj se svými senzory, aktuátory a mechanickými komponentami. Umělá inteligence funguje jako software založený na algoritmech a strojovém učení, což umožňuje autonomní rozhodování a zpracování dat. Na rozdíl od robotů samotná umělá inteligence nemá žádnou fyzickou přítomnost, ale existuje výhradně v softwarové podobě. Klíčové je, že ačkoliv lze umělou inteligenci v robotech implementovat za účelem rozšíření jejich schopností, není to povinné.

Limity klasické průmyslové robotiky

Konvenční průmyslové roboty často fungují zcela bez umělé inteligence a provádějí opakující se procesy prostřednictvím rigidního programování bod-bod. Tyto systémy jsou stroje, které se pohybují z jednoho bodu do druhého a řídí se předem definovanými příkazy, aniž by si mohly vytvářet vlastní interpretace. Díky tomu jsou procesy rigidní a nepružné. Použití umělé inteligence je to, co robotům konečně umožňuje používat oči ve formě 3D kamer, „vidět“ objekty a využívat lokální inteligenci k vytváření vlastních plánů pohybu a manipulaci s objekty bez přesného programování bod-bod.

Fyzická umělá inteligence: Více než jen programování

Fyzická umělá inteligence (AI) tuto definici koncepčně výrazně překračuje. Termín popisuje integraci AI do systémů, jako jsou auta, drony nebo roboti, což umožňuje AI interakci s reálným fyzickým světem. Fyzická AI přesouvá pozornost od automatizace opakujících se úkolů k větší autonomii systému. To otevírá nové oblasti uplatnění a rozšiřuje tržní potenciál. Fyzická AI označuje systémy AI, které chápou reálný svět a interagují s ním s využitím motorických dovedností, které se často vyskytují v autonomních strojích, jako jsou roboti, samořídící vozidla a chytré prostory.

Na rozdíl od tradiční umělé inteligence, která funguje výhradně v digitálních doménách, fyzická umělá inteligence překlenuje propast mezi digitálním a fyzickým prostředím prostřednictvím sofistikovaných senzorových sítí, zpracování v reálném čase a autonomních rozhodovacích schopností. Tato technologie umožňuje strojům pozorovat své prostředí pomocí senzorů, zpracovávat tyto informace pomocí umělé inteligence a provádět fyzické akce pomocí aktuátorů. Zásadní rozdíl spočívá ve skutečnosti, že fyzická umělá inteligence nepřetržitě shromažďuje data z fyzického prostředí prostřednictvím více senzorů současně, čímž si vytváří komplexní porozumění prostředí.

Ztělesněná umělá inteligence: Inteligence skrze interakci

Umělá inteligence (Embodied AI) je nedávný trend ve výzkumu umělé inteligence, který se řídí teorií ztělesnění. Tato teorie předpokládá, že inteligenci je třeba chápat v kontextu fyzických agentů chujících se v reálném fyzickém a sociálním světě. Na rozdíl od klasického strojového učení v robotice zahrnuje umělá inteligence všechny aspekty interakce a učení v daném prostředí: od vnímání a porozumění přes myšlení, plánování až po provedení nebo řízení.

Raný výzkum umělé inteligence chápal myšlenkové procesy jako manipulaci s abstraktními symboly nebo výpočetní operace. Důraz byl kladen na algoritmy a počítačové programy, přičemž základní hardware byl považován za do značné míry irelevantní. Rodney Brooks, australský informatik a kognitivní vědec, byl jedním z prvních, kdo tuto perspektivu zásadně zpochybnil. Ve své vlivné přednášce kritizoval tehdy běžnou praxi vývoje systémů umělé inteligence s využitím přístupu shora dolů, který se zaměřoval na napodobování lidských schopností řešit problémy a uvažovat.

Brooks argumentoval, že modely inteligence vyvinuté v rámci tradičního výzkumu umělé inteligence, které byly silně závislé na fungování počítačů dostupných v té době, se téměř nepodobaly modus operandi inteligentních biologických systémů. To je patrné ze skutečnosti, že většina činností, kterým se lidé v každodenním životě věnují, není ani řešení problémů, ani plánování, ale spíše rutinní chování v relativně neškodném, ale vysoce dynamickém prostředí. Stejně jako se lidské učení spoléhá na zkoumání a interakci s prostředím, musí vtělení agenti zdokonalovat své chování prostřednictvím zkušeností.

Ztělesněná umělá inteligence překračuje omezení digitální umělé inteligence interakcí s reálným světem prostřednictvím fyzických systémů umělé inteligence. Jejím cílem je překlenout propast mezi digitální umělou inteligencí a aplikacemi v reálném světě. Pro ztělesněného inteligentního agenta hraje klíčovou roli jeho fyzická struktura a vlastnosti, smyslové schopnosti a akční možnosti. Inteligence by neměla existovat izolovaně, ale spíše by se měla projevovat prostřednictvím rozmanité, multimodální interakce s prostředím.

Generativní modely a simulace reality

Generativní fyzikální AI rozšiřuje stávající generativní modely AI o schopnost porozumět prostorovým vztahům a fyzikálním procesům v našem trojrozměrném světě. Toto rozšíření je možné díky integraci dalších dat do trénovacího procesu AI, dat obsahujících informace o prostorových strukturách a fyzikálních zákonech reálného světa. Generativní modely AI, jako jsou jazykové modely, jsou trénovány s velkým množstvím textových a obrazových dat a ohromují svou schopností generovat jazyk podobný lidskému a rozvíjet abstraktní koncepty. Jejich chápání fyzického světa a jeho pravidel je však omezené; chybí jim prostorový kontext.

Generování dat na základě fyziky začíná vytvořením digitálního dvojčete, například továrny. Do tohoto virtuálního prostoru jsou integrovány senzory a autonomní stroje, jako jsou roboti. Scénáře z reálného světa jsou poté spouštěny na základě fyzikálních simulací, kde senzory zachycují různé interakce, jako je dynamika tuhých těles (např. pohyby a srážky) nebo interakce světla s okolím. Tato technologie odměňuje fyzické modely umělé inteligence za úspěšné plnění úkolů v simulaci, což jim umožňuje se neustále přizpůsobovat a zlepšovat.

Opakovaným tréninkem se autonomní stroje učí přizpůsobovat novým situacím a nepředvídaným výzvám, což je připravuje na aplikace v reálném světě. Postupem času si rozvíjejí sofistikované jemné motorické dovednosti pro praktické využití, jako je přesné balení krabic, podpora výrobních procesů nebo autonomní navigace ve složitých prostředích. Autonomní stroje dosud nebyly schopny plně vnímat a interpretovat své okolí. Generativní fyzikální umělá inteligence nyní umožňuje vyvíjet a trénovat roboty, kteří dokáží bezproblémově interagovat s reálným světem a flexibilně se přizpůsobovat měnícím se podmínkám.

Technologická architektura a funkčnost

Technologický základ fyzické umělé inteligence a pokročilých robotických systémů umělé inteligence je založen na souhře několika klíčových technologií, které pouze v kombinaci umožňují dosahovat působivých schopností moderních autonomních systémů. Tato architektura se zásadně liší od tradičních automatizačních řešení svou schopností zobecňovat, neustále se učit a přizpůsobovat se nestrukturovaným prostředím.

Jádrem této technologické revoluce jsou základní modely (Foundation Models), rozsáhlé, předtrénované systémy umělé inteligence, které od roku 2021 slouží jako zastřešující termín pro dnešní běžné velké systémy umělé inteligence. Tyto modely jsou zpočátku rozsáhle trénovány s obrovským množstvím dat a poté je lze přizpůsobit široké škále úkolů prostřednictvím relativně malého specializovaného školení, známého jako jemné ladění. Toto předtrénování umožňuje základním modelům nejen rozumět jazyku, ale, co je důležitější, rozvíjet široké znalosti o světě a do určité míry logicky myslet, uvažovat, abstrahovat a plánovat.

Díky těmto vlastnostem jsou základní modely obzvláště vhodné pro řízení robotů, což je oblast, která je intenzivně zkoumána již asi tři roky a v současné době vede k revoluci v robotice. Díky těmto vlastnostem jsou takové modely mnohem lepší než konvenční, specializovaná robotická umělá inteligence. Z těchto důvodů představuje použití vhodných základních modelů jako robotických mozků průlom a poprvé otevírá cestu k vývoji skutečně inteligentních, prakticky užitečných a tedy univerzálně použitelných robotů.

Modely vidění-jazyk-akce (VLA): Mozek robota

Na rozdíl od standardních základních modelů, které nejsou navrženy ani optimalizovány pro robotiku a její specifické požadavky, jsou základní modely robotiky navíc trénovány na robotických datových sadách a disponují specifickými architektonickými úpravami. Tyto modely jsou obvykle modely vidění, jazyka a akce (SNA), které zpracovávají řeč, obrazová a video data z kamer jako vstup a jsou trénovány k přímému výstupu akcí – tj. pohybových příkazů pro klouby a aktuátory robota.

Klíčovým milníkem v tomto vývoji byl RT-2 od Google DeepMind z poloviny roku 2023, který představuje první VLA v nejpřísnějším slova smyslu. Mezi současné modely patří open-source OpenVLA z roku 2024 a další pokročilé systémy. Architektura těchto modelů je velmi složitá a obvykle zahrnuje vizuální kodér, který převádí snímky z kamery do numerických reprezentací, rozsáhlý jazykový model jako jádro pro uvažování a plánování a specializované akční dekodéry, které generují spojité robotické příkazy.

Ztělesněné uvažování: Porozumění a jednání

Klíčovým aspektem moderních fyzických systémů umělé inteligence je jejich schopnost ztělesněného uvažování – schopnost modelů chápat fyzický svět a jak s ním interagovat. Ztělesněné uvažování zahrnuje soubor znalostí o světě, které zahrnují základní koncepty klíčové pro fungování a jednání v inherentně fyzicky ztělesněném světě. Toto je schopnost modelů vizuální řeči (VLM) a není nutně omezena pouze na robotiku. Testování ztělesněného uvažování jednoduše zahrnuje vyvolání obrazů v VLM.

Klasické úlohy počítačového vidění, jako je rozpoznávání objektů a korespondence více pohledů, spadají pod ztělesněné uvažování. Všechny tyto úlohy jsou vyjádřeny jako řečové pokyny. Ztělesněné uvažování lze také testovat pomocí vizuálních odpovědí na otázky. Tyto otázky testují porozumění potřebné k interakci s prostředím. Kromě obecného fyzikálního uvažování mohou systémy k rozhodování využívat znalosti světa. Například robot může být požádán, aby přinesl zdravou svačinu z kuchyně, přičemž znalosti světa ve VLM (Virtual Life Management) se používají k určení, jak tento nejednoznačný příkaz provést.

Pro robotické aplikace je klíčové využít tyto znalosti k umožnění smysluplných akcí v reálném světě. To znamená převést znalosti na vysoké úrovni do přesných řídicích příkazů prostřednictvím hardwarových API robota. Každý robot má jiné rozhraní a znalosti o tom, jak je robot ovládán, nejsou ve VLM obsaženy. Výzvou je rozšíření velkých, předtrénovaných modelů tak, aby mohly vytvářet nepřetržité akce pro konkrétní inkarnace robotů a zároveň zachovat cenné schopnosti VLM.

Inovativním řešením této výzvy je architektura Action Expert, transformační model se stejným počtem vrstev, ale menšími dimenzemi vkládání a šířkami MLP. Hlavičky upozornění a dimenze vkládání na hlavu se musí shodovat s hlavním modelem, aby bylo možné v mechanismu upozornění používat prefixové tokeny. Během zpracování procházejí suffixové tokeny transformátorem Action Expert a zahrnují KV vložení z prefixu, které se vypočítají jednou a poté se ukládají do mezipaměti.

Klíčové technologie: Simulace, Edge AI a transferové učení

Realizace fyzické umělé inteligence je založena na souhře tří klíčových technologií. Zaprvé, realistické simulace ve formě digitálních dvojčat umožňují přesné mapování procesů, toků materiálu a interakcí, což je klíčové pro autonomní učení robotů. Zadruhé, hardware edge AI zajišťuje, že systémy umělé inteligence běží lokálně na robotu, například prostřednictvím kompaktních systémů založených na GPU. Zatřetí, pokročilé počítačové vidění umožňuje systémům vizuálního rozpoznávání identifikovat různé objekty, tvary a variace.

K učení robotů dochází, když jsou modely umělé inteligence trénovány v simulacích a jejich znalosti jsou přenášeny do fyzických robotů. Transferové učení výrazně urychluje adaptaci na nové úkoly. Analýza dat v reálném čase pomocí platforem, jako je Microsoft Fabric, umožňuje analýzu procesních dat, identifikaci úzkých míst a odvození optimalizací. Realita a stroj jsou virtuálně znovu vytvořeny se všemi jejich přirozenými zákony a specifikacemi. Toto digitální dvojče se pak například prostřednictvím posilovacího učení učí přesně, jak se pohybovat bez kolizí, jak provádět požadované pohyby a jak reagovat na různé simulované scénáře.

Umělá inteligence dokáže bez rizika otestovat nespočet situací, aniž by poškodila fyzického robota. Výsledná data jsou poté přenesena do skutečného robota, jakmile se digitální dvojče dostatečně naučí. Roboti vybavení vhodnými systémy umělé inteligence nejen provádějí rigidní programy, ale jsou schopni i rozhodovat se a přizpůsobovat se. Fyzická umělá inteligence se používá k tomu, aby robotům poskytla kontextové a situační porozumění. V praxi to znamená, že roboti s fyzickou umělou inteligencí dokáží zvládat procesy, které jsou proměnlivé a vyžadují přizpůsobivost.

Data jako palivo: Výzvy a řešení

Dalším klíčovým aspektem je generování dat pro trénování těchto systémů. Zatímco VLM jsou trénovány na bilionech tokenů internetových dat, je možné dosáhnout srovnatelného počtu tokenů s daty z robotiky. Open X-Embodiment obsahuje 2,4 milionu epizod. Za předpokladu 30 sekund na epizodu, vzorkování snímků 30 Hz a přibližně 512 tokenů vidění na snímek lze dosáhnout více než jednoho bilionu tokenů. Toto kolektivní úsilí 21 akademických a průmyslových institucí slučuje 72 různých datových sad z 27 různých robotů a pokrývá 527 funkcí napříč 160 266 úkoly.

Standardizace dat z různých typů robotů s různými senzory a akčními prostory do jednotného formátu představuje obrovskou technickou výzvu, ale je klíčová pro vývoj zobecnitelných modelů. World Foundation Models se používají ke generování nebo replikaci škálovatelných tréninkových dat pro robotické základní modely, protože relativní nedostatek tréninkových dat relevantních pro robotiku je v současnosti největší překážkou v jejich vývoji.

Využijte rozsáhlé pětinásobné odborné znalosti společnosti Xpert.Digital v komplexním balíčku služeb | Výzkum a vývoj, XR, PR a optimalizace digitální viditelnosti - Obrázek: Xpert.Digital

Xpert.Digital má hluboké znalosti z různých odvětví. To nám umožňuje vyvíjet strategie šité na míru, které jsou přesně přizpůsobeny požadavkům a výzvám vašeho konkrétního segmentu trhu. Neustálou analýzou tržních trendů a sledováním vývoje v oboru můžeme jednat s prozíravostí a nabízet inovativní řešení. Kombinací zkušeností a znalostí vytváříme přidanou hodnotu a poskytujeme našim zákazníkům rozhodující konkurenční výhodu.

Více o tom zde:

• Využijte 5x odborných znalostí Xpert.Digital v jednom balíčku – již od 500 EUR měsíčně

Od chytrého zemědělství k chytrému maloobchodu: Fyzická umělá inteligence již nyní nově definuje tvorbu hodnot – Obrázek: Xpert.Digital

Oblasti použití specifické pro dané odvětví a tržní potenciál

Praktická implementace fyzické umělé inteligence a pokročilých robotických systémů umělé inteligence se odehrává v široké škále odvětví a případů použití, přičemž každý sektor představuje specifické požadavky, výzvy a potenciál. Analýza různých trhů jasně ukazuje, že univerzální přístup není optimální pro všechna odvětví; spíše specifické vlastnosti každého odvětví určují, která forma inteligentní automatizace přináší největší výhody.

Využití fyzické umělé inteligence je obzvláště patrné v průmyslové výrobě a produkci. Automobilový průmysl je v popředí této transformace. BMW je první automobilkou, která testuje humanoidní roboty ve výrobě, konkrétně Figure 02 ve svém závodě ve Spartanburgu v USA. Na rozdíl od Tesly Optimus, který z velké části zůstal ve fázi konceptu, Figure 02 ovládaná umělou inteligencí již bere plechové díly z regálu a vkládá je do stroje – úkol, který tradičně v automobilkách vykonávali lidé.

Společnosti BMW a Figure AI plánují společně prozkoumat technologická témata, jako je umělá inteligence, řízení robotů, virtualizace výroby a integrace robotů. Automobilový průmysl a v důsledku toho i výroba vozidel se rychle vyvíjí. Využití univerzálních robotů má potenciál zvýšit produktivitu, uspokojit rostoucí požadavky zákazníků a umožnit týmům soustředit se na nadcházející změny. Dlouhodobým cílem je ulevit továrním dělníkům od ergonomicky náročných a únavných úkolů.

Průmyslová automatizace těží z fyzické umělé inteligence prostřednictvím kombinace digitálních dvojčat, edge AI a robotiky, čímž nově definuje automatizaci. Ve výrobě otevírají nové možnosti tzv. živá dvojčata – digitální modely, které nejen zobrazují, ale také aktivně řídí procesy. Umožňují identifikaci úzkých míst dříve, než se stanou kritickými, testování nových procesů a vyhodnocování variant, jakož i bezrizikové školení autonomních systémů. Zejména v oblastech Logistiky 4.0 a inteligentního skladování zlepšují živá dvojčata spolehlivost plánování, bezporuchový provoz a rychlost odezvy.

Logistika 4.0: Digitální dvojčata v praxi

Příklad skupiny KION přesně ukazuje, jak může fyzická umělá inteligence podporovat logistiku v reálném světě. Společnosti KION, Accenture a NVIDIA společně vyvíjejí řešení, v němž jsou inteligentní roboti trénováni kompletně v rámci digitálního dvojčete skladu. Tam se roboti učí procesy, jako je nakládání a vykládání, vychystávání objednávek a přebalování, než jsou nasazeni ve skutečném skladu. Systém je založen na simulační platformě NVIDIA Omniverse. Kromě toho se k podpoře paralelní simulace celých systémů a robotických flotil používá NVIDIA Mega, framework v rámci Omniverse speciálně navržený pro průmyslové aplikace.

Výhody jsou patrné v několika ohledech. Simulace typických skladových procesů výrazně snižuje chyby v reálných operacích. Školení je bezrizikové, zrychlené a nevyžaduje žádné reálné zdroje. Po úspěšném zaškolení roboti převezmou reálné úkoly, které jsou v reálném čase řízeny umělou inteligencí běžící přímo na robotovi. Digitální dvojčata navíc umožňují proaktivní strategické plánování, které firmám umožňuje virtuálně testovat a optimalizovat různá rozvržení, úrovně automatizace a konfigurace personálního obsazení předem, aniž by to narušilo probíhající provoz.

Logistický a dopravní průmysl prochází komplexní transformací prostřednictvím umělé inteligence. Umělá inteligence se uplatňuje v různých oblastech logistiky. Pro předpovídání poptávky a plánování prodeje se 62 procent společností spoléhá na podporu umělé inteligence, zatímco 51 procent používá umělou inteligenci pro optimalizaci výroby a 50 procent pro optimalizaci dopravy. Aplikace sahají od rozpoznávání různých štítků s nebezpečnými materiály a rozlišování mezi předměty bez sériových čísel nebo štítků až po analýzu dat ze senzorů o aktivitách a pohybech.

Systémy umělé inteligence dokáží předpovídat časy příjezdu přepravy na základě dat z více zdrojů a vytvářet prodejní prognózy s využitím vícerozměrných dat z dodavatelských řetězců a veřejných zdrojů. Plánují přestávky zaměstnanců na základě vitálních funkcí, pohybu a provozních dat strojů, umožňují automatizované plánování nákladu pomocí konvolučních neuronových sítí a monitorují výběr způsobu dopravy, aby postupně identifikovaly lepší řešení. Interakci člověk-stroj vylepšují vyškolení hlasoví roboti, zatímco transportní roboti používají optické vzory k určení své polohy a orientace.

Zdravotní péče: Přesnost a asistence

Zdravotnictví představuje obzvláště citlivou, ale slibnou oblast použití. Více než 40 procent zdravotnických pracovníků v Německu používá ve svých zařízeních nebo ordinacích technologie podporované umělou inteligencí. V každodenní lékařské praxi to znamená, že radiologická oddělení používají umělou inteligenci k analýze snímků nebo se pro předběžnou diagnózu používají aplikace pro kontrolu symptomů podporované umělou inteligencí. Klíčovým využitím umělé inteligence je automatizovaná analýza lékařských záznamů. Umělá inteligence může lékařům pomoci při stanovování diagnóz, protože čerpá a analyzuje obrovské množství existujících dat – podstatně více, než by lékař dokázal nashromáždit za celou svou kariéru.

V německém systému zdravotní péče se používají tři typy robotů: terapeutickí roboti, pečovatelští roboti a chirurgičtí roboti. Terapeutičtí roboti mohou samostatně vést cvičení, zatímco pečovatelští roboti podporují zdravotnické pracovníky. Chirurgičtí roboti mohou samostatně provádět řezy a asistovat lidským chirurgům. Jejich použití je nezbytné pro některé minimálně invazivní zákroky. Robot da Vinci od společnosti Intuitive Surgical pomáhá chirurgům provádět přesné, minimálně invazivní zákroky kombinací lidského ovládání chirurgem a umělé inteligence, která spojuje lidskou intuici a robotickou přesnost.

Trh s fyzickou umělou inteligencí ve zdravotnictví je ovládán chirurgickými roboty, zejména roboticky asistovanými chirurgickými systémy, které v roce 2024 vedly trh. V rámci robotiky se očekává, že v prognózovaném období zaznamenají nejvyšší tempo růstu neurochirurgické a ortopedické segmenty. Kromě radiologie a patologie hrají aplikace umělé inteligence stále důležitější roli v diagnostice a intervencích napříč všemi lékařskými obory. V personalizované medicíně umělá inteligence podporuje analýzu biomarkerů.

Chytré zemědělství: Umělá inteligence na poli

Zemědělství se rozvíjí v překvapivě dynamický obor pro fyzické aplikace umělé inteligence. Téměř polovina všech farem nyní s umělou inteligencí pracuje. Největší potenciál se spatřuje v předpovědích klimatu a počasí, ale také v plánování sklizně a produkce a v předpovědích výnosů. Řešení pro každodenní kancelářskou práci jsou také zajímavá jako potenciální pomoc. Zemědělství patří mezi průkopníky umělé inteligence. Její využití se stává stále nezbytnějším kvůli zátěži kladené na manažery farem.

Fyzická umělá inteligence bude v nadcházejících letech hrát stále důležitější roli v zemědělství a zpracování potravin. Dříve bylo mnoho přírodních procesů obtížné pochopit, ale nyní technologický pokrok pokročil do bodu, kdy systémy mohou individuálně reagovat na své prostředí. Přizpůsobují se existujícímu světu, spíše než aby pro ně vyžadovaly jeho přepracování. Moderní zemědělci stále častěji pracují hybridním způsobem a kombinují počítačovou a praktickou práci v terénu. Na polích a ve stodolách se používají různé technologie k měření dat a optimalizaci procesů.

Klimatická změna a stálý růst populace představují pro moderní zemědělství obrovské výzvy. Pro efektivní řešení těchto globálních problémů může cílené využití fyzické umělé inteligence v farmách všech velikostí zásadně přispět. Na rozdíl od všeobecného přesvědčení, že tyto technologie jsou vhodné pouze pro velké farmy, mohou z jejich výhod výrazně těžit zejména menší podniky. Používání kompaktních strojů, jako jsou inteligentní robotické sekačky na trávu nebo automatické odstraňovače plevele, jim umožňuje dosáhnout zvýšení efektivity a vykonávat úkoly, pro které v současné době na trhu práce již není k dispozici pracovní síla.

Technologie rozpoznávání obrazu a senzory mohou pomoci s mnohem přesnější aplikací pesticidů a v některých případech je dokonce zcela eliminovat. To přináší nejen ekonomické, ale i ekologické výhody. Projekt Agri-Gaia, financovaný německým spolkovým ministerstvem hospodářství a energetiky, vytváří otevřenou infrastrukturu pro výměnu algoritmů umělé inteligence v zemědělství. Projektoví partneři z řad sdružení, výzkumných institucí, politiky a průmyslu pod vedením Německého výzkumného centra pro umělou inteligenci (DFKI) vyvíjejí digitální ekosystém pro zemědělský a potravinářský sektor, který je převážně malými a středními podniky (MSP), a to na základě evropské cloudové iniciativy Gaia-X.

Maloobchod: Konec fronty

Maloobchodní sektor prochází zásadní transformací zákaznické zkušenosti a provozní efektivity prostřednictvím fyzické umělé inteligence a systémů založených na umělé inteligenci. Maloobchodníci mohou pomocí umělé inteligence lépe předpovídat poptávku po konkrétních položkách v různých regionech, a to přístupem a analýzou dat o jiných položkách, dat z obchodů s podobnými demografickými údaji a dat třetích stran, jako je počasí a úroveň příjmů. Celostátní lékárna nedávno použila umělou inteligenci ke sledování a předpovídání poptávky po konkrétní vakcíně, přičemž se spoléhala na celostátní trendy hlášené federální vládě.

Maloobchodníci kombinují umělou inteligenci s videem a senzorovými daty, aby eliminovali pokladní prostory a umožnili zákazníkům vybírat zboží z regálů, vkládat ho do košíků a opouštět obchod bez čekání ve frontě. Eliminací front a systémů u pokladen lze využít více podlahové plochy pro vystavení produktů. Jeden národní řetězec supermarketů využívá umělou inteligenci k vizuálnímu skenování a výpočtu hodnoty produktů s nečitelnými čárovými kódy. Díky umělé inteligenci v kombinaci s videokamerami a senzory v regálech mohou maloobchodníci lépe porozumět pohybu zákazníků ve svých prodejnách a zvýšit tržby na metr čtvereční.

Technologie identifikuje produkty, u kterých se zákazníci nikdy nezdrží, a doporučuje maloobchodníkům, aby je nahradili atraktivnějším zbožím. Umělá inteligence může také generovat cílené propagační akce na konkrétní položky na mobilních zařízeních zákazníků, když se nacházejí ve správném obchodě. Tato technologie také umožňuje maloobchodníkům lépe balíček zboží. Značky jako Zara používají ve svých obchodech AR displeje, aby si zákazníci mohli virtuálně vyzkoušet oblečení. Prodejci potravin, jako je Amazon Fresh, se zaměřují na bezkontaktní platby a digitální nákupní seznamy propojené s fyzickými regály.

Stavba: Efektivita díky digitálnímu plánování

Stavebnictví je tradičně nedostatečně digitalizovaným oborem, ale stále více těží z aplikací umělé inteligence. Umělá inteligence spolu s dalšími digitalizačními přístupy, jako je informační modelování budov (BIM), internet věcí (IoT) a robotika, umožňuje zvýšení efektivity v celém hodnotovém řetězci, od výroby stavebních materiálů přes fáze návrhu, plánování a výstavby až po provoz a údržbu. Generativní geometrický návrhový systém vytváří a vyhodnocuje řadu možností návrhu na základě měřitelných cílů, jako je komfort, energetická účinnost a design pracoviště.

Metody umělé inteligence umožňují mnohem rychlejší zohlednění a vyhodnocení podstatně většího počtu parametrů a variant. Textová analýza založená na umělé inteligenci dokáže automaticky vyhodnotit sady pravidel. To zahrnuje použití systémů založených na pravidlech v kombinaci s textovou analýzou založenou na umělé inteligenci. Informace o budově, jako jsou rozměry, materiály a technické systémy, jsou extrahovány, analyzovány a automaticky porovnávány s textovými sadami pravidel. Použití prediktivních modelů založených na umělé inteligenci v raných fázích návrhu umožňuje rychlé a přesné odhady spotřeby energie.

Aplikace umělé inteligence během výstavby jsou poměrně pokročilé a některé se již používají. Metody strojového učení mohou pomoci s plánováním výstavby, aktualizací stavebních procesů a podporovat různé úkoly. Roboti mohou nejen přepravovat předměty, ale také natírat stěny, měřit nebo svařovat. Kamery a další senzory detekují překážky. Snímky a mračna bodů pořízená ručně nebo autonomními systémy také slouží k zajištění kvality během výstavby. Neuronové sítě jsou trénovány ke kontrole kvality povrchu a detekci poškození nebo změny barvy.

Naše odborné znalosti v oblasti rozvoje obchodu, prodeje a marketingu v EU a Německu - Obrázek: Xpert.Digital

Zaměření na odvětví: B2B, digitalizace (od AI po XR), strojírenství, logistika, obnovitelné zdroje energie a průmysl

Více o tom zde:

• Obchodní centrum Xpert

Tematické centrum s poznatky a odbornými znalostmi:

• Znalostní platforma o globální a regionální ekonomice, inovacích a trendech specifických pro dané odvětví
• Sběr analýz, impulsů a podkladových informací z našich oblastí zájmu
• Místo pro odborné znalosti a informace o aktuálním vývoji v oblasti podnikání a technologií
• Tematické centrum pro firmy, které se chtějí dozvědět více o trzích, digitalizaci a inovacích v oboru

Od pilotního projektu k miliardovému trhu: Jak fyzická umělá inteligence do roku 2030 promění průmysl, logistiku a výrobu – Obrázek: Xpert.Digital

Výzvy, rizika a regulační rámce

Rychlý rozvoj fyzické umělé inteligence a pokročilých robotických systémů umělé inteligence je doprovázen řadou technických, etických, právních a společenských výzev, které je třeba řešit pro zodpovědnou a udržitelnou implementaci. Tyto výzvy sahají od základních technických omezení a otázek ochrany a zabezpečení dat až po složité etické otázky, které zásadně ovlivňují vztah mezi lidmi a stroji.

Technická omezení i nadále představují značnou překážku širokého přijetí fyzické umělé inteligence. Přestože bylo dosaženo významného pokroku, fyzická omezení, jako je mobilita, hospodaření s energií a jemná motorika, zůstávají klíčovými výzvami. Nedávné experimenty s robotickými vysavači vybavenými pokročilými jazykovými modely zdůrazňují složitost a omezení této technologie v reálných aplikacích. Jeden výzkumný tým provedl experiment, ve kterém byly robotické vysavače vybaveny různými jazykovými modely. Primárním úkolem těchto robotů bylo najít kostku másla v jiné místnosti a přinést ji osobě, která mohla změnit svou polohu.

Tento zdánlivě jednoduchý úkol představoval pro roboty ovládané umělou inteligencí značné výzvy. Roboti se dokázali pohybovat, dokovat k nabíjecím stanicím, komunikovat přes Slack a fotografovat. Navzdory těmto schopnostem žádný z testovaných LLM nedosáhl úspěšnosti přesahující 40 procent v doručování másla. Hlavními důvody neúspěchu byly potíže s prostorovým uvažováním a nedostatečné uvědomění si vlastních fyzických omezení. Jeden z modelů si dokonce diagnostikoval trauma v důsledku rotačních pohybů a krizi binární identity.

Tyto reakce, ačkoli jsou generovány neživým systémem, zdůrazňují potenciální výzvy při vývoji umělé inteligence určené pro fungování ve složitých reálných prostředích. Je zásadní, aby vysoce výkonné modely umělé inteligence zůstaly pod tlakem klidné, aby mohly činit informovaná rozhodnutí. To vyvolává otázku, jak se těmto stresovým reakcím lze v budoucích systémech umělé inteligence vyhnout nebo je zvládat, aby byla zajištěna spolehlivá a bezpečná interakce. Zatímco analytická inteligence v LLM dosahuje působivého pokroku, praktická inteligence, zejména pokud jde o prostorové chápání a zvládání emocí, stále zaostává.

Ochrana údajů, kybernetická bezpečnost a právní rámce

Ochrana údajů a kybernetická bezpečnost představují zásadní výzvy. Zákony o ochraně údajů a soukromí jsou klíčové pro zajištění etického a bezpečného nakládání s osobními údaji. Jedním z nejdůležitějších právních rámců je obecné nařízení o ochraně osobních údajů (GDPR), které Evropská unie přijala v roce 2018. GDPR stanoví přísné pokyny pro shromažďování, zpracování, ukládání a předávání osobních údajů.

Mezi základní principy GDPR patří zákonnost, spravedlnost a transparentnost. Tyto principy vyžadují, aby bylo jasně uvedeno, jaké údaje se shromažďují a proč, aby bylo zajištěno spravedlivé používání údajů, aniž by byla znevýhodněna jakákoli skupina. Omezení účelu vyžaduje, aby údaje byly shromažďovány pro specifické, explicitní a legitimní účely a aby nebyly dále zpracovávány způsobem, který není s těmito účely slučitelný. Minimalizace údajů vyžaduje, aby byly shromažďovány a zpracovávány pouze údaje nezbytné pro zamýšlený účel. Přesnost vyžaduje, aby osobní údaje byly udržovány přesné a aktuální, zatímco omezení úložiště vyžaduje, aby údaje byly uchovávány pouze po dobu nezbytně nutnou pro zamýšlený účel.

Integrita a důvěrnost vyžadují bezpečné zpracování dat, aby byla chráněna před neoprávněným nebo nezákonným zpracováním a náhodnou ztrátou. Odpovědnost vyžaduje, aby organizace byly schopny prokázat soulad s těmito zásadami ochrany údajů. Nedávno přijatý zákon EU o umělé inteligenci vychází z GDPR a klasifikuje systémy umělé inteligence na základě jejich úrovně rizika. Mezi zakázané systémy umělé inteligence patří ty, které kategorizují jednotlivce na základě biometrických údajů za účelem získání určitých typů citlivých informací.

Bezpečnostní výzkumníci odhalili zranitelnosti v robotických systémech, které by mohly umožnit manipulaci se zařízeními nebo přístup k citlivým datům. Mezi tyto zranitelnosti patří nezabezpečené aktualizace firmwaru, nešifrovaná uživatelská data v zařízeních a chyby v zabezpečení PINem pro vzdálený přístup k fotoaparátům. Takové nedostatky podkopávají důvěru v certifikace výrobců a zdůrazňují potřebu robustních bezpečnostních opatření. Výzkumníci navrhují navrhnout systémy pro rozpoznávání obrazu strojů, které by pro lidi zůstaly nečitelné, ale robotům by poskytovaly dostatek informací pro navigaci, aby se zabránilo zneužití soukromých dat.

Zákon EU o umělé inteligenci a harmonizované standardy

Regulační prostředí pro umělou inteligenci a robotiku se rychle vyvíjí. Právní předpisy EU o umělé inteligenci jsou prvním komplexním právním rámcem pro umělou inteligenci na světě a jsou založeny na přístupu založeném na riziku. Čím vyšší je riziko, tím četnější a přísnější požadavky musí být splněny. Systémy umělé inteligence lze klasifikovat jako vysoce rizikové systémy umělé inteligence vzhledem k jejich bezpečnostnímu významu. Vysoce rizikové systémy umělé inteligence podléhají specifickým požadavkům, včetně komplexní dokumentace se všemi nezbytnými informacemi o systému a jeho účelu, aby orgány mohly posoudit jeho soulad s předpisy, jasných a vhodných informací pro provozovatele, vhodných opatření lidského dohledu a vysoké robustnosti, kybernetické bezpečnosti a přesnosti.

Směrnice o strojních zařízeních stanoví bezpečnostní požadavky na stroje, včetně autonomních a síťových systémů. Definuje samovyvíjející se chování a autonomní mobilní stroje, ale vyhýbá se termínu systém umělé inteligence. Produkt, jako je chirurgický robot, se může nacházet na průsečíku několika předpisů, jako je směrnice o zdravotnických prostředcích, směrnice o strojních zařízeních a směrnice o umělé inteligenci, přičemž všechny mají důsledky pro funkční bezpečnost. Ústřední otázkou je: Jaký je optimální soubor opatření ke snížení rizik s ohledem na uvedení na trh, odpovědnost a poškození pověsti?

Harmonizované normy specifikují základní požadavky na ochranu zdraví a bezpečnost z právních aktů. Popisují, která technická pravidla a opatření pro řízení rizik lze použít ke splnění těchto základních požadavků. Dodržování těchto norem znamená, že jsou splněny požadavky zákonů a předpisů. Systém řízení rizik, založený na normě ISO/IEC 42001, má zásadní význam. Tato norma pro systémy řízení umělé inteligence poskytuje strukturovaný rámec pro identifikaci, hodnocení a řešení rizik.

Etika, zaujatost a udržitelnost

Etické otázky prostupují všemi aspekty vývoje a implementace fyzické umělé inteligence. Nedostatečná pečlivá příprava dat může vést k nežádoucím výsledkům. Zkreslení v datových sadách vede k problémům se spravedlností, přetrvávání sociálních nerovností a diskriminaci menšin. Ještě horší je riziko, že soukromé a důvěrné informace budou odhaleny prostřednictvím výstupů modelu a dostanou se do nesprávných rukou. Před trénováním by se mělo posoudit, jak významně systém ovlivní životy dotčených osob. Je třeba určit, zda je eticky ospravedlnitelné umožnit systému umělé inteligence činit rozhodnutí pro daný úkol, a je třeba zajistit, aby pro všechny dotčené skupiny byla k dispozici dostatečná a reprezentativní data.

Výzvy se rozšiřují i ​​na energetickou účinnost a udržitelnost. Humanoidní roboti a fyzické systémy umělé inteligence vyžadují značné množství energie jak pro provoz, tak pro trénování svých podkladových modelů. Technologie baterií, manuální zručnost, nákladová efektivita, škálovatelnost a etické řízení zůstávají významnými výzvami. Souběh snižování nákladů na hardware, zlepšování umělé inteligence a rostoucího nedostatku pracovních sil však vytváří ideální podmínky pro urychlené přijetí.

Budoucí vyhlídky a strategické důsledky

Vývojová trajektorie fyzické umělé inteligence a pokročilých robotických systémů umělé inteligence naznačuje zásadní přetváření průmyslové a společenské krajiny v nadcházejících letech. Konvergence technologických průlomů, ekonomických potřeb a regulačních rámců vytváří prostředí, které urychluje transformaci od experimentálních pilotních projektů k širokému komerčnímu přijetí.

Revoluce Foundation Models v robotice představuje jeden z nejvýznamnějších zlomových bodů. V současné době dochází k boomu ve vývoji humanoidních robotů řízených modely Robotics Foundation. Kromě autonomního end-to-end řízení robotů pomocí těchto modelů se k generování nebo replikaci škálovatelných tréninkových dat pro modely Robotics Foundation používají tzv. World Foundation Modely. Pro některé stále omezené aplikace, jako jsou jednoduché, opakující se a únavné manuální úkony ve výrobě a logistice, nebo potenciálně i v podobě domácích robotů, by roboti řízení modely Foundation mohli být k dispozici v příštích pěti letech. Další složitější a náročnější úkoly budou následovat ve střednědobém až dlouhodobém horizontu.

Zobecnění a správa vozového parku

Vývoj univerzálních modelů umělé inteligence pro optimalizaci robotických flotil představuje slibný způsob, jak překonat fragmentaci. Základní modely jsou navrženy tak, aby pochopily a vykonávaly širokou škálu úkolů napříč různými typy robotů. Učí se obecným konceptům a chování, spíše než aby byly přeškolovány pro každý konkrétní úkol. DeepFleet od Amazonu a NavFoM od Galbotu umožňují řízení heterogenních robotických flotil pomocí jediného modelu umělé inteligence. NavFoM je popisován jako první na světě základní model umělé inteligence s navigací napříč úkoly, který umožňuje naučit jeden model umělé inteligence obecný koncept pohybu, což umožňuje použití stejného základního modelu na široké škále typů robotů, od kolových robotů a humanoidních robotů až po drony.

Pokroky v prostorové inteligenci prostřednictvím multimodálních modelů otevírají nové dimenze. Řada SenseNova SI je založena na zavedených multimodálních základních modelech a vyvíjí robustní a výkonnou prostorovou inteligenci. Tyto modely vykazují schopnosti emergentní generalizace s jemným doladěním specifických podmnožin 3D transformace pohledu, což vede k neočekávaným ziskům z přenosu na související, ale dříve neviděné úkoly, jako je hledání cesty v bludišti. Vylepšené schopnosti prostorové inteligence otevírají slibné aplikační možnosti, zejména v oblasti ztělesněné manipulace, kde bylo pozorováno významné zlepšení míry úspěšnosti, a to i bez dalšího doladění.

Syntetická data a moment ChatGPT v robotice

Modely Cosmos World Foundation od společnosti Nvidia představují potenciální příležitost pro robotiku v oblasti ChatGPT. Tyto fyzické modely umělé inteligence jsou klíčové pro to, aby roboti mohli co nejrealističtěji procvičovat interakce v reálném světě v 3D simulacích. Vývoj takových fyzikálních modelů umělé inteligence je nákladný a vyžaduje obrovské množství reálných dat a rozsáhlé testování. Modely Cosmos World Foundation nabízejí vývojářům jednoduchý způsob, jak generovat obrovské množství fotorealistických, fyzikálně podložených syntetických dat pro trénování a vyhodnocování jejich stávajících modelů.

Investiční cyklus pro fyzickou umělou inteligenci do roku 2030 naznačuje značné kapitálové toky. Tržní prognózy poukazují na silný růst do roku 2030, přičemž výdaje pravděpodobně dosáhnou v roce 2026 výše 60 až 90 miliard dolarů a celkové pětileté výdaje se budou pohybovat mezi 0,4 a 0,7 biliony dolarů. V čele je výroba, následovaná logistikou a s rozvojem nástrojů se rozšiřují i ​​služby. Společnost ABI Research odhaduje, že globální trh s robotikou dosáhne v roce 2025 hodnoty 50 miliard dolarů a do roku 2030 dosáhne přibližně 111 miliard dolarů s průměrnou roční mírou růstu kolem 16 %.

Fyzická umělá inteligence transformuje výrobu s předpokládaným růstem o 23 procent do roku 2030. Globální trh s průmyslovou umělou inteligencí dosáhl v roce 2024 hodnoty 43,6 miliardy dolarů a do roku 2030 se očekává 23% roční růst, poháněný aplikacemi fyzické umělé inteligence ve výrobě. Tento vývoj představuje odklon od tradiční automatizace založené na pevných, předprogramovaných robotech. Dnešní fyzická umělá inteligence integruje systémy vidění, hmatové senzory a adaptivní algoritmy, což umožňuje strojům zvládat nepředvídatelné úkoly.

Tlak na fyzickou umělou inteligenci přichází v kritickém okamžiku, kdy geopolitické napětí a narušení dodavatelského řetězce zvyšují potřebu flexibilní výroby. Pokroky v průmyslové robotice nově definují automatizaci a podporují odolnost a růst v odvětvích sužovaných nedostatkem pracovních sil. V automobilových závodech roboti řízení umělou inteligencí s možností učení v reálném čase zaplňují role, které byly dříve považovány za příliš rafinované pro stroje, jako je adaptivní svařování nebo kontrola kvality za proměnlivých podmínek. Očekává se, že tento posun sníží náklady až o 20 procent ve velkoobjemových podmínkách.

Ekonomické příležitosti pro Německo a Evropu

Strategické důsledky pro německé a evropské společnosti jsou značné. Nedostatek kvalifikovaných pracovníků ovlivňuje zejména průmysl a logistiku, zatímco zároveň roste poptávka. Německý průmysl je pod tlakem; nedostatek kvalifikovaných pracovníků zpomaluje růst, rostoucí složitost vyžaduje rychlou adaptabilitu, investice do efektivity a odolnosti jsou nezbytné a zvýšení produktivity je klíčem ke konkurenceschopnosti. Fyzická umělá inteligence představuje pro Německo příležitost vrátit se do popředí průmyslu. Transformace německého průmyslu není volbou, ale nutností.

Vývoj směřuje k novému, fundamentálnímu fyzikálnímu modelu řízenému ztělesněnou inteligencí, který bude potenciálně dominovat multimodálnímu směru. V reálném světě je vše plné detailů, jako je kontakt, tření a kolize, které je obtížné popsat slovy nebo obrazy. Pokud model nedokáže těmto základním fyzikálním procesům porozumět, nemůže vytvářet spolehlivé předpovědi o světě. Bude to jiná vývojová cesta než u hlavních jazykových modelů.

Vývoj multimodální umělé inteligence jde nad rámec textu. Multimodální modely kombinují různé neuronové architektury, jako jsou transformátory vidění pro vizuální vstup, enkodéry řeči pro zvukový vstup a modely velkých jazyků pro logické uvažování a generování textu, do jednoho systému. Zdravotnictví se posouvá směrem k senzorickým vstupům, přičemž multimodální umělá inteligence je schopna skenovat hlas a obličej pacienta a lékařské skeny k detekci včasných známek onemocnění. Nenahrazuje lékaře, ale spíše jim dává nadlidský zrak.

Vize fyzické umělé inteligence fungující bezproblémově v našem prostředí vyžaduje další výzkum a vývoj, aby byla zajištěna spolehlivost a bezpečnost těchto systémů. Budoucnost by mohla vést k větší integraci robotického softwaru s otevřeným zdrojovým kódem, jako jsou ROS a lokální řídicí přístupy, což by snížilo závislost na cloudových službách a uživatelům poskytlo větší kontrolu nad jejich zařízeními. Zároveň musí výrobci a regulační orgány neustále zlepšovat standardy zabezpečení a ochrany dat, aby si udrželi důvěru uživatelů a zodpovědně uvolnili potenciál robotiky.

Nadcházející roky budou klíčové pro určení, zda se dnešní pilotní projekty vyvinou v životaschopné obchodní modely. Jisté však je, že kombinace fyzické a digitální autonomie bude utvářet budoucnost. Umělá inteligence opouští svou izolovanou roli a stává se nedílnou součástí procesů a rozhodnutí v reálném světě. To představuje začátek fáze, ve které bude její přímý vliv hmatatelnější než kdykoli předtím. Vývoj fyzické a robotické umělé inteligence není koncem, ale spíše začátkem zásadní transformace, jejíž plný dopad se projeví až v nadcházejících desetiletích.

☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina

☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!

Konrad Wolfenstein

Rád vám a mému týmu posloužím jako osobní poradce.

Kontaktovat mě můžete vyplněním kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) . Moje e-mailová adresa je: wolfenstein ∂ xpert.digital

Těším se na náš společný projekt.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Veletrhy