Roboti tehisintellekt ja füüsiline tehisintellekt: intelligentse automatiseerimise uus ajastu

Automatiseerimine: miks füüsiline tehisintellekt hakkab tuleviku tehast juhtima ja teie tööstusharu muutma

Tehisintellekt on jõudnud põhimõttelisse pöördepunkti. Pärast aastakümneid, mil tehisintellekti süsteemid toimisid peamiselt digitaalsetes keskkondades, näiteks andmete analüüsimisel või sisu loomisel, on tehnoloogia nüüd oma virtuaalsest puurist väljas ja avaldub üha enam füüsilises reaalsuses. See üleminek niinimetatud füüsilisele tehisintellektile – kehastunud intelligentsusele – mitte ainult ei tähista tehnoloogilist hüpet, vaid kuulutab potentsiaalselt ka järgmist tööstusrevolutsiooni, kuna abstraktsetest algoritmidest saavad toimivad süsteemid, mis suhtlevad otseselt meie kolmemõõtmelise maailmaga.

Selle ümberkujundamise majanduslik mõõde on hingemattev: füüsilise tehisintellekti ülemaailmne turg peaks kasvama hinnanguliselt 5,41 miljardilt dollarilt 2025. aastal prognoositava 61,19 miljardi dollarini 2034. aastaks. Paralleelselt laieneb kogu tehisintellekti maastik sarnase hooga, mis annab märku sügavast struktuurilisest nihkest selles, kuidas ettevõtted, tööstusharud ja ühiskonnad tulevikus automatiseerimise ja intelligentsusega suhtlevad.

Kuid füüsiline tehisintellekt on enamat kui lihtsalt algoritmide rakendamine robotites. Kui klassikaline robotitehingute tehisintellekt tugineb sageli jäikadele süsteemidele, mis on programmeeritud konkreetsete ülesannete jaoks, siis füüsiline tehisintellekt esindab terviklikku lähenemisviisi. See põhineb üldistatavatel alusmudelitel, mis arendavad maailma põhiteadmisi ja võimaldavad keskkonnast terviklikku arusaamist – areng, mis viib tsentraliseeritud pilvearhitektuuridest detsentraliseeritud, lokaalselt juhitava servand-tehisintellektini.

See uue põlvkonna süsteemid, mida sageli nimetatakse autonoomseks füüsiliseks tehisintellektiks või kehastunud tehisintellektiks, ületab digitaalse tehisintellekti piirid, ületades digitaalse ja füüsilise lõhe keerukate andurivõrkude, reaalajas töötlemise ja autonoomsete otsustusvõimete abil. Selle keskmes on masinate arendamine, mis mitte ainult ei täida käske, vaid mõistavad ka reaalset maailma ja suudavad paindlikult reageerida ettenägematutele väljakutsetele – alates humanoidrobotite autonoomsest juhtimisest tehastes kuni täpse põllumajandustehnoloogiani põllul. Seda arengut soodustavad oluliselt nägemise-keele-tegevuse mudelid (VLA-d) ja füüsikapõhised simulatsioonid digitaalsetes kaksikutes, mis võimaldavad riskivaba ja skaleeritavat andmete genereerimist nende robotsüsteemide treenimiseks.

Kui masinad õpivad mõtlema ja maailma puudutama – miks digitaalse ja füüsilise ühinemine juhatab sisse järgmise tööstusrevolutsiooni

Tehisintellekti areng on jõudnud otsustava pöördepunktini. Pärast aastakümneid, mil tehisintellekti süsteemid toimisid ainult digitaalses sfääris, piirdudes andmete töötlemise ja teksti, piltide või analüüside genereerimisega, on praegu käimas põhimõtteline muutus. Tehisintellekt lahkub oma virtuaalsest puurist ja avaldub üha enam füüsilises reaalsuses. See areng tähistab üleminekut puhtalt digitaalselt kehastunud intellektilt, abstraktsetelt algoritmidelt toimivate süsteemideni, mis saavad otse sekkuda meie kolmemõõtmelisse maailma.

Turuprognoosid ja majanduslik mõõde

Füüsilise tehisintellekti ülemaailmne turg näitab ilmekalt selle muutuse ulatust. 2025. aastal 5,41 miljardi dollari suuruse turu väärtuseks hinnatakse seda 2034. aastaks 61,19 miljardi dollarini, mis vastab keskmisele 31,26 protsendilisele aastase kasvumäärale. Teised analüütikud ennustavad veelgi dünaamilisemat kasvu, ulatudes hinnanguliselt 3,78 miljardist dollarist 2024. aastal 67,91 miljardi dollarini 2034. aastaks, mis vastaks 33,49 protsendilisele aastase kasvumäärale. Need muljetavaldavad arvud ei kajasta mitte ainult tehnoloogilist suundumust, vaid annavad märku ka struktuurilisest nihkest selles, kuidas ettevõtted, tööstusharud ja ühiskonnad automatiseerimise ja intelligentsusega suhtlevad.

Paralleelselt laieneb autonoomsete tehisintellekti süsteemide turg sarnase hooga. Ülemaailmse autonoomse tehisintellekti maastiku prognoositakse kasvavat 18,4 miljardi dollari võrra aastatel 2025–2029, mis vastab keskmisele 32,4-protsendilisele aastase kasvumäärale. Tehisintellekti turu üldised prognoosid maalivad veelgi laiema pildi: 294,16 miljardilt dollarilt 2025. aastal 1771,62 miljardi dollarini 2033. aastaks. Need arvud näitavad, et tehisintellekt ei ole enam pelgalt olemasolevate protsesside optimeerimise tööriist, vaid areneb majandusliku ümberkujundamise oluliseks edasiviivaks jõuks.

Pilvest äärealadele: paradigma muutus

Füüsilise tehisintellekti ja klassikalise robotiseeritud tehisintellekti erinevus tundub esmapilgul peen, kuid lähemal uurimisel osutub see paradigmaliseks praeguse tehnoloogilise revolutsiooni mõistmisel. Mõlemad kontseptsioonid toimivad digitaalse intelligentsuse ja füüsilise avaldumise ristumiskohas, kuid nende lähenemisviisid, võimalused ja potentsiaal erinevad põhimõtteliselt. Kui traditsiooniline robotiseeritud tehisintellekt tugineb spetsiaalsetele süsteemidele, mis on programmeeritud konkreetsete ülesannete jaoks, siis füüsiline tehisintellekt esindab terviklikku lähenemisviisi, mis põhineb üldistatavatel alusmudelitel, võimaldades maailma füüsilistes kontekstides fundamentaalselt tajuda.

Nende kahe arengutee ühinemine viib uue põlvkonna süsteemideni, mida tuntakse autonoomse füüsilise tehisintellektina. Need süsteemid ühendavad avatud lähtekoodiga mudelite kaudu suure jõudlusega tehisintellekti demokratiseerimise tehisintellekti integreerimisega füüsilistesse süsteemidesse, mis suudavad töötada autonoomselt, detsentraliseeritult ja tsentraliseeritud pilveinfrastruktuuridest sõltumatult. See areng tähistab struktuurilist nihet tsentraliseeritud pilvearhitektuurist detsentraliseeritud, lokaalselt kontrollitud tehisintellekti infrastruktuuri suunas.

Kontseptuaalsed eristused ja alused

Füüsilise tehisintellekti, robottehisintellekti ja seotud mõistete eristamine nõuab täpset kontseptuaalset selgitamist, kuna praegused arutelud hõlmavad sageli segiajamist, mis raskendab nende vastavate eripärade mõistmist. Nende tehnoloogiate kontseptuaalsed alused on juurdunud erinevatesse teadustraditsioonidesse ja taotlevad mõnel juhul erinevaid eesmärke.

Klassikalises tähenduses viitab robotiseeritud tehisintellekt tehisintellekti rakendamisele füüsilistes masinates, mis on programmeeritud automaatselt teatud ülesandeid täitma. Robot esindab riistvara, füüsilist masinat koos selle andurite, ajamite ja mehaaniliste komponentidega. Tehisintellekt toimib tarkvarana, mis põhineb algoritmidel ja masinõppel, võimaldades autonoomset otsuste langetamist ja andmetöötlust. Erinevalt robotitest puudub tehisintellektil endal füüsiline kohalolek, vaid see eksisteerib ainult tarkvara kujul. Oluline on see, et kuigi tehisintellekti saab robotites rakendada nende võimete suurendamiseks, ei ole see kohustuslik.

Klassikalise tööstusrobootika piirid

Tavapärased tööstusrobotid töötavad sageli täielikult ilma tehisintellektita, täites korduvaid protsesse jäiga punkt-punkti programmeerimise abil. Need süsteemid on masinad, mis liiguvad ühest punktist teise, järgides etteantud käske ilma oma tõlgendusi tegemata. See muudab protsessid jäigaks ja paindumatuks. Tehisintellekti kasutamine võimaldab robotitel lõpuks kasutada silmi 3D-kaamerate kujul, "näha" objekte ning kasutada kohalikku intelligentsust oma liikumisplaanide loomiseks ja objektidega manipuleerimiseks ilma täpse punkt-punkti programmeerimiseta.

Füüsiline tehisintellekt: enamat kui lihtsalt programmeerimine

Füüsiline tehisintellekt ulatub kontseptuaalselt sellest definitsioonist oluliselt kaugemale. See termin kirjeldab tehisintellekti integreerimist süsteemidesse nagu autod, droonid või robotid, võimaldades tehisintellektil suhelda reaalse füüsilise maailmaga. Füüsiline tehisintellekt nihutab fookuse korduvate ülesannete automatiseerimiselt suuremale süsteemi autonoomiale. See avab uusi rakendusvaldkondi ja laiendab turupotentsiaali. Füüsiline tehisintellekt viitab tehisintellekti süsteemidele, mis mõistavad reaalset maailma ja suhtlevad sellega, kasutades motoorseid oskusi, mida sageli leidub autonoomsetes masinates, nagu robotid, isejuhtivad sõidukid ja nutikad ruumid.

Erinevalt traditsioonilisest tehisintellektist, mis tegutseb ainult digitaalsetes valdkondades, ületab füüsiline tehisintellekt digitaalse ja füüsilise lõhe keerukate andurivõrkude, reaalajas töötlemise ja autonoomsete otsustusvõimete abil. See tehnoloogia võimaldab masinatel andurite abil oma keskkonda jälgida, seda teavet tehisintellekti abil töödelda ja ajamite kaudu füüsilisi toiminguid teostada. Põhiline erinevus seisneb selles, et füüsiline tehisintellekt kogub pidevalt andmeid füüsilisest keskkonnast samaaegselt mitme anduri kaudu, arendades seeläbi terviklikku arusaama keskkonnast.

Kehastunud tehisintellekt: intelligentsus interaktsiooni kaudu

Kehastatud tehisintellekt ehk tehisintellekt viitab tehisintellekti uuringute hiljutisele trendile, mis järgib kehastuse teooriat. See teooria väidab, et intelligentsust tuleb mõista füüsiliste agentide kontekstis, kes käituvad reaalses füüsilises ja sotsiaalses maailmas. Erinevalt klassikalisest masinõppest robootikas hõlmab kehastatud tehisintellekt kõiki interaktsiooni ja õppimise aspekte keskkonnas: alates tajumisest ja mõistmisest kuni mõtlemise, planeerimise ja lõpuks teostuse või kontrollini.

Varased tehisintellekti uuringud käsitlesid mõtteprotsesse abstraktsete sümbolite manipuleerimise või arvutusoperatsioonidena. Tähelepanu keskmes olid algoritmid ja arvutiprogrammid, kusjuures aluseks olevat riistvara peeti suuresti ebaoluliseks. Austraalia arvutiteadlane ja kognitiivteadlane Rodney Brooks oli üks esimesi, kes selle vaatenurga põhjalikult vaidlustas. Oma mõjukas loengus kritiseeris ta tollal levinud praktikat arendada tehisintellekti süsteeme ülalt-alla lähenemisviisi abil, mis keskendus inimese probleemide lahendamise ja arutlusvõime jäljendamisele.

Brooks väitis, et traditsioonilise tehisintellekti uurimistöö raames välja töötatud intelligentsuse mudelid, mis tuginesid suurel määral tolleaegsete arvutite toimimisele, ei sarnanenud peaaegu üldse intelligentsete bioloogiliste süsteemide toimimisviisiga. See ilmneb asjaolust, et enamik tegevusi, millega inimesed igapäevaelus tegelevad, ei ole ei probleemide lahendamine ega planeerimine, vaid pigem rutiinne käitumine suhteliselt healoomulises, kuid väga dünaamilises keskkonnas. Nii nagu inimese õppimine tugineb uurimisele ja keskkonnaga suhtlemisele, peavad kehastunud agendid oma käitumist kogemuste kaudu täiustama.

Kehastunud tehisintellekt ületab digitaalse tehisintellekti piirid, suheldes reaalse maailmaga füüsiliste tehisintellekti süsteemide kaudu. Selle eesmärk on ületada lõhe digitaalse tehisintellekti ja reaalsete rakenduste vahel. Kehastunud intelligentse agendi puhul mängivad olulist rolli tema füüsiline struktuur ja omadused, sensoorsed võimed ja tegutsemisvõimalused. Intelligentsus ei tohiks eksisteerida isoleeritult, vaid peaks avalduma mitmekesise ja multimodaalse interaktsiooni kaudu keskkonnaga.

Generatiivsed mudelid ja reaalsuse simulatsioon

Generatiivne füüsikaline tehisintellekt laiendab olemasolevaid generatiivse tehisintellekti mudeleid, lisades võime mõista ruumilisi suhteid ja füüsikalisi protsesse meie kolmemõõtmelises maailmas. See laiendus on võimalik tänu täiendavate andmete integreerimisele tehisintellekti treeningprotsessi, mis sisaldavad teavet reaalse maailma ruumiliste struktuuride ja füüsikaseaduste kohta. Generatiivseid tehisintellekti mudeleid, näiteks keelemudeleid, treenitakse suure hulga teksti- ja pildiandmetega ning need avaldavad muljet oma võimega genereerida inimlikku keelt ja arendada abstraktseid kontseptsioone. Nende arusaam füüsilisest maailmast ja selle reeglitest on aga piiratud; neil puudub ruumiline kontekst.

Füüsika-põhine andmete genereerimine algab digitaalse kaksiku, näiteks tehase, loomisega. Sellesse virtuaalsesse ruumi integreeritakse andurid ja autonoomsed masinad, näiteks robotid. Seejärel käivitatakse füüsika-põhiste simulatsioonide põhjal reaalse maailma stsenaariume, kus andurid jäädvustavad mitmesuguseid interaktsioone, näiteks jäikade kehade dünaamikat (nt liikumised ja kokkupõrked) või valguse interaktsiooni keskkonnaga. See tehnoloogia premeerib füüsilisi tehisintellekti mudeleid simulatsioonis edukalt täidetud ülesannete eest, võimaldades neil pidevalt kohaneda ja areneda.

Korduva treeningu abil õpivad autonoomsed masinad kohanema uute olukordade ja ettenägematute väljakutsetega, valmistades neid ette reaalseteks rakendusteks. Aja jooksul arendavad nad keerukaid peenmotoorikat praktiliseks kasutamiseks, näiteks kastide täpseks pakkimiseks, tootmisprotsesside toetamiseks või keerukates keskkondades autonoomseks navigeerimiseks. Seni pole autonoomsed masinad suutnud oma ümbrust täielikult tajuda ja tõlgendada. Generatiivne füüsikaline tehisintellekt võimaldab nüüd arendada ja treenida roboteid, mis suudavad sujuvalt suhelda reaalse maailmaga ja paindlikult kohaneda muutuvate tingimustega.

Tehnoloogiline arhitektuur ja funktsionaalsus

Füüsilise tehisintellekti ja täiustatud robotpõhiste tehisintellekti süsteemide tehnoloogiline alus põhineb mitme võtmetehnoloogia koosmõjul, mis ainult koos võimaldavad tänapäevaste autonoomsete süsteemide muljetavaldavaid võimalusi. See arhitektuur erineb traditsioonilistest automatiseerimislahendustest põhimõtteliselt oma võime poolest üldistada, pidevalt õppida ja kohaneda struktureerimata keskkondadega.

Selle tehnoloogilise revolutsiooni keskmes on alusmudelid – suured, eelkoolitatud tehisintellekti süsteemid, mis on alates 2021. aastast olnud üldmõisteks tänapäeva tavalistele suurtele tehisintellekti süsteemidele. Neid mudeleid treenitakse algselt ulatuslikult tohutu hulga andmetega ja seejärel saab neid suhteliselt vähese spetsialiseeritud koolituse ehk peenhäälestuse abil kohandada laiale ülesannete hulgale. See eelkoolitus võimaldab alusmudelitel mitte ainult keelt mõista, vaid mis veelgi olulisem, arendada laiapõhjalisi teadmisi maailmast ning teatud määral loogiliselt mõelda, arutleda, abstraktselt tegutseda ja planeerida.

Need omadused muudavad alusmudelid eriti sobivaks robotite juhtimiseks – valdkonnaks, mida on intensiivselt uuritud umbes kolm aastat ja mis praegu viib robootika revolutsioonini. Tänu nendele omadustele on sellised mudelid tavapärasest, spetsialiseeritud robootika tehisintellektist palju paremad. Nendel põhjustel kujutab sobivate alusmudelite kasutamine robotiajudena endast läbimurret ja avab esmakordselt tee tõeliselt intelligentsete, praktiliselt kasulike ja seega universaalselt rakendatavate robotite arendamisele.

Nägemise-keele-tegevuse mudelid (VLA): roboti aju

Erinevalt standardsetest alusmudelitest, mis ei ole loodud ega optimeeritud robootika ja selle spetsiifiliste nõuete jaoks, treenitakse robootika alusmudeleid lisaks robootikaandmekogumite põhjal ja neil on spetsiifilised arhitektuurilised kohandused. Need mudelid on tavaliselt nägemis-keele-tegevuse mudelid (SNA-d), mis töötlevad sisendina kaameratest tulevaid kõne- ja pildi- ning videoandmeid ning on treenitud otse väljastama tegevusi – st liikumiskäsklusi roboti liigestele ja ajamitele.

Selle arengu oluliseks verstapostiks oli Google DeepMindi RT-2 aastast 2023, mis on esimene VLA kitsamas mõttes. Praeguste mudelite hulka kuuluvad avatud lähtekoodiga OpenVLA alates 2024. aastast, aga ka teised täiustatud süsteemid. Nende mudelite arhitektuur on väga keerukas ja sisaldab tavaliselt visuaalset kodeerijat, mis teisendab kaamerapildid numbrilisteks esitusteks, suurt keelemudelit arutluskäigu ja planeerimise tuumana ning spetsiaalseid tegevusdekoodreid, mis genereerivad pidevaid robotikäsklusi.

Kehastatud arutluskäik: mõistmine ja tegutsemine

Kaasaegsete füüsiliste tehisintellekti süsteemide põhiaspekt seisneb nende võimes kehastunud arutlemiseks – mudelite võimes mõista füüsilist maailma ja sellega suhelda. Kehastunud arutluskäik hõlmab maailmateadmiste kogumit, mis sisaldab põhimõisteid, mis on kriitilise tähtsusega loomupäraselt füüsiliselt kehastunud maailmas tegutsemiseks ja tegutsemiseks. See on nägemiskeele mudelite (VLM) võime ja ei piirdu tingimata robootikaga. Kehastunud arutluskäigu testimine hõlmab lihtsalt VLM-ide suunamist piltide abil.

Klassikalised arvutinägemise ülesanded, nagu objektide tuvastamine ja mitme vaatenurga vastavus, kuuluvad kehastunud arutluskäigu alla. Need ülesanded väljendatakse kõik suuliste küsimustena. Kehastunud arutluskäiku saab testida ka visuaalsete küsimustele vastamise kaudu. Need küsimused testivad keskkonnaga suhtlemiseks vajalikku arusaamist. Lisaks üldisele füüsikalisele arutluskäigule saavad süsteemid otsuste langetamiseks kasutada maailma teadmisi. Näiteks võidakse robotilt paluda köögist tervislik suupiste tuua, kusjuures VLM-is (Virtual Life Management) sisalduvaid maailma teadmisi kasutatakse selle mitmetähendusliku käsu täitmise viisi määramiseks.

Robootikarakenduste puhul on oluline seda arusaama ära kasutada, et võimaldada reaalses maailmas sisukaid tegevusi. See tähendab kõrgetasemelise arusaama tõlkimist täpseteks juhtimiskäsklusteks roboti riistvara API-de kaudu. Igal robotil on erinev liides ja VLM-ides puuduvad teadmised roboti juhtimise kohta. Väljakutse seisneb suurte, eelkoolitatud mudelite laiendamises, et need saaksid väljastada pidevaid toiminguid konkreetsete robotivariantide jaoks, säilitades samal ajal VLM-i väärtuslikud võimalused.

Selle väljakutse uuenduslik lahendus on Action Experti arhitektuur – sama kihtide arvu, kuid väiksemate manustamismõõtmete ja MLP-laiustega transformaatormudel. Tähelepanupead ja pea kohta arvutatav manustamismõõde peavad vastama põhimudelile, et tähelepanumehhanismis oleks lubatud eesliidetokenid. Töötlemise ajal läbivad järelliidetokenid Action Experti transformaatori, lisades eesliitest KV-manused, mis arvutatakse üks kord ja seejärel vahemällu salvestatakse.

Peamised tehnoloogiad: simulatsioon, Edge AI ja siirdeõpe

Füüsilise tehisintellekti realiseerimine põhineb kolme põhitehnoloogia koosmõjul. Esiteks võimaldavad realistlikud simulatsioonid digitaalsete kaksikute kujul protsesse, materjalivooge ja interaktsioone täpselt kaardistada, mis on autonoomse robotiõppe jaoks ülioluline. Teiseks tagab servapõhine tehisintellekti riistvara, et tehisintellekti süsteemid töötavad robotil lokaalselt, näiteks GPU-põhiste kompaktsüsteemide kaudu. Kolmandaks võimaldab täiustatud arvutinägemine visuaalsetel tuvastussüsteemidel tuvastada erinevaid objekte, kujundeid ja variatsioone.

Robotite õppimine toimub siis, kui tehisintellekti mudeleid treenitakse simulatsioonides ja nende teadmised kantakse üle füüsilistele robotitele. Ülekandeõpe kiirendab oluliselt uute ülesannetega kohanemist. Reaalajas andmeanalüüs platvormidel nagu Microsoft Fabric võimaldab analüüsida protsessiandmeid, tuvastada kitsaskohti ja tuletada optimeeringuid. Reaalsus ja masin luuakse virtuaalselt uuesti koos kõigi oma loodusseaduste ja spetsifikatsioonidega. See digitaalne kaksik õpib seejärel näiteks tugevdusõppe abil täpselt, kuidas liikuda ilma kokkupõrgeteta, kuidas teostada soovitud liigutusi ja kuidas reageerida erinevatele simuleeritud stsenaariumidele.

Tehisintellekt suudab testida lugematul hulgal olukordi riskivabalt, ilma füüsilist robotit kahjustamata. Saadud andmed edastatakse seejärel päris robotile, kui digitaalne kaksik on piisavalt õppinud. Sobivate tehisintellekti süsteemidega varustatud robotid ei täida mitte ainult jäiku programme, vaid on võimelised tegema otsuseid ja kohanema. Füüsilist tehisintellekti kasutatakse robotitele konteksti ja olukorra mõistmise andmiseks. Praktikas tähendab see, et füüsilise tehisintellektiga robotid suudavad omandada muutlikke protsesse, mis nõuavad kohanemisvõimet.

Andmed kütusena: väljakutsed ja lahendused

Teine oluline aspekt seisneb andmete genereerimises nende süsteemide treenimiseks. Kuigi virtuaalseid mehaanilisi roboteid (VLM) treenitakse triljonite internetipõhiste andmete tokenite peal, on võrreldav arv tokeneid võimalik saavutada ka robootikaandmetega. Open X-Embodiment sisaldab 2,4 miljonit episoodi. Eeldades 30 sekundit episoodi kohta, 30 Hz kaadri diskreetimist ja ligikaudu 512 nägemistokenit kaadri kohta, on võimalik saavutada üle triljoni tokeni. See 21 akadeemilise ja tööstusasutuse ühine jõupingutus ühendab 72 erinevat andmekogumit 27 erinevalt robotilt ja hõlmab 527 võimekust 160 266 ülesandes.

Erinevate andurite ja tegevusruumidega robotitüüpide andmete standardiseerimine ühtseks vorminguks on tohutu tehniline väljakutse, kuid üldistatavate mudelite väljatöötamiseks ülioluline. Maailma alusmudeleid kasutatakse robootika alusmudelite skaleeritavate treeningandmete genereerimiseks või replikeerimiseks, kuna robootikaga seotud treeningandmete suhteline nappus on praegu nende arendamise suurim kitsaskoht.

Saage kasu Xpert.Digitali ulatuslikust, viiekordsest asjatundlikkusest terviklikus teenustepaketis | Teadus- ja arendustegevus, XR, PR ja digitaalse nähtavuse optimeerimine - Pilt: Xpert.Digital

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

Nutikast põllumajandusest nutikaks jaemüügiks: kus füüsiline tehisintellekt juba väärtusloomet ümber defineerib – pilt: Xpert.Digital

Tööstusharuspetsiifilised rakendusvaldkonnad ja turupotentsiaal

Füüsilise tehisintellekti ja täiustatud robotiseeritud tehisintellekti süsteemide praktiline rakendamine toimub paljudes erinevates tööstusharudes ja kasutusjuhtudel, kusjuures igal sektoril on omad nõuded, väljakutsed ja potentsiaal. Erinevate turgude analüüs näitab selgelt, et universaalne lähenemine ei ole kõigi tööstusharude jaoks optimaalne; pigem määravad iga tööstusharu eripärad, milline intelligentse automatiseerimise vorm pakub suurimat kasu.

Füüsilise tehisintellekti kasutamine on eriti ilmne tööstuslikus tootmises ja tootmises. Autotööstus on selle transformatsiooni esirinnas. BMW on esimene autotootja, kes testib humanoidroboteid tootmises, täpsemalt Figure 02 oma Spartanburgi tehases USAs. Erinevalt Tesla Optimusest, mis on suures osas jäänud kontseptsioonifaasi, võtab tehisintellektiga juhitav Figure 02 juba riiulilt lehtmetallist detaile ja asetab need masinasse – ülesanne, mida on traditsiooniliselt teinud inimesed autotehastes.

BMW ja Figure AI plaanivad ühiselt uurida tehnoloogilisi teemasid, nagu tehisintellekt, robotite juhtimine, tootmise virtualiseerimine ja robotite integreerimine. Autotööstus ja sellest tulenevalt ka sõidukite tootmine arenevad kiiresti. Üldotstarbeliste robotite kasutamisel on potentsiaal suurendada tootlikkust, rahuldada kasvavaid klientide nõudmisi ja võimaldada meeskondadel keskenduda eesootavatele muutustele. Pikaajaline eesmärk on vabastada tehase töötajad ergonoomiliselt keerulistest ja väsitavatest ülesannetest.

Tööstusautomaatika saab füüsilisest tehisintellektist kasu digitaalsete kaksikute, servandtehnoloogia ja robootika kombinatsiooni kaudu, andes automatiseerimisele uue tähenduse. Tootmises avavad nn reaalajas kaksikud – digitaalsed mudelid, mis mitte ainult ei kujuta, vaid ka juhivad aktiivselt protsesse – uusi võimalusi. Need võimaldavad tuvastada kitsaskohti enne, kui need muutuvad kriitiliseks, testida uusi protsesse ja hinnata variante, samuti autonoomsete süsteemide riskivaba koolitamist. Eelkõige logistika 4.0 ja nutika ladustamise valdkonnas parandavad reaalajas kaksikud planeerimise usaldusväärsust, tõrkekindlat toimimist ja reageerimiskiirust.

Logistika 4.0: digitaalsed kaksikud praktikas proovile pandud

KION Groupi näide demonstreerib täpselt, kuidas füüsiline tehisintellekt saab toetada reaalse maailma laologistikat. KION, Accenture ja NVIDIA töötavad ühiselt välja lahendust, kus intelligentseid roboteid treenitakse täielikult lao digitaalses kaksikus. Seal õpivad robotid enne tegelikus laos kasutuselevõttu protsesse, nagu laadimine ja mahalaadimine, tellimuste komplekteerimine ja ümberpakkimine. Süsteem põhineb NVIDIA Omniverse'i simulatsiooniplatvormil. Lisaks kasutatakse NVIDIA Mega, Omniverse'i raamistikku, mis on spetsiaalselt loodud tööstusrakenduste jaoks, tervete süsteemide ja robotiparkide paralleelse simulatsiooni toetamiseks.

Eelised ilmnevad mitmel moel. Tüüpiliste laoprotsesside simuleerimine vähendab oluliselt vigu reaalsetes toimingutes. Koolitus on riskivaba, kiirendatud ega vaja reaalseid ressursse. Pärast edukat koolitust võtavad robotid üle reaalsed ülesanded, mida juhib reaalajas otse robotil töötav tehisintellekt. Lisaks võimaldavad digitaalsed kaksikud ennetavat strateegilist planeerimist, mis võimaldab ettevõtetel virtuaalselt testida ja optimeerida erinevaid paigutusi, automatiseerimistasemeid ja personali konfiguratsioone eelnevalt, ilma et see häiriks käimasolevaid toiminguid.

Logistika- ja transporditööstus läbib tehisintellekti abil ulatuslikku ümberkujundamist. Tehisintellekti rakendatakse logistika erinevates valdkondades. Nõudluse prognoosimiseks ja müügiplaneerimiseks tugineb 62 protsenti ettevõtetest tehisintellekti toele, samas kui 51 protsenti kasutab tehisintellekti tootmise optimeerimiseks ja 50 protsenti transpordi optimeerimiseks. Rakendused ulatuvad erinevate ohtlike materjalide siltide tuvastamisest ja seerianumbrite või siltideta objektide eristamisest kuni andurite andmete analüüsimiseni tegevuste ja liikumiste kohta.

Tehisintellekti süsteemid suudavad ennustada transpordi saabumisaegu, kasutades mitmest allikast pärinevaid andmeid, ning teha müügiprognoose tarneahelatest ja avalikest allikatest pärinevate mitmemõõtmeliste andmete põhjal. Need planeerivad töötajate pause, kasutades elutähtsaid näitajaid, liikumis- ja masina tööandmeid, võimaldavad automatiseeritud koormuste planeerimist konvolutsiooniliste närvivõrkude abil ning jälgivad transpordiliigi valikut, et järk-järgult leida paremaid lahendusi. Inimese ja masina interaktsiooni täiustavad treenitud häälrobotid, samas kui transpordirobotid kasutavad positsioneerimiseks ja orienteerimiseks optilisi mustreid.

Tervishoid: täpsus ja abi

Tervishoid on eriti tundlik, kuid paljutõotav rakendusvaldkond. Üle 40 protsendi Saksamaa meditsiinitöötajatest kasutab oma asutustes või praktikates tehisintellektil põhinevaid tehnoloogiaid. Igapäevases meditsiinipraktikas tähendab see, et radioloogiaosakonnad kasutavad tehisintellekti piltide analüüsimiseks või tehisintellektil põhinevaid sümptomite kontrollimise rakendusi esialgsete diagnooside panemiseks. Tehisintellekti peamine rakendus seisneb meditsiiniliste andmete automatiseeritud analüüsis. Tehisintellekt saab arste diagnooside panemisel toetada, kuna see tugineb ja analüüsib tohutul hulgal olemasolevaid andmeid – oluliselt rohkem, kui arst kogu oma karjääri jooksul kunagi koguda suudaks.

Saksa tervishoiusüsteemis kasutatakse kolme tüüpi roboteid: teraapiaroboteid, hooldusroboteid ja kirurgilisi roboteid. Teraapiarobotid saavad iseseisvalt harjutusi juhtida, samas kui hooldusrobotid toetavad tervishoiutöötajaid. Kirurgilised robotid saavad iseseisvalt sisselõikeid teha ja inimkirurge abistada. Nende kasutamine on hädavajalik mõnede minimaalselt invasiivsete protseduuride puhul. Intuitive Surgicali da Vinci robot abistab kirurge täpsete ja minimaalselt invasiivsete protseduuride läbiviimisel, kasutades selleks inimese kirurgi juhtimist ja kehastunud tehisintellekti, mis ühendab inimese intuitsiooni ja roboti täpsuse.

Tervishoiu füüsilise tehisintellekti turgu domineerivad kirurgilised robotid, eriti robotite abil töötavad kirurgiasüsteemid, mis olid 2024. aastal turu liidrid. Robootika valdkonnas eeldatakse prognoosiperioodil neurokirurgia ja ortopeedia segmendi kiireimat kasvu. Lisaks radioloogiale ja patoloogiale mängivad tehisintellekti rakendused üha olulisemat rolli diagnostikas ja sekkumistes kõigis meditsiinierialades. Personaalmeditsiinis toetab tehisintellekt biomarkerite analüüsi.

Nutikas põllumajandus: tehisintellekt põllul

Põllumajandus on arenemas üllatavalt dünaamiliseks valdkonnaks füüsilise tehisintellekti rakenduste jaoks. Peaaegu pooled kõigist taludest töötavad nüüd tehisintellektiga. Suurimat potentsiaali nähakse kliima- ja ilmaennustamisel, aga ka saagikoristuse ja tootmise planeerimisel ning saagikuse prognoosimisel. Huvi pakuvad potentsiaalsete abivahenditena ka igapäevase kontoritöö lahendused. Põllumajandus on tehisintellekti üks teerajajaid. Selle kasutamine muutub üha vajalikumaks talujuhtidele pandud koormuse tõttu.

Füüsiline tehisintellekt mängib lähiaastatel põllumajanduses ja toiduainete töötlemisel üha olulisemat rolli. Varem oli paljusid looduslikke protsesse raske mõista, kuid nüüd on tehnoloogiline areng jõudnud punkti, kus süsteemid suudavad oma keskkonnale individuaalselt reageerida. Nad kohanevad olemasoleva maailmaga, selle asemel et maailma nende jaoks ümber kujundada. Tänapäeva põllumehed töötavad üha enam hübriidselt, kombineerides arvutipõhist ja praktilist tööd põllul. Põldudel ja lautades kasutatakse andmete mõõtmiseks ja protsesside optimeerimiseks mitmesuguseid tehnoloogiaid.

Kliimamuutused ja pidev rahvastiku kasv esitavad tänapäeva põllumajandusele tohutuid väljakutseid. Nende globaalsete probleemide tõhusaks lahendamiseks võib füüsilise tehisintellekti sihipärane kasutamine igas suuruses taludes anda olulise panuse. Vastupidiselt laialt levinud arvamusele, et sellised tehnoloogiad sobivad ainult suurtele taludele, saavad just väiksemad ettevõtted nende eelistest suurt kasu. Kompaktsete masinate, näiteks intelligentsete robotniidukite või automatiseeritud umbrohutõrjevahendite kasutamine võimaldab neil saavutada efektiivsuse kasvu ja täita ülesandeid, milleks tööturul praegu enam tööjõudu ei ole.

Kujutist tuvastavad tehnoloogiad ja andurid aitavad pestitsiide palju täpsemalt kasutada ja mõnel juhul isegi täielikult kõrvaldada. See toob kaasa mitte ainult majanduslikku, vaid ka ökoloogilist kasu. Saksamaa Liidu Majandus- ja Energeetikaministeeriumi rahastatav Agri-Gaia projekt loob avatud infrastruktuuri tehisintellekti algoritmide vahetamiseks põllumajanduses. Projektipartnerid ühendustest, teadusasutustest, poliitikast ja tööstusest arendavad Saksamaa Tehisintellekti Uurimiskeskuse (DFKI) juhtimisel digitaalset ökosüsteemi valdavalt väikeste ja keskmise suurusega ettevõtete (VKEde) põllumajandus- ja toidusektorile, mis põhineb Euroopa pilvealgatusel Gaia-X.

Jaemüük: järjekorra lõpp

Jaemüügisektor on läbimas kliendikogemuse ja tegevuse efektiivsuse põhjalikku ümberkujundamist füüsilise tehisintellekti ja tehisintellektil põhinevate süsteemide kaudu. Jaemüüjad saavad tehisintellekti abil paremini ennustada konkreetsete toodete nõudlust eri piirkondades, pääsedes ligi teiste toodete andmetele, sarnase demograafilise olukorraga kaupluste andmetele ja kolmandate osapoolte andmetele, näiteks ilmastiku ja sissetulekute tasemele, ning neid analüüsides. Üks üleriigiline apteek kasutas hiljuti tehisintellekti konkreetse vaktsiini nõudluse jälgimiseks ja ennustamiseks, tuginedes föderaalvalitsusele esitatud riiklikele trendidele.

Jaemüüjad ühendavad tehisintellekti video- ja anduriandmetega, et kaotada kassaalad, võimaldades klientidel riiulitelt tooteid valida, need korvi panna ja poest lahkuda ilma järjekorras ootamata. Kassajärjekordade ja -süsteemide kaotamisega saab toodete väljapanekuks kasutada rohkem põrandapinda. Üks riiklik supermarketite kett kasutab tehisintellekti loetamatute vöötkoodidega toodete visuaalseks skannimiseks ja väärtuse arvutamiseks. Tänu tehisintellektile koos videokaamerate ja riiulianduritega saavad jaemüüjad paremini mõista klientide liiklust oma kauplustes ja suurendada müüki ruutmeetri kohta.

Tehnoloogia tuvastab tooted, mille kallal kliendid kunagi kaua ei peatu, ja soovitab jaemüüjatel need atraktiivsemate kaupade vastu vahetada. Tehisintellekt suudab klientide mobiilseadmetes genereerida ka sihitud reklaame konkreetsetele toodetele, kui nad on õiges poes. See tehnoloogia võimaldab jaemüüjatel oma kaupa paremini komplekteerida. Brändid nagu Zara kasutavad oma kauplustes AR-ekraane, et kliendid saaksid riideid virtuaalselt proovida. Toidukaupade jaemüüjad nagu Amazon Fresh keskenduvad kontaktivabale maksele ja digitaalsetele ostunimekirjadele, mis on seotud füüsiliste riiulitega.

Ehitus: Tõhusus digitaalse planeerimise kaudu

Ehitustööstus on traditsiooniliselt vähe digitaliseeritud valdkond, kuid see saab üha enam kasu tehisintellekti rakendustest. Tehisintellekt koos teiste digitaliseerimismeetoditega, nagu hooneteabe modelleerimine (BIM), asjade internet (IoT) ja robootika, võimaldab suurendada tõhusust kogu väärtusahelas, alates ehitusmaterjalide tootmisest läbi projekteerimis-, planeerimis- ja ehitusfaaside kuni käitamise ja hoolduseni. Generatiivne geomeetriline projekteerimissüsteem loob ja hindab arvukalt projekteerimisvõimalusi, mis põhinevad mõõdetavatel eesmärkidel, nagu mugavus, energiatõhusus ja töökoha kujundus.

Tehisintellekti meetodid võimaldavad oluliselt rohkemate parameetrite ja variantide palju kiiremat arvessevõtmist ja hindamist. Tehisintellektil põhinev tekstianalüüs suudab reeglistikuid automaatselt hinnata. See hõlmab reeglipõhiste süsteemide kasutamist koos tehisintellektil põhineva tekstianalüüsiga. Hoone kohta käiv teave, nagu mõõtmed, materjalid ja tehnilised süsteemid, ekstraheeritakse, analüüsitakse ja võrreldakse automaatselt tekstipõhiste reeglistikega. Tehisintellektil põhinevate ennustusmudelite kasutamine varajases projekteerimisetapis võimaldab energiavajaduse kiiret ja täpset hindamist.

Tehisintellekti rakendused ehituse ajal on üsna arenenud ja mõned on juba kasutusel. Masinõppe meetodid saavad abistada ehituse planeerimisel, ehitusprotsesside ajakohastamisel ja mitmesuguste ülesannete toetamisel. Robotid saavad lisaks objektide transportimisele ka seinu värvida, mõõta või keevitada. Kaamerad ja muud andurid tuvastavad takistusi. Käsitsi või autonoomsete süsteemide abil jäädvustatud pildid ja punktpilved aitavad samuti ehituse ajal kvaliteeti tagada. Neuraalvõrgud on treenitud pinnakvaliteedi kontrollimiseks ja kahjustuste või värvimuutuste tuvastamiseks.

Meie EL-i ja Saksamaa valdkonna asjatundlikkus äriarenduse, müügi ja turunduse alal - pilt: Xpert.Digital

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

Pilootprojektist miljardi dollari suuruse turuni: kuidas füüsiline tehisintellekt muudab tööstust, logistikat ja tootmist aastaks 2030 – Pilt: Xpert.Digital

Väljakutsed, riskid ja regulatiivsed raamistikud

Füüsilise tehisintellekti ja täiustatud robotiseeritud tehisintellekti süsteemide kiire arenguga kaasneb hulk tehnilisi, eetilisi, õiguslikke ja ühiskondlikke väljakutseid, millega tuleb vastutustundliku ja jätkusuutliku rakendamise tagamiseks tegeleda. Need väljakutsed ulatuvad põhilistest tehnilistest piirangutest ja andmekaitse- ning turvalisusküsimustest kuni keerukate eetiliste küsimusteni, mis mõjutavad põhjalikult inimeste ja masinate vahelist suhet.

Tehnilised piirangud on endiselt oluliseks takistuseks füüsilise tehisintellekti laialdasele kasutuselevõtule. Kuigi on tehtud märkimisväärseid edusamme, on füüsilised piirangud, nagu liikuvus, energiahaldus ja peenmotoorika, endiselt peamisteks väljakutseteks. Hiljutised katsed täiustatud keelemudelitega varustatud robottolmuimejatega toovad esile selle tehnoloogia keerukuse ja piirangud reaalsetes rakendustes. Üks uurimisrühm viis läbi katse, milles robottolmuimejad olid varustatud erinevate keelemudelitega. Nende robotite peamine ülesanne oli leida teises toas võitükk ja viia see inimesele, kes sai oma asukohta muuta.

See pealtnäha lihtne ülesanne seadis tehisintellekti juhitavatele robotitele märkimisväärseid väljakutseid. Robotid olid võimelised liikuma, laadimisjaamades dokkima, Slacki-ühenduse kaudu suhtlema ja fotosid tegema. Vaatamata neile võimetele ei saavutanud ükski testitud õigusteaduse robot või kohaletoimetamisel edukust üle 40 protsendi. Peamised ebaõnnestumise põhjused seisnesid ruumilise mõtlemise raskustes ja oma füüsiliste piirangute mitteteadvustamises. Üks mudelitest diagnoosis endale isegi pöörlevate liigutuste tõttu trauma ja binaarse identiteedikriisi.

Kuigi need reaktsioonid on tekitatud eluta süsteemi poolt, toovad need esile potentsiaalsed väljakutsed tehisintellekti arendamisel, mis on mõeldud töötama keerulistes reaalsetes keskkondades. On ülioluline, et suure jõudlusega tehisintellekti mudelid jääksid surve all rahulikuks, et teha teadlikke otsuseid. See tõstatab küsimuse, kuidas selliseid stressireaktsioone saab tulevastes tehisintellekti süsteemides vältida või hallata, et tagada usaldusväärne ja ohutu suhtlus. Kuigi analüütiline intelligentsus õigusteadustes teeb muljetavaldavaid edusamme, jääb praktiline intelligentsus, eriti ruumilise mõistmise ja emotsioonide juhtimise osas, endiselt maha.

Andmekaitse, küberturvalisus ja õigusraamistikud

Andmekaitse ja küberturvalisus kujutavad endast põhimõttelisi väljakutseid. Andmekaitset ja privaatsust käsitlevad seadused on isikuandmete eetilise ja turvalise käitlemise tagamiseks üliolulised. Üks olulisemaid õigusraamistikke on isikuandmete kaitse üldmäärus (GDPR), mille Euroopa Liit võttis vastu 2018. aastal. GDPR kehtestab isikuandmete kogumiseks, töötlemiseks, säilitamiseks ja edastamiseks ranged suunised.

GDPR-i põhiprintsiibid hõlmavad seaduslikkust, õiglust ja läbipaistvust. Need põhimõtted nõuavad, et oleks selgelt märgitud, milliseid andmeid ja miks kogutakse, et tagada andmete õiglane kasutamine ilma ühtegi gruppi ebasoodsasse olukorda panemata. Eesmärgi piiramine nõuab, et andmeid kogutaks täpselt kindlaksmääratud, selgesõnalistel ja õiguspärastel eesmärkidel ning neid ei töödeldaks edasi viisil, mis on nende eesmärkidega vastuolus. Andmete minimeerimine nõuab, et kogutaks ja töödeldaks ainult ettenähtud eesmärgi saavutamiseks vajalikke andmeid. Täpsus nõuab, et isikuandmed oleksid täpsed ja ajakohased, samas kui säilitamise piiramine nõuab, et andmeid säilitataks ainult nii kaua, kui see on ettenähtud eesmärgi saavutamiseks vajalik.

Terviklikkus ja konfidentsiaalsus nõuavad andmete turvalist töötlemist, et kaitsta neid volitamata või ebaseadusliku töötlemise ja juhusliku kaotsimineku eest. Vastutus nõuab, et organisatsioonid suudaksid näidata nende andmekaitsepõhimõtete järgimist. Hiljuti vastu võetud ELi tehisintellekti seadus tugineb isikuandmete kaitse üldmäärusele ja liigitab tehisintellekti süsteeme nende riskitaseme alusel. Keelatud tehisintellekti süsteemide hulka kuuluvad need, mis liigitavad isikuid biomeetriliste andmete põhjal, et tuletada teatud tüüpi tundlikku teavet.

Turvaeksperdid on avastanud robotisüsteemides haavatavusi, mis võivad võimaldada seadmetega manipuleerimist või juurdepääsu tundlikele andmetele. Nende haavatavuste hulka kuuluvad ebaturvalised püsivara värskendused, seadmete krüpteerimata kasutajaandmed ja PIN-koodi turvalisuse vead kaamera kaugjuurdepääsuks. Sellised puudused õõnestavad usaldust tootjate sertifikaatide vastu ja rõhutavad vajadust tugevate turvameetmete järele. Teadlased soovitavad kujundada masinpiltide tuvastamise süsteemid, mis jäävad inimestele loetamatuks, kuid annavad robotitele piisavalt teavet navigeerimiseks, et vältida privaatsete andmete väärkasutamist.

ELi tehisintellekti seadus ja ühtlustatud standardid

Tehisintellekti ja robootika regulatiivne maastik areneb kiiresti. ELi tehisintellekti seadus on maailma esimene tehisintellekti terviklik õigusraamistik ja see põhineb riskipõhisel lähenemisviisil. Mida suurem on risk, seda arvukamad ja rangemad on nõuded, mida tuleb täita. Tehisintellekti süsteeme võib nende ohutusalase olulisuse tõttu liigitada kõrge riskiga tehisintellekti süsteemideks. Kõrge riskiga tehisintellekti süsteemidele kehtivad erinõuded, sealhulgas põhjalik dokumentatsioon, mis sisaldab kogu vajalikku teavet süsteemi ja selle eesmärgi kohta, et ametiasutused saaksid hinnata selle vastavust nõuetele, selge ja asjakohane teave operaatorile, asjakohased inimjärelevalve meetmed ning kõrge töökindlus, küberturvalisus ja täpsus.

Masinate direktiiv sätestab masinate, sealhulgas autonoomsete ja võrgustatud süsteemide ohutusnõuded. See defineerib isearenenud käitumise ja autonoomsed mobiilmasinad, kuid väldib terminit "tehisintellekti süsteem". Toode nagu kirurgiline robot võib asuda mitme määruse, näiteks meditsiiniseadmete direktiivi, masinadirektiivi ja tehisintellekti direktiivi ristumiskohas, millel kõigil on mõju funktsionaalsele ohutusele. Keskne küsimus on: milline on optimaalne riskide vähendamise meetmete komplekt turuletoomise, vastutuse ja mainekahju osas?

Harmoneeritud standardid täpsustavad õigusaktidest tulenevaid põhilisi tervise- ja ohutusnõudeid. Need kirjeldavad, milliseid tehnilisi eeskirju ja riskijuhtimismeetmeid saab nende põhinõuete täitmiseks kasutada. Nende standardite järgimine näitab, et seaduste ja määruste nõuded on täidetud. Keskse tähtsusega on standardil ISO/IEC 42001 põhinev riskijuhtimissüsteem. See tehisintellekti haldussüsteemide standard pakub struktureeritud raamistikku riskide tuvastamiseks, hindamiseks ja käsitlemiseks.

Eetika, eelarvamused ja jätkusuutlikkus

Eetilised küsimused läbivad kõiki füüsilise tehisintellekti arendamise ja rakendamise aspekte. Hoolika andmete ettevalmistamise puudumine võib viia soovimatute tulemusteni. Andmekogumite kallutatus põhjustab õiglusprobleeme, sotsiaalse ebavõrdsuse püsimist ja vähemuste diskrimineerimist. Veelgi hullem on oht, et privaatne ja konfidentsiaalne teave avalikustatakse mudeli väljundite kaudu ja satub valedesse kätesse. Enne koolitust tuleks hinnata, kui oluliselt süsteem mõjutab mõjutatud inimeste elu. Tuleb kindlaks teha, kas tehisintellekti süsteemil antud ülesande jaoks otsuste langetamise lubamine on eetiliselt õigustatud, ning tagada, et kõigi mõjutatud rühmade kohta on olemas piisavalt ja representatiivseid andmeid.

Väljakutsed laienevad ka energiatõhususele ja jätkusuutlikkusele. Humanoidrobotid ja füüsilised tehisintellekti süsteemid vajavad nii tööks kui ka oma alusmudelite treenimiseks märkimisväärsel hulgal energiat. Akutehnoloogia, käeline osavus, kulutõhusus, skaleeritavus ja eetiline juhtimine on endiselt olulised väljakutsed. Riistvarakulude vähenemise, tehisintellekti täiustamise ja tööjõupuuduse suurenemise koosmõju loob aga täiusliku tormi, mis soodustab kiiremat kasutuselevõttu.

Tulevikuväljavaated ja strateegilised tagajärjed

Füüsilise tehisintellekti ja täiustatud robotiseeritud tehisintellekti süsteemide arengutrajektoor viitab tööstusliku ja ühiskondliku maastiku põhjalikule ümberkujundamisele lähiaastatel. Tehnoloogiliste läbimurrete, majanduslike vajaduste ja regulatiivsete raamistike lähenemine loob keskkonna, mis kiirendab üleminekut eksperimentaalsetest pilootprojektidest laialdasele kommertskasutusele.

Robootikas on Foundation Modelsi revolutsioon üks olulisemaid pöördepunkte. Praegu on käimas buum humanoidrobotite arendamises, mida juhivad Robotics Foundationi mudelid. Lisaks selliste mudelite abil robotite autonoomsele otsast lõpuni juhtimisele kasutatakse nn World Foundation Modelsi, et genereerida või kopeerida skaleeritavaid treeningandmeid Robotics Foundationi mudelite jaoks. Mõnede endiselt piiratud rakenduste jaoks, näiteks lihtsate, korduvate ja väsitavate käsitsi tehtavate ülesannete jaoks tootmises ja logistikas või potentsiaalselt isegi kodurobotite kujul, võivad Foundation Modelsi juhitavad robotid saada kättesaadavaks järgmise viie aasta jooksul. Seejärel järgnevad keskpikas ja pikas perspektiivis keerukamad ja nõudlikumad ülesanded.

Üldistamine ja autopargi haldamine

Universaalsete tehisintellekti mudelite väljatöötamine robotiparkide optimeerimiseks on paljutõotav viis killustatuse ületamiseks. Alusmudelid on loodud laia valiku ülesannete mõistmiseks ja täitmiseks erinevat tüüpi robotitel. Nad õpivad üldisi kontseptsioone ja käitumist, selle asemel, et neid iga konkreetse ülesande jaoks ümber õpetada. Amazoni DeepFleet ja Galboti NavFoM võimaldavad heterogeensete robotiparkide juhtimist ühe tehisintellekti mudeli abil. NavFoM-i kirjeldatakse kui maailma esimest ristkehastuslikku ja ülesannetevahelist navigeerimist võimaldavat tehisintellekti alusmudelit. Selle eesmärk on õpetada ühele tehisintellekti mudelile liikumise üldist kontseptsiooni, võimaldades sama põhimudelit kasutada väga erinevatel robotitüüpidel, alates ratasrobotitest ja humanoidrobotitest kuni droonideni.

Ruumilise intelligentsuse edusammud multimodaalsete mudelite kaudu avavad uusi dimensioone. SenseNova SI seeria põhineb väljakujunenud multimodaalsetel alusmudelitel ning arendab välja tugeva ja võimsa ruumilise intelligentsuse. Need mudelid näitavad esilekerkivaid üldistusvõimeid, mille abil saab peenhäälestada konkreetseid 3D-vaate teisenduse kvaliteedikontrolli alamhulki, mis viib ootamatute ülekandevõimalusteni seotud, kuid varem nägemata ülesannete, näiteks labürindi rajaleidmise puhul. Täiustatud ruumilise intelligentsuse võimalused avavad paljulubavaid rakendusvõimalusi, eriti kehastunud manipuleerimise valdkonnas, kus on täheldatud edukuse määra märkimisväärset paranemist isegi ilma edasise peenhäälestamiseta.

Sünteetilised andmed ja robootika ChatGPT hetk

Nvidia Cosmos World Foundation Models kujutab endast potentsiaalset ChatGPT hetke robootika jaoks. Need füüsilised tehisintellekti mudelid on üliolulised, et võimaldada robotitel 3D-simulatsioonides võimalikult realistlikult reaalse maailma interaktsioone harjutada. Selliste füüsiliste tehisintellekti mudelite väljatöötamine on kulukas ning nõuab tohutul hulgal reaalse maailma andmeid ja ulatuslikku testimist. Cosmos World Foundation Models pakub arendajatele lihtsat viisi tohutu hulga fotorealistlike, füüsikal põhinevate sünteetiliste andmete genereerimiseks, et treenida ja hinnata oma olemasolevaid mudeleid.

Füüsilise tehisintellekti investeerimistsükkel kuni 2030. aastani näitab märkimisväärseid kapitalivooge. Turuprognoosid viitavad tugevale kasvule kuni 2030. aastani, kusjuures kulutused ulatuvad tõenäoliselt 2026. aastaks 60–90 miljardi dollarini ja viie aasta kogukulutused jäävad vahemikku 0,4–0,7 triljonit dollarit. Esirinnas on tootmine, millele järgneb logistika, samas kui teenused laienevad tööriistade küpsedes. ABI Research hindab ülemaailmse robootikaturu suuruseks 2025. aastal 50 miljardit dollarit ja prognoosib, et see ulatub 2030. aastaks ligikaudu 111 miljardi dollarini, kusjuures keskmine aastane kasvumäär on 12–15 aastat.

Füüsiline tehisintellekt muudab tootmist ja prognoositakse selle 2030. aastaks 23-protsendilist kasvu. Globaalne tööstusliku tehisintellekti turg ulatus 2024. aastal 43,6 miljardi dollarini ja on prognoositud 23-protsendiliseks aastakasvuks kuni 2030. aastani, mida juhivad füüsilise tehisintellekti rakendused tootmises. See areng tähistab lahknemist traditsioonilisest automatiseerimisest, mis põhineb jäikadel, eelprogrammeeritud robotitel. Tänapäeva füüsiline tehisintellekt integreerib nägemissüsteeme, puuteandureid ja adaptiivseid algoritme, võimaldades masinatel hakkama saada ettearvamatute ülesannetega.

Surve füüsilise tehisintellekti järele tuleb kriitilisel hetkel, kus geopoliitilised pinged ja tarneahela katkestused suurendavad paindliku tootmise vajadust. Tööstusrobotite edusammud annavad automatiseerimisele uue tähenduse ning soodustavad vastupidavust ja kasvu tööjõupuuduse käes vaevlevates sektorites. Autotehastes täidavad reaalajas õppimisvõimega tehisintellektil põhinevad robotid rolle, mida varem peeti masinate jaoks liiga nüansirikkaks, näiteks adaptiivne keevitamine või kvaliteedikontroll muutuvates tingimustes. Prognooside kohaselt vähendab see nihe suuremahuliste tootmisprotsesside kulusid kuni 20 protsenti.

Majanduslikud võimalused Saksamaale ja Euroopale

Strateegilised tagajärjed Saksamaa ja Euroopa ettevõtetele on märkimisväärsed. Oskustööliste puudus mõjutab eriti tööstust ja logistikat, samal ajal kasvavad nõudmised. Saksamaa tööstus on surve all; oskustööliste puudus aeglustab kasvu, suurenev keerukus nõuab kiiret kohanemisvõimet, investeeringud tõhususse ja vastupidavusse on hädavajalikud ning tootlikkuse kasv on konkurentsivõime võtmeks. Füüsiline tehisintellekt annab Saksamaale võimaluse naasta tööstuse esirinda. Saksamaa tööstuse ümberkujundamine ei ole valik, vaid vajadus.

Arendus liigub uue, fundamentaalse füüsikalise mudeli suunas, mida juhib kehastunud intelligentsus ja mis potentsiaalselt domineerib multimodaalses suunas. Reaalses maailmas on kõik täis detaile nagu kontakt, hõõrdumine ja kokkupõrked, mida on raske sõnade või piltidega kirjeldada. Kui mudel ei suuda neid fundamentaalseid füüsikalisi protsesse mõista, ei saa see teha maailma kohta usaldusväärseid ennustusi. See on teistsugune arengutee kui peamiste keelemudelite puhul.

Multimodaalse tehisintellekti arendus ulatub tekstist kaugemale. Multimodaalsed mudelid ühendavad ühte süsteemi erinevaid närviarhitektuure, näiteks nägemismuundureid visuaalse sisendi jaoks, kõnekoodreid heli sisendi jaoks ja suuri keelemudeleid loogilise mõtlemise ja teksti genereerimise jaoks. Tervishoid liigub sensoorse sisendi poole, kusjuures multimodaalne tehisintellekt suudab skannida patsiendi häält, nägu ja meditsiinilisi skaneeringuid, et tuvastada haiguse varajasi märke. See ei asenda arste, vaid annab neile pigem üliinimliku nägemise.

Meie keskkonnas sujuvalt toimiva füüsilise tehisintellekti visioon nõuab edasist uurimis- ja arendustegevust, et tagada nende süsteemide töökindlus ja ohutus. Tulevikus võiks näha avatud lähtekoodiga robootikatarkvara (nt ROS) ja lokaalsete juhtimismeetodite suuremat integreerimist, vähendades sõltuvust pilveteenustest ja andes kasutajatele suurema kontrolli oma seadmete üle. Samal ajal peavad tootjad ja reguleerivad asutused pidevalt täiustama turvalisuse ja andmekaitse standardeid, et säilitada kasutajate usaldus ja vastutustundlikult vallandada robootika potentsiaal.

Lähiaastad on otsustava tähtsusega selle osas, kas tänastest pilootprojektidest saavad elujõulised ärimudelid. Kindel on aga see, et tulevikku kujundab füüsilise ja digitaalse autonoomia kombinatsioon. Tehisintellekt lahkub oma isoleeritud rollist ja on muutumas reaalsete protsesside ja otsuste lahutamatuks osaks. See tähistab etapi algust, kus selle otsene mõju on märgatavam kui kunagi varem. Füüsilise ja robotiseeritud tehisintellekti arendamine ei ole lõpp, vaid pigem põhimõttelise ümberkujundamise algus, mille täielik mõju ilmneb alles lähikümnenditel.

☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane

☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!

Konrad Wolfenstein

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