Generatiivne füüsiline tehisintellekt ja robotite põhimudelid: robootika transformatsioon õppesüsteemide kaudu

Programmeerimise lõpp: kui masinad õpivad lihtsalt vaadates – kui masinad õpivad jäiga kuuletumise asemel mõtlema.

Robootika läbib praegu põhimõttelist paradigma muutust, mis muudab põhjalikult autonoomsete süsteemide toimimist. Kuigi tööstusroboteid on tootmises kasutatud aastakümneid, on need seni piirdunud jäikade, ettemääratud protsessidega. Need masinad järgisid täpselt programmeeritud "kui-siis" juhiseid ja said täita ainult neid ülesandeid, mille jaoks nad olid selgesõnaliselt kodeeritud. Iga uus nõue, iga modifitseeritud tootmisliin nõudis keerukat ümberprogrammeerimist spetsialiseerunud personali poolt. See traditsiooniline robootika põhines deterministlikel algoritmidel, kus iga liikumisjärjestus, iga haardeasend ja iga reaktsioon andurite signaalidele tuli käsitsi määratleda.

Praegu toimuv läbimurre põhineb generatiivsest tehisintellektist tuntud põhimõtete ülekandmisel füüsilisse maailma. Nii nagu suured keelemudelid arendavad tohutu tekstimahu treenimise kaudu keele statistilist mõistmist, luuakse nüüd robotite alusmudeleid, mis omandavad kolmemõõtmelise maailma ja füüsiliste suhete mõistmise vaatluse ja simulatsiooni abil. Neid mudeleid ei programmeerita enam iga üksiku toimingu jaoks, vaid nad õpivad üldisi oskusi, mida nad saavad uutes olukordades rakendada.

Nvidia tegevjuht Jensen Huang nimetab seda hetke robootika ChatGPT hetkeks – analoogia, mis rõhutab selle arengu revolutsioonilist mõõdet. Nii nagu ChatGPT demonstreeris 2022. aasta novembris laiale avalikkusele, milleks tänapäevased keelemudelid võimelised on, võiksid Foundation Models esindada sarnast läve robotite jaoks. Paralleel pole pelgalt metafoorne. Alusmudelitel on ühised olulised arhitektuuripõhimõtted. Algselt keele töötlemiseks välja töötatud transformaatormudeleid kohandatakse nüüd sensoorsete andmete, liikumistrajektooride ja füüsiliste interaktsioonide töötlemiseks.

Sellel arengul on kaugeleulatuvad majanduslikud tagajärjed. Robootikatööstus on valmis kasvuspurdiks, mis võib varasemaid arenguid varjutada. Kuigi kogu maailmas on praegu kasutusel umbes neli miljonit tööstusrobotit, ennustavad turu-uurijad, et ainuüksi humanoidrobotite arv võib 2030. aastaks ulatuda kahekümne miljoni ühikuni. ARK Investi kõige ambitsioonikamad prognoosid näevad humanoidrobotite maksimaalseks turumahuks kakskümmend neli triljonit USA dollarit. Need arvud võivad tunduda liialdatud, kuid need peegeldavad transformeerivat jõudu, mida eksperdid sellele tehnoloogiale omistavad.

Sobib selleks:

• Tehisintellekti tööstus 5.0: kuidas Jeff Bezose (Amazon) 6,2 miljardi dollari suurune projekt Prometheus toob tehisintellekti tehasepõrandatele

Jäikadest algoritmidest adaptiivsete süsteemideni

Tehnoloogiline areng programmeeritud robotitelt õppivate robotiteni toimub mitmel tasandil. Põhimõtteliselt hõlmab see nihet reeglipõhistelt süsteemidelt andmepõhiste lähenemisviiside poole. Traditsiooniline robotiprogrammeerimine tugines iga olukorra jaoks selgetele juhistele. Konveierliinil olev robot pidi täpselt teadma, kus komponent asub, selle orientatsiooni ning jõudu ja kiirust, millega ta peaks seda haarama. See täpsus nõudis struktureeritud keskkondi, mis minimeerisid varieeruvust.

Robotite alusmudelid murravad selle paradigma, ammutades statistilisi mustreid suurtest andmekogumitest. Selgesõnaliste reeglite rakendamise asemel õpivad need mudelid ülesannete, objektide ja manipuleerimisstrateegiate implitsiitseid esitusi. Õppeprotsess sarnaneb inimese õppimisega vaatluse ja imiteerimise kaudu. Mudelile antakse tuhandeid või miljoneid demonstratsioone, mis näitavad, kuidas konkreetseid ülesandeid täidetakse. Nendest andmetest ammutab närvivõrk mustreid ja strateegiaid, mida saab seejärel rakendada uutes sarnastes olukordades.

Nende alusmudelite andmed pärinevad erinevatest allikatest. Füüsiline Intelligentsus kogus oma esimese alusmudeli treenimiseks ligikaudu 10 000 tundi reaalse maailma robotite andmeid. Idufirma GEN-0 esitab veelgi suurema andmekogumi, mis sisaldab 270 000 tundi reaalse maailma manipuleerimisandmeid kodudest, ladudest ja töökohtadest üle maailma. Need andmekogumid on tohutud, kuid jäävad kaugele maha triljonitest märkidest, mida kasutatakse suurte keelemudelite treenimiseks. Erinevus tuleneb andmete olemusest. Robotiandmeid on keerulisem koguda, kuna see nõuab füüsilist interaktsiooni reaalses maailmas. Te ei saa lihtsalt internetist miljoneid videoid alla laadida ja loota, et sellest piisab. Robotiandmeid tuleb sageli aktiivselt genereerida, kasutades teleoperatsiooni, inimeste demonstratsioone või automatiseeritud andmekogumissüsteeme.

Siin tulebki mängu simulatsioon, millel on tänapäevases robootikauuringus võtmeroll. Füüsikal põhinevad simulaatorid võimaldavad genereerida praktiliselt piiramatul hulgal sünteetilisi treeningandmeid. Nvidia on loonud platvormid nagu Omniverse ja Isaac Sim, mis pakuvad väga realistlikke virtuaalseid keskkondi robotite treenimiseks. Nvidia arendab World Foundation Modelsi nime Cosmos, mis genereerib lihtsate sisendite põhjal fotorealistlikke videojadasid, mis austavad füüsikaseadusi ja mille abil robotid saavad virtuaalselt õppida.

Idee on veenev. Miljonite tundide pikkuse reaalse maailma interaktsioonide salvestamise asemel saab roboteid treenida simulatsioonide abil, kus aeg on kokku surutud ja tuhanded robotieksemplarid õpivad paralleelselt. Väljakutse seisneb nn simulatsiooni ja reaalsuse vahelise lõhe ehk simuleeritud ja reaalse käitumise vahelise lahknevuse ületamises. Simulatsioonis ideaalselt toimiv robot võib reaalses maailmas läbi kukkuda, kui füüsikalisi omadusi, nagu hõõrdumine, elastsus või andurite ebatäpsused, pole õigesti modelleeritud.

Saksa tegijate roll globaalses robootikamaastikul

Saksamaal on pikaajaline robootikatööstus ja seda peetakse üheks tööstusautomaatika juhtivaks riigiks. Robotite tihedus Saksamaa tootmises on üks maailma kõrgemaid, umbes kolmsada robotit kümne tuhande töötaja kohta. See traditsioonilise robootika tugevus loob kindla aluse, kuid küsimus jääb, kas Saksamaa suudab edukalt üleminekut kognitiivsetele, tehisintellektil põhinevatele robotitele hallata.

Mitmed Saksa ja Euroopa ettevõtted positsioneerivad end sellel areneval turul. Münchenis peakorterit pidav Agile Robots on saanud üheks ambitsioonikamaks tegijaks. 2025. aasta novembris teatas ettevõte oma esimesest humanoidrobotist Agile One, mis on spetsiaalselt loodud tööstuskeskkondade jaoks ja mille tootmine uues Baieri tehases peaks algama 2026. aasta alguses. Agile Robots rõhutab, et nende Robot Foundation Modeli koolitus toimub peamiselt Münchenis ja põhineb reaalsetel tootmisandmetel. Partnerlus Deutsche Telekomi ja Nvidiaga võimaldab koolitust uues tööstuslikus tehisintellekti pilves, mis asub Saksamaa andmekeskustes ja vastab Euroopa andmekaitsestandarditele.

See lähenemisviis on strateegiliselt oluline. Samal ajal kui paljud konkurendid tuginevad sünteetilistele või geneerilistele andmetele, omab Agile Robots oma toodangu ja autotööstuse ja elektroonikatööstuse klientide kaudu üht Euroopa suurimat tööstusandmekogumit. Andmed on tehisintellekti elujõud ja juurdepääs kvaliteetsetele reaalmaailma andmetele annab olulise konkurentsieelise. Ettevõttel on juba töös üle 20 000 robotilahenduse ja ta kogub pidevalt uusi andmeid reaalmaailma rakendustest.

Saksamaal Metzingenis asuv NEURA Robotics järgib sarnaselt ambitsioonikat lähenemisviisi. Ettevõte positsioneerib end kognitiivse robootika valdkonnas ja teeb oma robotisüsteemide alusmudelite väljatöötamisel tihedat koostööd Nvidiaga. NEURA rõhutab reaalsete andmete ja täiustatud simulatsioonide kombineerimist ning on välja töötanud mitmekihilise tehisintellekti arhitektuuri, mis ühendab reaalajas andurite töötlemise, roboti lokaalse järeldamise ja hajutatud mitme agentiga õppimise. 2025. aasta oktoobris teatas NEURA oma laienemisest Hangzhousse Hiinas, registreeritud kapitaliga 45 miljonit eurot, mis rõhutab ettevõtte globaalset fookust.

Saksa Lennunduskeskus (DLR) investeerib samuti alusmudelitesse, kuid laiema fookusega lennunduse, kosmose ja transpordi rakendustele. DLR-i alusmudelite kohandamise projekti eesmärk on muuta suured tehisintellekti mudelid kasutatavaks konkreetsete rakenduste jaoks ja arendada kergeid, spetsialiseeritud mudeleid. Kuigi DLR ei arenda otseselt kommertslikke humanoidroboteid, aitab selle uuringud kaasa teadmistebaasi loomisele, millele tööstusettevõtted saavad tugineda.

Saksa ettevõtete positsioon pole aga probleemideta. Ülemaailmne konkurents on tihe ning nii USA kui ka Hiina investeerivad robootikasse ja tehisintellekti suuresti. 2025. aasta esimesel poolel investeeris Hiina tehisintellektil põhinevasse robootikasse kuus korda ja USA neli korda rohkem kapitali kui Euroopa Liit. See investeerimislünk on murettekitav. Samal ajal kui Euroopa on investeerinud tehisintellekti ettevõtetesse üle kahekümne miljardi euro, eraldab USA igal aastal sada kakskümmend miljardit dollarit ja Hiina on viimase kümnendi jooksul investeerinud tehisintellekti ja sellega seotud tehnoloogiatesse üheksasada kaksteist miljardit dollarit.

Euroopa regulatiivne maastik aitab sellele lahknevusele kaasa. Kuigi tehisintellekti seadus ja isikuandmete kaitse üldmäärus taotlevad olulist eesmärki edendada vastutustundlikku tehisintellekti arendamist ja tagada andmete privaatsus, piiravad need samaaegselt juurdepääsu koolitusandmetele ja suurendavad vastavuskulusid, koormates ebaproportsionaalselt väiksemaid ettevõtteid. Samal ajal kui Euroopa reguleerib, katsetavad USA ja Hiina ettevõtted oluliselt vähemate piirangutega.

Tehnoloogilise transformatsiooni majanduslik mõõde

Alusmudelite kasutuselevõtul robootikas on kaugeleulatuvad majanduslikud tagajärjed, mis ulatuvad kaugemale robootikatööstusest endast. Põhimõtteliselt käsitleb see küsimust, kuidas automatiseerimine saab suurendada tootlikkust, leevendada oskustööliste puudust ja tagada selliste kõrgelt industrialiseeritud majanduste nagu Saksamaa konkurentsivõime.

Alusmudelite koolituskulud on märkimisväärsed ja pidevalt kasvavad. Kui algne Transformeri mudel maksis 2017. aastal umbes üheksasada dollarit, siis OpenAI GPT-4 hinnangulised koolituskulud olid seitsekümmend kaheksa miljonit dollarit ja Google'i Gemini Ultra omad sada üheksakümmend üks miljonit dollarit. Need summad ületavad kaugelt akadeemilistele asutustele või väiksematele ettevõtetele kättesaadavaid eelarveid. Konkurentsivõimeliste alusmudelite väljatöötamine nõuab seega kapitaliinvesteeringuid, mida saavad kaasata ainult hästi rahastatud ettevõtted või valitsuse rahastamise kaudu.

Robootikaspetsiifiliste alusmudelite puhul on täpseid kulusid raskem kvantifitseerida, kuid need on tõenäoliselt samas suurusjärgus, kui mitte suuremad. Vajadus koguda suuri koguseid reaalse maailma robotiandmeid nõuab ulatuslikku riistvarataristut ja tegevuskulusid. Physical Intelligence teatab, et nende andmete genereerimise süsteem annab igal nädalal üle kümne tuhande uue tunni robotiandmeid. Sellise süsteemi käitamine tuhandete andmekogumisseadmete ja robotitega üle maailma on kulukas.

Nende projektide investeeringutasuvus sõltub sellest, kas väljatöötatud alusmudelid annavad tegelikult lubatud kasu. Humanoidrobotite majanduslik õigustus põhineb nende võimel asendada või täiendada inimtööjõudu teatud valdkondades. Nexery uuring ennustab, et humanoidrobotid suudaksid automatiseerida kuni 40 protsenti praegu käsitsi tehtavatest ülesannetest, keskendudes montaažile, logistikale ja hooldusele. Eeldatav tasuvusaeg on alla 56 sajandiku aastas, mis teeb humanoidrobotid atraktiivseks investeeringuks.

Need arvutused põhinevad eeldusel, et humanoidrobotite soetamiskulud vähenevad. Kui esimeste mudelite keskmine hind on 2025. aastal kaheksakümmend tuhat USA dollarit, siis 2030. aastaks eeldatakse hinnaks umbes kakskümmend kuni kolmkümmend tuhat dollarit. See kulude vähenemine tuleneks mastaabisäästust, tehnoloogilistest edusammudest ja konkurentsist. Võrdluseks, keskmine tööstustööline Saksamaal maksab tööandjale umbes viiskümmend kuni seitsekümmend tuhat eurot aastas, sealhulgas sotsiaalkindlustusmaksed ja hüvitised. Robot, mis suudab töötada ööpäevaringselt, ei vaja pause ega jää haigeks, võiks sellistes tingimustes end mõne aasta jooksul ära tasuda.

Majanduslik mõju on ambivalentne. Ühelt poolt võiks kognitiivsete robotite abil automatiseerimine aidata leevendada oskustööliste teravat puudust paljudes sektorites. Saksamaa ja teised kõrgelt industrialiseeritud riigid seisavad silmitsi demograafiliste muutustega, mis vähendavad saadaolevate töötajate arvu. Robotid võiksid täita lünki ja säilitada tootlikkust. Teisest küljest on mure, et automatiseerimine toob kaasa töökohtade kaotuse, eriti sektorites, mis hõlmavad korduvaid füüsilisi ülesandeid.

Ajalooline kogemus näitab aga, et tehnoloogiline areng ei too pikas perspektiivis kaasa massilist tööpuudust, vaid pigem struktuurilisi nihkeid tööturul. Tekivad uued ametialad, mis nõuavad automatiseeritud süsteemide hooldamist, programmeerimist ja jälgimist. Kvalifikatsiooninõuded nihkuvad puhtfüüsiliselt töölt tehniliste ja kognitiivsete oskuste poole. Hariduspoliitika väljakutse on valmistada tööjõud ette selleks muutuseks ja pakkuda ümberõppeprogramme.

Tööstusharu fookus: B2B, digitaliseerimine (tehisintellektist XR-ini), masinaehitus, logistika, taastuvenergia ja tööstus

Lisateavet selle kohta siin:

• Xpert Business Hub

Teemakeskus koos teadmiste ja ekspertiisiga:

• Teadmisplatvorm globaalse ja regionaalse majanduse, innovatsiooni ja tööstusharude suundumuste kohta
• Analüüside, impulsside ja taustteabe kogumine meie fookusvaldkondadest
• Koht ekspertiisi ja teabe saamiseks äri- ja tehnoloogiavaldkonna praeguste arengute kohta
• Teemakeskus ettevõtetele, kes soovivad õppida turgude, digitaliseerimise ja valdkonna uuenduste kohta

Võistlus tehnoloogilise juhtpositsiooni nimel

Robootika globaalset konkurentsimaastikku iseloomustab kolmnurk USA, Hiina ja Euroopa vahel, kus igal piirkonnal on omad tugevused ja nõrkused. USA domineerib tehisintellekti alusmudelite osas. OpenAI, Anthropic, Google ja Meta on välja töötanud kõige võimsamad keelemudelid ja omavad tohutut kogemust närvivõrkude skaleerimisel. Nüüd kannavad nad seda pädevust üle robootikasse. Ettevõtted nagu Figure AI, 1X Technologies ja Physical Intelligence töötavad intensiivselt alusmudelite abil juhitavate humanoidrobotite kallal.

Hiinast on saanud maailma suurim tööstusrobotite turg. 2024. aastal asus 54 protsenti kõigist uutest paigaldatud tööstusrobotitest Hiinas, võrreldes 17 protsendiga Euroopa Liidus. Hiina valitsus on määratlenud robootika strateegiliseks prioriteediks ja edendab seda tööstusharu massiliselt selliste programmide kaudu nagu „Made in China 2025“. Hiina eesmärk on toota 2030. aastaks umbes 40 miljonit robotit, mis näitab valitsuse ambitsioone. Hiina on ka tehisintellekti patentide liider, omades üle 70 protsendi ülemaailmsetest generatiivse tehisintellekti patentidest, võrreldes 21 protsendiga USA-s ja vaid 2 protsendiga Euroopas.

Euroopas, sealhulgas Saksamaal, on pikaajalised robootikaliidrid nagu KUKA, ABB ja Stäubli, aga ka tugev tarnijasektor. Euroopa tugevus seisneb täppistehnikas, riistvara kvaliteedis ja tööstusprotsesside sügavas mõistmises. Need tugevused on väärtuslikud, kuid neist ei piisa kognitiivse robootika valdkonna domineerimiseks. Väljakutse seisneb riistvara tipptaseme ühendamises tehisintellekti oskusteabega.

Viimaste aastate omandamised ja investeeringud illustreerivad muutusi tööstuses. KUKA ülevõtmine Hiina konglomeraadi Midea poolt 2016. aastal oli Euroopale äratuskell. SoftBanki hiljutine teadaanne ABB robootikaosakonna 5 miljardi dollari suurusest omandamisest näitab, et Aasia investorid investeerivad agressiivselt Euroopa robootikaalasesse oskusteabesse. Need omandamised toovad kapitali ja turulepääsu, kuid nendega kaasneb ka strateegilise oskusteabe kaotamise oht.

Euroopa ettevõtted, näiteks NEURA Robotics, laienevad Hiinasse, et pääseda ligi sellele tohutule turule ja kohalikele ressurssidele. Kuigi see strateegia on ärilisest vaatenurgast mõistetav, tekitab see ka küsimusi tehnoloogilise suveräänsuse kohta. Kui Euroopa robootikaettevõtted viivad oma teadus- ja arendustegevuse võimekuse üha enam Hiinasse, nagu Stihli puhul, kes viis oma robotniidukite arenduse sinna, on oht pikaajaliseks oskusteabe kaotuseks.

Nendele väljakutsetele vastamiseks on vaja strateegilist Euroopa robootika- ja tehisintellekti poliitikat. Oma tehisintellekti määrusega on EL loonud riskipõhise regulatiivse raamistiku, mis võiks olla ülemaailmne eeskuju. Reguleerimine üksi aga innovatsiooni ei loo. Olulised investeeringud teadusuuringutesse, taristusse ja oskustööliste koolitamisse on hädavajalikud. Väljakuulutatud partnerlused ELi tehisintellekti meistrite algatuse raames, mille tehisintellekti investeeringud on üle miljardi euro, on samm õiges suunas, kuid need summad on USA ja Hiinaga võrreldes tagasihoidlikud.

Sobib selleks:

• Keskmise suurusega ettevõtete jaoks mõeldud VKE-ga kontrollitud robootika potentsiaal: töömaailma ümberkujundamine ja uued konkurentsieelised

Sihtmudelid universaalsete probleemide lahendajatena

Sihtmudelite peamine uuendus seisneb nende üldistamisvõimes. Traditsioonilised robotisüsteemid olid ülesandespetsiifilised, mis tähendas, et need olid kohandatud ühe ülesande jaoks. Keevitusrobot oskas keevitada, haarderobot oskas haarata ja uuele ülesandele üleminek nõudis keerukat ümberprogrammeerimist. Sihtmudelid püüdlevad ülesannete üldistatuse poole, st võime poole sama mudeli abil käsitleda väga erinevaid ülesandeid.

Seda lähenemisviisi tuntakse ka null- või väheskoorilise õppimisena. Null-skoorilise õppimise abil saab mudel lahendada uue ülesande ilma selle ülesande jaoks spetsiifilise väljaõppeta, tuginedes oma üldisele arusaamale. Väheskoorilise õppimise abil saab mudelit uue ülesande jaoks kohandada vaid mõne demonstratsiooniga. Need võimalused on robootikas murrangulised, kuna suurendavad oluliselt paindlikkust.

CES 2025-l demonstreeris Nvidia oma Isaac GR00T N1 Foundation Modeliga, kuidas robotit saab minimaalse järelkoolituse abil uute ülesannete jaoks kohandada. Mudelil on kahekordne arhitektuur, mis on inspireeritud inimese kognitiivsetest põhimõtetest. Süsteem 1 on kiire mõtlemisega tegevusmudel, mis võimaldab refleksiivseid reaktsioone. Süsteem 2 on aeglase mõtlemisega mudel teadlikuks otsuste langetamiseks ja planeerimiseks. See arhitektuur võimaldab robotil nii sündmustele kiiresti reageerida kui ka keerukate, mitmeastmeliste ülesannetega toime tulla.

Ettevõte 1X Technologies demonstreeris humanoidrobotit, mis pärast GR00T N1-l põhineva poliitikamudeliga varustamist täitis autonoomselt majapidamiskoristustöid. Süsteemi autonoomia põhines selle võimel tõlgendada visuaalset sisendit, mõista ülesande konteksti ja sooritada sobivaid toiminguid ilma, et iga liigutust oleks vaja selgesõnaliselt programmeerida.

Saksa robootikaettevõte Franka Emika integreeris oma Franka Research 3 süsteemi samuti Nvidia GR00T roboti ja demonstreeris Automatica 2025-l kaheharulist süsteemi, mis täitis autonoomselt keerulisi manipuleerimisülesandeid. Süsteem suutis kaamera sisendi põhjal sihtmärke järeldada ja reaalajas vastavaid toiminguid teha, ilma käsitsi integreerimise või ülesannete kavandamiseta.

Need näited näitavad, et alusmudelitel on potentsiaali robootikat demokratiseerida. Kuigi robotite programmeerimine nõudis varem eriteadmisi, saavad tulevikus roboteid oma eesmärkidel kasutada isegi väiksemad ettevõtted ja kasutajad, kellel puuduvad põhjalikud tehnilised teadmised. Robot-teenusena mudelite arendamine võiks seda suundumust tugevdada, langetades veelgi sisenemistõkkeid.

Andmete ja simulatsioonide olulisus

Alusmudeli kvaliteet sõltub kriitiliselt andmetest, mille põhjal seda treenitakse. Looduskeele töötlemisel oli internetist kergesti kättesaadavad triljonid sõnad, kuid robootika jaoks pole sellised tohutud andmemahud kergesti ligipääsetavad. Roboti andmelünk on põhimõtteline probleem. Hüpoteetiline roboti GPT, kui seda treenitaks sama hulga andmetega kui suurt keelemudelit, nõuaks sadu tuhandeid aastaid andmete kogumist, isegi kui tuhanded robotid pidevalt andmeid genereeriksid.

Simulatsioonid pakuvad sellele dilemmale väljapääsu. Füüsikapõhised simulaatorid suudavad genereerida praktiliselt piiramatul hulgal sünteetilisi andmeid. Väljakutse seisneb selles, et tagada simulatsioonis õpitud käitumismallide ülekandmine reaalsesse maailma. Simulatsiooni ja reaalsuse vahelise lõhe ületamiseks kasutatakse mitmesuguseid tehnikaid. Domeeni randomiseerimine muudab simulatsioonis süstemaatiliselt füüsikalisi parameetreid, muutes mudeli reaalse maailma variatsioonide suhtes vastupidavamaks. Tugevdusõpe inimese tagasiside abil võimaldab mudeleid treenida, kasutades nii simulatsioonidest kui ka reaalse maailma interaktsioonidest saadud tasusignaale.

Nvidia Cosmos, mis on loodud maailma sihtmudelina, genereerib lihtsate sisendite põhjal fotorealistlikke videojadasid, toimides robotite treeningkeskkondadena. Idee seisneb selles, et robotid saavad nendes genereeritud maailmades õppida ilma reaalsete katsetega kaasnevate kulude ja riskideta. Mudel mõistab füüsikalisi omadusi ja ruumilisi suhteid, tagades genereeritud stsenaariumide realistlikkuse.

Teine paljutõotav lähenemisviis on inimeste videoandmete kasutamine. Inimesed sooritavad iga päev miljoneid manipuleerimisülesandeid, mis salvestatakse videole. Kui nendest videotest on võimalik robotite õppimiseks olulist teavet ammutada, saab andmebaasi oluliselt laiendada. Nägemiskeele mudelid, näiteks CLIP, on näidanud, et visuaalseid kontseptsioone saab õppida loomulikust keelest ja sarnaseid lähenemisviise uuritakse nüüd ka robootika jaoks.

Saksa ja Euroopa teadusasutused panustavad nendesse arendustesse. Fraunhoferi materjalivoogude ja logistika instituut töötab robotite simulatsioonide ja masinõppesüsteemide kallal. Saksamaa tehisintellekti uurimiskeskus (DFKI) arendab tehisintellekti meetodeid robotite õppimiseks. See uurimistöö on Euroopa ettevõtete konkurentsivõime seisukohalt ülioluline, kuid seda tuleb toetada piisava rahastamise ja teadmiste ülekandmisega tööstuslikesse rakendustesse.

Väljakutsed ja avatud küsimused

Vaatamata tohutule edule on arvukalt väljakutseid endiselt lahendamata. Põhiküsimus on alusmudelite töökindlus. Mudel, mis toimib hästi testimiskeskkonnas, võib reaalses maailmas ootamatute olukordade korral läbi kukkuda. Üldistatavus, mida peetakse peamiseks eeliseks, peab end tõestama laias valikus stsenaariumides.

Autonoomsete süsteemide ohutus on veel üks oluline aspekt. Kuna robotid töötavad üha enam autonoomselt ja langetavad otsuseid alusmudelite põhjal, kuidas saab tagada, et nad käituvad ohutult ega ohusta inimesi? Traditsiooniline robootika tugines kõvakodeeritud ohutusmehhanismidele. Õppivate süsteemidega on selliseid rangeid piire keerulisem rakendada.

Kognitiivse robootika eetiliste ja ühiskondlike tagajärgede üle vaieldakse ägedalt. Vastutuse küsimust hakatakse uuesti defineerima. Kui robot teeb otsuse, mis põhjustab kahju, siis kes kannab vastutust? Roboti tootja, alusmudeli arendaja, operaator või robot ise? Need küsimused ei ole triviaalsed ja vajavad juriidilist ja regulatiivset selgitust.

Mõju tööturule on palju arutlusel. Kuigi mõned eksperdid väidavad, et robotid leevendavad oskuste puudust ja loovad uusi töökohti, kardavad teised, et eriti madala kvalifikatsiooniga töötajad võidakse töölt kõrvaldada. Ühe uuringu kohaselt võiksid humanoidrobotid automatiseerida kuni 40 protsenti käsitsi tehtavatest ülesannetest. Ühiskondlik väljakutse seisneb ülemineku juhtimises viisil, mis tagab automatiseerimise eeliste õiglase jaotumise ja sotsiaalsete häirete minimeerimise.

Strateegiline tähtsus Saksamaa ja Euroopa jaoks

Kognitiivse robootika arendamine pole mitte ainult tehnoloogiline, vaid ka geopoliitiline küsimus. Intelligentsete robotite arendamise ja tootmise võimet peetakse üha enam strateegiliseks teguriks. Robootika leiab rakendusi mitte ainult tsiviilsektoris, vaid ka kaitsetööstuses, kus autonoomsed süsteemid on üha olulisemad.

Saksamaal on potentsiaali võtta kognitiivse robootika valdkonnas juhtroll, kui luuakse õige raamistik. Selle tugevused peituvad täppismehaanikas, tarkvaraarenduses ja tööstusprotsesside sügavas mõistmises. Autotööstus, mis on ajalooliselt olnud robootika peamine edasiviiv jõud, võiks taas keskse rolli mängida. Selle väljakujunenud tarnijate võrgustikud ja ulatuslik andmebaas miljonite reaalsete tootmisprotsesside põhjal on väärtuslikud varad.

Seda potentsiaali tuleb aga aktiivselt rakendada. Saksamaa ja Euroopa robootikastrateegia peaks hõlmama mitut elementi. Esiteks on vaja märkimisväärseid investeeringuid teadus- ja arendustegevusse, et sammu pidada USA ja Hiinaga. Teiseks peab regulatiivne raamistik olema kavandatud innovatsiooni soodustamiseks, mitte takistamiseks, ilma et see kahjustaks ohutust ja eetilisi standardeid. Kolmandaks tuleks tihendada koostööd tööstuse, teadusasutuste ja idufirmade vahel, et kiirendada teadmiste ülekandmist turustatavateks toodeteks.

Ettevõtluse edendamine ja atraktiivse keskkonna loomine robootika idufirmadele on üliolulised. Paljud kõige innovaatilisemad arengud pärinevad agiilsetelt ja riskitaluvatelt idufirmadelt. Saksamaa ja Euroopa peavad tagama, et sellistel ettevõtetel oleks juurdepääs kapitalile, talentidele ja turgudele.

Oskustööliste koolitamine on veel üks oluline tegur. Nõudlus tehisintellekti, robootika ja sellega seotud valdkondade ekspertide järele ületab pakkumist tunduvalt. Ülikoolid ja kutsekoolid peavad oma õppekavasid kohandama ja suurendama koolitust nendes valdkondades. Samal ajal tuleks olemasolevatele töötajatele pakkuda ümberõppeprogramme, et nad saaksid hakkama üleminekuga automatiseeritud tööjõule.

Jäikadest masinatest õppimispartneriteni – Euroopa tee robootikaajastusse

Üleminek programmeeritud robotitelt õppivatele robotitele on üks olulisemaid tehnoloogilisi muutusi järgmistel aastakümnetel. Robotite alusmudelitel on potentsiaal dramaatiliselt laiendada autonoomsete süsteemide paindlikkust ja rakendusvõimalusi. Robotid ei ole enam jäigad masinad, mis täidavad ainult etteantud ülesandeid, vaid adaptiivsed süsteemid, mis suudavad kogemustest õppida ja uute olukordadega kohaneda.

Majanduslikud tagajärjed on kaugeleulatuvad. Kognitiivsete robotite abil automatiseerimine võiks suurendada tootlikkust paljudes tööstusharudes, leevendada oskuste puudust ja tugevdada kõrgelt industrialiseeritud majanduste konkurentsivõimet. Turuprognoosid viitavad eksponentsiaalsele kasvule, millel on potentsiaal luua triljoneid dollareid lisandväärtust.

Saksamaa ja Euroopa seisavad silmitsi väljakutsega ühendada oma traditsioonilised tugevused robootikas kognitiivsete süsteemide uute nõudmistega. Saksa ja Euroopa ettevõtete riistvara tipptase annab kindla aluse, kuid seda peab täiendama tehisintellekti oskusteave. Ettevõtted nagu Agile Robots ja NEURA Robotics näitavad, et Euroopa tegijad on selles valdkonnas tõepoolest võimelised konkureerima. Ülemaailmne konkurents on aga tihe ning nii USA kui ka Hiina investeerivad sellesse tulevikutehnoloogiasse palju.

See areng nõuab süsteemset lähenemist, mis hõlmab teadusuuringuid, tööstust, poliitikat ja ühiskonda. Tehnoloogilise innovatsiooniga peab kaasnema nutikas reguleerimine, mis tagab ohutuse ja eetilised standardid ilma innovatsiooni lämmatamata. Ühiskondlik arutelu automatiseerimise mõju üle peab toimuma konstruktiivselt, et leevendada hirme ja rõhutada eeliseid.

Üleminek programmeeritud robotitelt õppivatele robotitele on enamat kui lihtsalt tehnoloogiline areng. See tähistab uue ajastu algust, kus masinad ei ole enam pelgalt tööriistad, vaid partnerid, kes töötavad koos inimestega keeruliste ülesannete lahendamisel. See, kuidas ühiskonnad seda üleminekut kujundavad, määrab, kas selle tehnoloogia eelised on laialdaselt levinud ja kas Euroopa saab selles uues maailmas juhtrolli mängida. Võimalused on tohutud, kuid neid tuleb ära kasutada. Tegutsemise aeg on nüüd.

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti lahendus – tööstuslikud tehisintellekti teenused: konkurentsivõime võti teenuste, tööstuse ja masinaehituse sektoris

☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane

☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!

 

Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.

Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Ootan meie ühist projekti.

 

 

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajajate äriarendus / turundus / PR / mõõde

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus