בינה מלאכותית פיזיקלית גנרטיבית ומודלים בסיסיים לרובוטים: הטרנספורמציה של הרובוטיקה באמצעות מערכות למידה
שחרור מראש של Xpert
בחירת קול 📢
פורסם בתאריך: 21 בנובמבר 2025 / עודכן בתאריך: 21 בנובמבר 2025 – מחבר: Konrad Wolfenstein
בינה מלאכותית פיזיקלית גנרטיבית ומודלים בסיסיים לרובוטים: הטרנספורמציה של הרובוטיקה באמצעות מערכות למידה - תמונה: Xpert.Digital
שוק של 24 טריליון דולר: ממקבל הזמנות לחושב: כיצד מודלים של יסודות משנים רובוטים לנצח
סוף התכנות: כאשר מכונות לומדות פשוט על ידי צפייה - כאשר מכונות לומדות לחשוב במקום לציית בקפדנות.
הרובוטיקה עוברת כיום שינוי פרדיגמה מהותי שמשנה באופן מהותי את אופן תפקודה של מערכות אוטונומיות. בעוד שרובוטים תעשייתיים משמשים בייצור במשך עשרות שנים, עד כה הם הוגבלו לתהליכים נוקשים ומוגדרים מראש. מכונות אלו עקבו אחר הוראות "אם-אז" מתוכנתות במדויק ויכלו לבצע רק את המשימות שעבורן הן קודדו במפורש. כל דרישה חדשה, כל קו ייצור שונה, חייבו תכנות מחדש מורכב על ידי כוח אדם מיוחד. הרובוטיקה המסורתית הזו התבססה על אלגוריתמים דטרמיניסטיים שבהם כל רצף תנועה, כל תנוחת אחיזה וכל תגובה לאותות חיישנים היו צריכים להיות מוגדרים באופן ידני.
פריצת הדרך המתנהלת כעת מבוססת על העברת עקרונות הידועים מבינה מלאכותית גנרטיבית לעולם הפיזי. כשם שמודלים גדולים של שפה מפתחים הבנה סטטיסטית של שפה באמצעות אימון על כמויות עצומות של טקסט, כיום נוצרים מודלים בסיסיים לרובוטים הרוכשים הבנה של העולם התלת-ממדי והקשרים הפיזיים באמצעות תצפית וסימולציה. מודלים אלה אינם מתוכנתים עוד לכל פעולה, אלא לומדים מיומנויות גנריות שהם יכולים ליישם במצבים חדשים.
מנכ"ל Nvidia, ג'נסן הואנג, מכנה את הרגע הזה "רגע ChatGPT של הרובוטיקה", אנלוגיה המדגישה את הממד המהפכני של התפתחות זו. בדיוק כפי ש-ChatGPT הדגים לציבור הרחב בנובמבר 2022 למה מודלים של שפה מודרניים מסוגלים, מודלים של יסוד יכולים לייצג סף דומה עבור רובוטים. ההקבלה אינה רק מטאפורית. הטכנולוגיות הבסיסיות חולקות עקרונות אדריכליים חיוניים. מודלים של טרנספורמרים, שפותחו במקור לעיבוד שפה, מותאמים כעת לעיבוד נתונים חושיים, מסלולי תנועה ואינטראקציות פיזיות.
להתפתחות זו השלכות כלכליות מרחיקות לכת. תעשיית הרובוטיקה צפויה לזינוק צמיחה שעלול לגמד את ההתפתחויות הקודמות. בעוד שכארבעה מיליון רובוטים תעשייתיים נמצאים כיום בשימוש ברחבי העולם, חוקרי שוק צופים כי רובוטים אנושיים לבדם עשויים להגיע לעשרים מיליון יחידות עד 2030. התחזיות השאפתניות ביותר של ARK Invest צופות נפח שוק מרבי של עשרים וארבעה טריליון דולר אמריקאי עבור רובוטים אנושיים. נתונים אלה אולי נראים מוגזמים, אך הם משקפים את הכוח הטרנספורמטיבי שמומחים מייחסים לטכנולוגיה זו.
מתאים לכך:
מאלגוריתמים נוקשים למערכות אדפטיביות
האבולוציה הטכנולוגית מרובוטים מתוכנתים לרובוטים לומדים מתרחשת בכמה רמות. בליבתה, היא כוללת מעבר ממערכות מבוססות כללים לגישות מונחות נתונים. תכנות רובוטי מסורתי הסתמך על הוראות מפורשות לכל תרחיש. רובוט בפס ייצור היה צריך לדעת בדיוק היכן ימוקם רכיב, את כיוון הפעולה שלו, ואת הכוח והמהירות שבהם עליו לתפוס אותו. דיוק זה דרש סביבות מובנות שצמצמו את השונות.
מודלים בסיסיים לרובוטים שוברים את הפרדיגמה הזו על ידי חילוץ דפוסים סטטיסטיים ממערכי נתונים גדולים. במקום ליישם כללים מפורשים, מודלים אלה לומדים ייצוגים מרומזים של משימות, אובייקטים ואסטרטגיות מניפולציה. תהליך הלמידה דומה ללמידה אנושית באמצעות תצפית וחיקוי. מודל מוזן באלפי או מיליוני הדגמות המראות כיצד משימות ספציפיות מבוצעות. מנתונים אלה, הרשת הנוירונים מחלצת דפוסים ואסטרטגיות שהיא יכולה ליישם לאחר מכן במצבים חדשים ודומים.
הנתונים עבור מודלי יסוד אלה מגיעים ממקורות שונים. Physical Intelligence אספה כ-10,000 שעות של נתוני רובוטים מהעולם האמיתי כדי לאמן את מודל היסוד הראשון שלה. הסטארט-אפ GEN-0 מדווח על מערך נתונים גדול אף יותר של 270,000 שעות של נתוני מניפולציה מהעולם האמיתי מבתים, מחסנים ומקומות עבודה ברחבי העולם. מערכי נתונים אלה עצומים, אך הם רחוקים בהרבה מטריליוני הטוקנים המשמשים לאימון מודלי שפה גדולים. הפער מוסבר על ידי אופי הנתונים. נתוני רובוטים קשים יותר לאיסוף מכיוון שהם דורשים אינטראקציות פיזיות בעולם האמיתי. אי אפשר פשוט להוריד מיליוני סרטונים מהאינטרנט ולקוות שזה מספיק. נתוני רובוטים לעתים קרובות צריכים להיות מיוצרים באופן פעיל, באמצעות ניתוח מרחוק, הדגמות אנושיות או מערכות איסוף נתונים אוטומטיות.
כאן נכנסת לתמונה סימולציה, הממלאת תפקיד מפתח במחקר הרובוטיקה המודרני. סימולטורים מבוססי פיזיקה מאפשרים לייצר כמויות כמעט בלתי מוגבלות של נתוני אימון סינתטיים. אנבידיה יצרה פלטפורמות כמו Omniverse ו-Isaac Sim המספקות סביבות וירטואליות ריאליסטיות ביותר בהן ניתן לאמן רובוטים. מודלי הקרן העולמיים, ש-Nvidia מפתחת תחת השם Cosmos, מייצרים רצפי וידאו פוטוריאליסטיים מקלט פשוט המכבד את חוקי הפיזיקה ועליהם רובוטים יכולים ללמוד באופן וירטואלי.
הרעיון משכנע. במקום לתעד מיליוני שעות של אינטראקציות בעולם האמיתי, ניתן לאמן רובוטים בסימולציות שבהן הזמן דחוס ואלפי מופעי רובוט לומדים במקביל. האתגר טמון בגישור על הפער שנקרא "sim-to-real", הפער בין התנהגות מדומה להתנהגות בעולם האמיתי. רובוט שמבצע ביצועים מושלמים בסימולציה עלול להיכשל בעולם האמיתי אם תכונות פיזיקליות כמו חיכוך, גמישות או אי דיוקים בחיישנים לא עוצבו כראוי.
תפקידם של שחקנים גרמנים בנוף הרובוטיקה העולמי
לגרמניה תעשיית רובוטיקה מבוססת ארוכת שנים והיא נחשבת לאחת המדינות המובילות באוטומציה תעשייתית. צפיפות הרובוטים בייצור הגרמני היא בין הגבוהות בעולם, עם כשלוש מאות רובוטים לכל עשרת אלפים עובדים. חוזק זה ברובוטיקה המסורתית מספק בסיס איתן, אך השאלה נותרת האם גרמניה יכולה לנהל בהצלחה את המעבר לרובוטים קוגניטיביים המונעים על ידי בינה מלאכותית.
מספר חברות גרמניות ואירופאיות ממקמות את עצמן בשוק מתפתח זה. Agile Robots, שבסיסה במינכן, הפכה לאחת השחקניות השאפתניות ביותר. בנובמבר 2025, הכריזה החברה על הרובוט ההומנואידי הראשון שלה, Agile One, שתוכנן במיוחד עבור סביבות תעשייתיות ומתוכנן לייצור במפעל חדש בבוואריה עד תחילת 2026. Agile Robots מדגישה כי אימון מודל יסוד הרובוטים שלה מתבצע בעיקר במינכן ומבוסס על נתוני ייצור מהעולם האמיתי. שותפות עם Deutsche Telekom ו-Nvidia מאפשרת אימון על ענן הבינה המלאכותית התעשייתית החדש, המתארח במרכזי נתונים גרמניים ועומד בתקני הגנת המידע האירופיים.
גישה זו היא בעלת משמעות אסטרטגית. בעוד שרבים מהמתחרים מסתמכים על נתונים סינתטיים או גנריים, Agile Robots, באמצעות ייצור עצמי ושימוש לקוחותיה בתעשיות הרכב והאלקטרוניקה, מחזיקה באחד ממאגרי הנתונים התעשייתיים הגדולים ביותר באירופה. נתונים הם עורק החיים של הבינה המלאכותית, וגישה לנתונים איכותיים מהעולם האמיתי מספקת יתרון תחרותי משמעותי. לחברה כבר יש למעלה מ-20,000 פתרונות רובוטים בפעולה והיא אוספת באופן רציף נתונים חדשים מיישומים מהעולם האמיתי.
חברת NEURA Robotics, שבסיסה במצינגן, גרמניה, נוקטת בגישה שאפתנית דומה. החברה ממצבת את עצמה בתחום הרובוטיקה הקוגניטיבית ועובדת בשיתוף פעולה הדוק עם Nvidia כדי לפתח מודלים בסיסיים למערכות הרובוטיות שלה. NEURA מדגישה את השילוב של נתונים מהעולם האמיתי עם סימולציות מתקדמות ופיתחה ארכיטקטורת בינה מלאכותית רב-שכבתית המשלבת עיבוד חיישנים בזמן אמת, הסקה מקומית על הרובוט ולמידה מרובת סוכנים מבוזרת. באוקטובר 2025, NEURA הודיעה על התרחבותה להאנגג'ואו, סין, עם הון רשום של 45 מיליון יורו, מה שמדגיש את המיקוד הגלובלי של החברה.
מרכז התעופה והחלל הגרמני (DLR) משקיע גם הוא במודלים של יסודות, אך עם דגש רחב יותר על יישומים בתחומי התעופה, החלל והתחבורה. פרויקט ההתאמה של מודלים של יסודות ה-DLR שואף להפוך מודלים גדולים של בינה מלאכותית לשימושיים עבור יישומים ספציפיים ולפתח מודלים קלים ומתמחים. בעוד ש-DLR אינה מפתחת ישירות רובוטים דמויי אדם מסחריים, המחקר שלה תורם לבסיס הידע עליו יכולים שחקנים תעשייתיים לבנות.
עם זאת, מעמדן של חברות גרמניות אינו חף מאתגרים. התחרות העולמית עזה, וגם ארה"ב וגם סין משקיעות רבות ברובוטיקה ובינה מלאכותית. במחצית הראשונה של 2025, סין השקיעה פי שישה וארה"ב פי ארבעה הון ברובוטיקה מבוססת בינה מלאכותית בהשוואה לאיחוד האירופי. פער השקעות זה מדאיג. בעוד שאירופה השקיעה למעלה מעשרים מיליארד יורו בחברות בינה מלאכותית, ארה"ב מקצה מאה ועשרים מיליארד דולר מדי שנה, וסין השקיעה תשע מאות ושנים עשר מיליארד דולר בבינה מלאכותית וטכנולוגיות קשורות בעשור האחרון.
הנוף הרגולטורי באירופה תורם לפער זה. בעוד שחוק הבינה המלאכותית וה-GDPR שואפים למטרה החשובה של קידום פיתוח אחראי של בינה מלאכותית והבטחת פרטיות נתונים, הם בו זמנית מגבילים את הגישה לנתוני הדרכה ומגדילים את עלויות הציות, מה שמכביד באופן לא פרופורציונלי על חברות קטנות יותר. בעוד שאירופה מפקחת על עצמה, חברות אמריקאיות וסיניות מתנסות עם הגבלות נמוכות משמעותית.
המימד הכלכלי של הטרנספורמציה הטכנולוגית
להכנסת מודלים בסיסיים לרובוטיקה יש השלכות כלכליות מרחיקות לכת, החורגות מעבר לתעשיית הרובוטיקה עצמה. בליבתה, היא עוסקת בשאלה כיצד אוטומציה יכולה להגביר את הפרודוקטיביות, להקל על המחסור בעובדים מיומנים ולהבטיח את התחרותיות של כלכלות מתועשות כמו גרמניה.
עלויות ההכשרה עבור מודלי יסוד הן משמעותיות ועולות בהתמדה. בעוד שדגם ה-Transformer המקורי עלה כ-900 דולר בשנת 2017, עלויות ההכשרה המשוערות עבור GPT-4 של OpenAI היו שבעים ושמונה מיליון דולר ועבור Gemini Ultra של גוגל היו מאה ותשעים ואחד מיליון דולר. סכומים אלה עולים בהרבה על התקציבים הזמינים למוסדות אקדמיים או לחברות קטנות יותר. לפיכך, פיתוח מודלי יסוד תחרותיים דורש השקעה הונית שניתן לגייס רק על ידי חברות ממומנות היטב או באמצעות מימון ממשלתי.
עבור מודלים של יסודות ספציפיים לרובוטיקה, קשה יותר לכמת את העלויות המדויקות, אך סביר להניח שהן יהיו בסדר גודל דומה, אם לא גבוה יותר. הצורך לאסוף כמויות גדולות של נתוני רובוטים מהעולם האמיתי דורש תשתית חומרה נרחבת ועלויות תפעול. Physical Intelligence מדווחת כי מערכת יצירת הנתונים שלה מספקת למעלה מעשרת אלפים שעות חדשות של נתוני רובוטים מדי שבוע. הפעלת מערכת כזו עם אלפי מכשירי איסוף נתונים ורובוטים ברחבי העולם היא יקרה.
התשואה על ההשקעה עבור פרויקטים אלה תלויה בשאלה האם מודלי היסודות שפותחו אכן מספקים את התועלת המובטחת. ההצדקה הכלכלית לרובוטים דמויי אדם מבוססת על יכולתם להחליף או להשלים עבודה אנושית בתחומים מסוימים. מחקר של Nexery צופה כי רובוטים דמויי אדם יוכלו להפוך עד 40 אחוז מהמשימות המבוצעות כיום באופן ידני לאוטומטיות, תוך התמקדות בהרכבה, לוגיסטיקה ותחזוקה. תקופת ההחזר הצפויה היא פחות מ-56 מאיות השנה, מה שהופך רובוטים דמויי אדם להשקעה אטרקטיבית.
חישובים אלה מבוססים על ההנחה שעלויות הרכישה של רובוטים דמויי אדם יפחתו. בעוד שהדגמים הראשונים יעלו בממוצע שמונים אלף דולר בשנת 2025, מחירם צפוי להגיע לסביבות עשרים עד שלושים אלף דולר עד שנת 2030. הפחתת עלויות זו תונע על ידי יתרונות גודל, שיפורים טכנולוגיים ותחרות. לשם השוואה, עובד תעשייתי ממוצע בגרמניה עולה למעסיק כחמישים עד שבעים אלף יורו בשנה, כולל דמי ביטוח לאומי והטבות. רובוט שיכול לעבוד מסביב לשעון, אינו דורש הפסקות ואינו חולה, יוכל להחזיר את כספו תוך מספר שנים בתנאים אלה.
ההשפעה הכלכלית היא אמביוולנטית. מצד אחד, אוטומציה באמצעות רובוטים קוגניטיביים יכולה לסייע בהקלה על המחסור החריף בעובדים מיומנים במגזרים רבים. גרמניה ומדינות מתועשות אחרות מתמודדות עם שינוי דמוגרפי שמפחית את מספר העובדים הזמינים. רובוטים יכולים למלא פערים ולשמור על הפרודוקטיביות. מצד שני, קיימים חששות שאוטומציה תוביל לאובדן מקומות עבודה, במיוחד במגזרים הכרוכים במשימות פיזיות חוזרות ונשנות.
עם זאת, הניסיון ההיסטורי מראה כי התקדמות טכנולוגית אינה מובילה לאבטלה המונית בטווח הארוך, אלא לשינויים מבניים בשוק העבודה. צצים תחומי תעסוקה חדשים הדורשים תחזוקה, תכנות וניטור של מערכות אוטומטיות. דרישות ההסמכה עוברות מעבודה פיזית גרידא למיומנויות טכניות וקוגניטיביות. האתגר העומד בפני מדיניות החינוך הוא להכין את כוח העבודה לשינוי זה ולהציע תוכניות הכשרה מחדש.
המומחיות הגלובלית שלנו בתעשייה ובכלכלה בפיתוח עסקי, מכירות ושיווק
המומחיות הגלובלית שלנו בתעשייה ובעסקים בפיתוח עסקי, מכירות ושיווק - תמונה: Xpert.Digital
מיקוד בתעשייה: B2B, דיגיטציה (מבינה מלאכותית ל-XR), הנדסת מכונות, לוגיסטיקה, אנרגיות מתחדשות ותעשייה
עוד על זה כאן:
מרכז נושאים עם תובנות ומומחיות:
- פלטפורמת ידע בנושא הכלכלה הגלובלית והאזורית, חדשנות ומגמות ספציפיות לתעשייה
- אוסף ניתוחים, אינספורמציות ומידע רקע מתחומי המיקוד שלנו
- מקום למומחיות ומידע על התפתחויות עדכניות בעסקים ובטכנולוגיה
- מרכז נושאים לחברות שרוצות ללמוד על שווקים, דיגיטציה וחדשנות בתעשייה
ארה"ב, סין, אירופה - המאבק המשולש העולמי על רובוטיקה קוגניטיבית
התחרות על מנהיגות טכנולוגית
נוף התחרות העולמי ברובוטיקה מאופיין במשולש בין ארה"ב, סין ואירופה, כאשר לכל אזור יש חוזקות וחולשות ייחודיות. ארה"ב שולטת במודלים בסיסיים לבינה מלאכותית. OpenAI, Anthropic, Google ו-Meta פיתחו את מודלי השפה החזקים ביותר ובעלות מומחיות עצומה בהרחבת רשתות עצביות. כעת הן מעבירות יכולת זו לרובוטיקה. חברות כמו Figure AI, 1X Technologies ו-Physical Intelligence עובדות באופן אינטנסיבי על רובוטים דמויי אדם הנשלטים על ידי מודלים בסיסיים.
סין הפכה לשוק הגדול בעולם לרובוטים תעשייתיים. בשנת 2024, 54 אחוזים מכלל הרובוטים התעשייתיים שהותקנו לאחרונה היו ממוקמים בסין, בהשוואה ל-17 אחוזים באיחוד האירופי. ממשלת סין הגדירה את הרובוטיקה כעדיפות אסטרטגית ומקדמת את התעשייה באופן מאסיבי באמצעות תוכניות כמו Made in China 2025. סין שואפת לייצר כ-40 מיליון רובוטים עד 2030, נתון המדגיש את שאיפות הממשלה. סין מובילה גם בפטנטים על בינה מלאכותית, עם למעלה מ-70 אחוזים מפטנטי הבינה המלאכותית הגנרטיבית העולמית, בהשוואה ל-21 אחוזים מארה"ב ורק 2 אחוזים מאירופה.
אירופה, כולל גרמניה, מתגאה באלופי רובוטיקה מבוססים כמו KUKA, ABB ו-Stäubli, כמו גם בתעשיית ספקים חזקה. החוזק האירופי טמון בהנדסה מדויקת, איכות חומרה והבנה מעמיקה של תהליכים תעשייתיים. חוזקות אלו הן בעלות ערך, אך הן אינן מספיקות כדי לשלוט בתחום הרובוטיקה הקוגניטיבית. האתגר טמון בשילוב מצוינות בחומרה עם מומחיות בבינה מלאכותית.
הרכישות וההשקעות של השנים האחרונות ממחישות את השינויים בתעשייה. רכישת KUKA על ידי התאגיד הסיני Midea בשנת 2016 היוותה קריאת השכמה לאירופה. ההודעה האחרונה של SoftBank על רכישת חטיבת הרובוטיקה של ABB תמורת 5 מיליארד דולר מדגימה שמשקיעים אסייתים משקיעים באגרסיביות במומחיות רובוטית אירופאית. רכישות אלו מביאות הון וגישה לשוק, אך הן נושאות גם סיכון לאובדן ידע אסטרטגי.
חברות אירופאיות כמו NEURA Robotics מתרחבות לסין כדי לקבל גישה לשוק העצום הזה ולמשאבים מקומיים. בעוד שאסטרטגיה זו מובנת מנקודת מבט עסקית, היא גם מעלה שאלות לגבי ריבונות טכנולוגית. אם חברות רובוטיקה אירופאיות יעבירו יותר ויותר את יכולות המחקר והפיתוח שלהן לסין, כמו במקרה של Stihl, שהעבירה לשם את פיתוח מכסחות הדשא הרובוטיות שלה, קיים סיכון לאובדן מומחיות לטווח ארוך.
התשובה לאתגרים אלה דורשת מדיניות אסטרטגית אירופאית בתחום הרובוטיקה והבינה המלאכותית. עם רגולציית הבינה המלאכותית, האיחוד האירופי יצר מסגרת רגולטורית מבוססת סיכונים שיכולה לשמש מודל עולמי. עם זאת, רגולציה לבדה אינה יוצרת חדשנות. השקעות משמעותיות במחקר, בתשתיות ובהכשרת אנשי מקצוע מיומנים הן חיוניות. השותפויות שהוכרזו במסגרת יוזמת EU AI Champions, עם למעלה ממיליארד יורו בהשקעות בינה מלאכותית, הן צעד בכיוון הנכון, אך סכומים אלה נותרו צנועים בהשוואה לארה"ב ולסין.
מתאים לכך:
מודלים בסיסיים כפותרי בעיות אוניברסליים
החידוש המרכזי של מודלי יסוד טמון ביכולתם להכליל. מערכות רובוט מסורתיות היו ספציפיות למשימה, כלומר הן הותאמו למשימה אחת. רובוט ריתוך יכול היה לרתך, רובוט אוחז יכול היה לתפוס, ומעבר למשימה חדשה דרש תכנות מחדש מורכב. מודלי יסוד שואפים לכלליות משימה, היכולת להתמודד עם מגוון רחב של משימות עם אותו מודל.
גישה זו ידועה גם בשם למידת אפס-ירייה או למידה עם מעט יריות. למידת אפס-ירייה פירושה שמודל יכול לפתור משימה חדשה ללא הכשרה ספציפית למשימה זו, על ידי הסתמכות על הבנתו הכללית. למידה עם מעט יריות פירושה שנדרשות רק מספר הדגמות ספורות כדי להתאים את המודל למשימה חדשה. יכולות אלו הן טרנספורמטיביות עבור הרובוטיקה משום שהן מגדילות באופן דרמטי את הגמישות.
בתערוכת CES 2025, Nvidia הדגימה עם מודל היסוד Isaac GR00T N1 שלה כיצד ניתן להתאים רובוט למשימות חדשות באמצעות אימון מינימלי לאחר מכן. המודל כולל ארכיטקטורה כפולה בהשראת עקרונות הקוגניציה האנושית. מערכת 1 היא מודל פעולה בעל חשיבה מהירה המאפשר תגובות רפלקסיביות. מערכת 2 היא מודל חשיבה איטית לקבלת החלטות ותכנון מכוונים. ארכיטקטורה זו מאפשרת לרובוט להגיב במהירות לאירועים וגם להתמודד עם משימות מורכבות מרובות שלבים.
חברת 1X Technologies הדגימה רובוט דמוי אדם שביצע באופן אוטונומי משימות ניקיון ביתיות לאחר שצויד במודל מדיניות המבוסס על GR00T N1. האוטונומיה של המערכת התבססה על יכולתה לפרש קלט חזותי, להבין את ההקשר של המשימה ולבצע פעולות מתאימות מבלי לדרוש מתוכנת מפורשת של כל תנועה.
חברת הרובוטיקה הגרמנית פרנקה אמיקה, שילבה גם היא את Nvidia GR00T במערכת Franka Research 3 שלה והדגימה ב-Automica 2025 מערכת בעלת שתי זרועות שביצעה באופן אוטונומי משימות מניפולציה מורכבות. המערכת הצליחה להסיק מטרות על סמך קלט המצלמה ולבצע פעולות מתאימות בזמן אמת, ללא שילוב ידני או הנדסת משימות.
דוגמאות אלו מדגימות כי למודלים בסיסיים יש פוטנציאל לדמוקרטיזציה של הרובוטיקה. בעוד שתכנות רובוטים דרש בעבר ידע מיוחד, בעתיד אפילו חברות קטנות יותר ומשתמשים ללא מומחיות טכנית מעמיקה יוכלו להשתמש ברובוטים למטרותיהם. פיתוח מודלים של רובוט כשירות עשוי לחזק מגמה זו על ידי הפחתה נוספת של חסמי הכניסה.
חשיבותם של נתונים וסימולציות
איכותו של מודל בסיס תלויה באופן קריטי בנתונים עליהם הוא מאומן. בעיבוד שפה טבעית, טריליוני מילים היו זמינות בקלות מהאינטרנט, אך כמויות עצומות כאלה של נתונים אינן נגישות בקלות עבור רובוטיקה. פער נתוני הרובוטים הוא בעיה מהותית. עיבוד שפה טבעית היפותטי של רובוט, אם יאומן על אותה כמות נתונים כמו מודל שפה גדול, ידרוש מאות אלפי שנים של איסוף נתונים, גם אם אלפי רובוטים ייצרו נתונים ברציפות.
סימולציות מציעות דרך לצאת מהדילמה הזו. סימולטורים מבוססי פיזיקה יכולים לייצר כמויות כמעט בלתי מוגבלות של נתונים סינתטיים. האתגר טמון בהבטחה שההתנהגויות הנלמדות בסימולציה ניתנות להעברה לעולם האמיתי. טכניקות שונות משמשות כדי לגשר על הפער בין סימולציה למציאות. אקראיות תחומים משנה באופן שיטתי פרמטרים פיזיקליים בסימולציה, מה שהופך את המודל לחזק יותר כנגד שינויים בעולם האמיתי. למידה חיזוקית עם משוב אנושי מאפשרת לאמן מודלים באמצעות אותות תגמול הנגזרים הן מסימולציות והן מאינטראקציות בעולם האמיתי.
Nvidia Cosmos, שתוכנן כמודל World Foundation, מייצר רצפי וידאו פוטוריאליסטיים מקלט פשוט, ומשמש כסביבות אימון לרובוטים. הרעיון הוא שרובוטים יוכלו ללמוד בעולמות שנוצרו אלה ללא העלויות והסיכונים של ניסויים בעולם האמיתי. המודל מבין תכונות פיזיקליות וקשרים מרחביים, ומבטיח שהתרחישים שנוצרו יהיו מציאותיים.
גישה מבטיחה נוספת היא שימוש בנתוני וידאו אנושיים. אנשים מבצעים מיליוני משימות מניפולציה מדי יום, המוקלטות בוידאו. אם ניתן יהיה לחלץ מידע רלוונטי ללמידת רובוטים מסרטונים אלה, ניתן יהיה להרחיב משמעותית את מסד הנתונים. מודלים של שפת חזות כמו CLIP הראו שניתן ללמוד מושגים חזותיים משפה טבעית, וגישות דומות נבדקות כעת עבור רובוטיקה.
מוסדות מחקר גרמניים ואירופאיים תורמים לפיתוחים אלה. מכון פראונהופר לזרימת חומרים ולוגיסטיקה עובד על סימולציות רובוטיות ומערכות למידת מכונה. מרכז המחקר הגרמני לבינה מלאכותית (DFKI) מפתח שיטות בינה מלאכותית ללמידת רובוטים. מחקר זה הוא בסיסי לתחרותיות של חברות אירופאיות, אך הוא חייב להיות נתמך על ידי מימון מספיק והעברת ידע ליישומים תעשייתיים.
אתגרים ושאלות פתוחות
למרות ההתקדמות העצומה, נותרו אתגרים רבים. חוסנם של מודלי הבסיס הוא נושא מרכזי. מודל שמבצע ביצועים טובים בסביבת בדיקה עלול להיכשל בעולם האמיתי כאשר הוא מתמודד עם מצבים בלתי צפויים. ההכללה, המוערכת כיתרון עיקרי, חייבת להוכיח את עצמה במגוון רחב של תרחישים.
בטיחותן של מערכות אוטונומיות היא ממד קריטי נוסף. ככל שרובוטים פועלים באופן אוטונומי יותר ויותר ומקבלים החלטות על סמך מודלים בסיסיים, כיצד ניתן להבטיח שהם מתנהגים בבטחה ולא יסכנו בני אדם? רובוטיקה מסורתית הסתמכה על מנגנוני בטיחות מקודדים. עם מערכות לומדות, גבולות נוקשים כאלה קשים יותר ליישום.
ההשלכות האתיות והחברתיות של רובוטיקה קוגניטיבית נתונות לוויכוח אינטנסיבי. שאלת האחריות מוגדרת מחדש. אם רובוט מקבל החלטה שגורמת נזק, מי נושא באחריות? יצרן הרובוט, מפתח מודל הבסיס, המפעיל או הרובוט עצמו? שאלות אלו אינן טריוויאליות ודורשות הבהרה משפטית ורגולטורית.
ההשפעה על שוק העבודה היא נושא לוויכוח רב. בעוד שמומחים מסוימים טוענים שרובוטים יקלו על המחסור במיומנויות וייצרו מקומות עבודה חדשים, אחרים חוששים שעובדים בעלי מיומנויות נמוכות בפרט עלולים להיעדר מעבודתם. מחקר אחד מעריך שרובוטים אנושיים יוכלו להפוך עד 40 אחוז מהמשימות הידניות לאוטומטיות. האתגר החברתי טמון בניהול המעבר באופן שיבטיח שהיתרונות של האוטומציה יחולקו בצורה הוגנת והשיבוש החברתי ימוזער.
החשיבות האסטרטגית עבור גרמניה ואירופה
פיתוח הרובוטיקה הקוגניטיבית אינו רק סוגיה טכנולוגית, אלא גם סוגיה גיאופוליטית. היכולת לפתח ולייצר רובוטים חכמים נתפסת יותר ויותר כגורם אסטרטגי. רובוטיקה מוצאת יישומים לא רק במגזרים אזרחיים אלא גם בהגנה, שם מערכות אוטונומיות צוברות חשיבות.
לגרמניה יש פוטנציאל לקחת תפקיד מוביל בתחום הרובוטיקה הקוגניטיבית אם תיווצר המסגרת הנכונה. נקודות החוזק שלה טמונות במכניקה מדויקת, פיתוח תוכנה והבנה מעמיקה של תהליכים תעשייתיים. תעשיית הרכב, שהייתה בעבר גורם מפתח ברובוטיקה, יכולה שוב למלא תפקיד מרכזי. רשתות הספקים המבוססות שלה ומאגר הנתונים הנרחב שלה ממיליוני תהליכי ייצור מהעולם האמיתי הם נכסים יקרי ערך.
עם זאת, יש לרתום באופן פעיל פוטנציאל זה. אסטרטגיית רובוטיקה לגרמניה ולאירופה צריכה לכלול מספר אלמנטים. ראשית, יש צורך בהשקעות משמעותיות במחקר ופיתוח כדי לעמוד בקצב של ארה"ב וסין. שנית, יש לעצב את המסגרת הרגולטורית כך שתעודד חדשנות ולא תעכב אותה, מבלי לפגוע בסטנדרטים של בטיחות ואתיקה. שלישית, יש להגביר את שיתוף הפעולה בין התעשייה, מוסדות מחקר וסטארט-אפים כדי להאיץ את העברת הידע למוצרים שיווקיים.
קידום יזמות ויצירת סביבה אטרקטיבית עבור סטארט-אפים בתחום הרובוטיקה הם קריטיים. רבים מהפיתוחים החדשניים ביותר מגיעים מסטארט-אפים זריזים וסובלניים לסיכון. גרמניה ואירופה חייבות להבטיח שלחברות כאלה תהיה גישה להון, כישרונות ושווקים.
הכשרת עובדים מיומנים היא גורם קריטי נוסף. הביקוש למומחים בבינה מלאכותית, רובוטיקה ותחומים קשורים עולה בהרבה על ההיצע. אוניברסיטאות ובתי ספר מקצועיים חייבים להתאים את תוכניות הלימודים שלהן ולהגדיל את ההכשרה בתחומים אלה. במקביל, יש להציע תוכניות הכשרה מחדש לעובדים קיימים כדי שיוכלו לנהל את המעבר לכוח עבודה אוטומטי.
ממכונות קשיחות לשותפים ללמידה - דרכה של אירופה לעידן הרובוטיקה
המעבר מרובוטים מתוכנתים לרובוטים לומדים מייצג את אחד השינויים הטכנולוגיים המשמעותיים ביותר של העשורים הקרובים. למודלים של יסודות רובוטים יש פוטנציאל להרחיב באופן דרמטי את הגמישות ואפשרויות היישום של מערכות אוטונומיות. רובוטים לא יהיו עוד מכונות קשיחות שמבצעות רק משימות מוגדרות מראש, אלא מערכות אדפטיביות שיכולות ללמוד מניסיון ולהסתגל למצבים חדשים.
ההשלכות הכלכליות מרחיקות לכת. אוטומציה באמצעות רובוטים קוגניטיביים יכולה להגביר את הפרודוקטיביות בתעשיות רבות, להתמודד עם מחסור במיומנויות ולחזק את התחרותיות של כלכלות מתועשות מאוד. תחזיות השוק מצביעות על צמיחה אקספוננציאלית, עם פוטנציאל לערך מוסף של טריליוני דולרים.
גרמניה ואירופה ניצבות בפני האתגר של שילוב נקודות החוזק המסורתיות שלהן בתחום הרובוטיקה עם הדרישות החדשות של מערכות קוגניטיביות. מצוינות החומרה של חברות גרמניות ואירופיות מספקת בסיס איתן, אך יש להשלים אותה עם מומחיות בתחום הבינה המלאכותית. חברות כמו Agile Robots ו-NEURA Robotics מדגימות ששחקנים אירופאים אכן מסוגלים להתחרות בתחום זה. עם זאת, התחרות העולמית עזה, וגם ארה"ב וגם סין משקיעות רבות בטכנולוגיה עתידית זו.
פיתוח זה דורש גישה מערכתית הכוללת מחקר, תעשייה, פוליטיקה וחברה. חדשנות טכנולוגית חייבת להיות מלווה ברגולציה חכמה המבטיחה בטיחות וסטנדרטים אתיים מבלי לחנוק חדשנות. הדיון החברתי על השפעת האוטומציה חייב להתנהל באופן בונה כדי להפיג חששות ולהדגיש את היתרונות.
המעבר מרובוטים מתוכנתים לרובוטים לומדים הוא יותר מסתם התקדמות טכנולוגית. הוא מסמן את תחילתו של עידן חדש שבו מכונות אינן עוד כלים גרידא, אלא שותפות העובדות לצד בני אדם כדי להתמודד עם משימות מורכבות. האופן שבו חברות יעצבו את המעבר הזה יקבע האם היתרונות של טכנולוגיה זו יהיו משותפים באופן נרחב והאם אירופה תוכל למלא תפקיד מוביל בעולם החדש הזה. ההזדמנויות הן עצומות, אך יש לנצל אותן. הזמן לפעול הוא עכשיו.
מימד חדש של טרנספורמציה דיגיטלית עם 'בינה מלאכותית מנוהלת' (בינה מלאכותית) - פלטפורמה ופתרון B2B | ייעוץ אקספרט
מימד חדש של טרנספורמציה דיגיטלית עם 'בינה מלאכותית מנוהלת' (בינה מלאכותית) – פלטפורמה ופתרון B2B | ייעוץ אקספרט - תמונה: Xpert.Digital
כאן תלמדו כיצד החברה שלכם יכולה ליישם פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית במהירות, בצורה מאובטחת וללא חסמי כניסה גבוהים.
פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת היא חבילה מקיפה ונטולת דאגות עבורכם לבינה מלאכותית. במקום להתמודד עם טכנולוגיה מורכבת, תשתית יקרה ותהליכי פיתוח ארוכים, אתם מקבלים פתרון מוכן לשימוש המותאם לצרכים שלכם משותף מתמחה - לעתים קרובות תוך מספר ימים.
היתרונות המרכזיים במבט חטוף:
⚡ יישום מהיר: מרעיון ליישום תפעולי תוך ימים, לא חודשים. אנו מספקים פתרונות מעשיים היוצרים ערך מיידי.
🔒 אבטחת מידע מקסימלית: המידע הרגיש שלך נשאר אצלך. אנו מבטיחים עיבוד מאובטח ותואם ללא שיתוף מידע עם צדדים שלישיים.
💸 אין סיכון פיננסי: אתם משלמים רק על תוצאות. השקעות גבוהות מראש בחומרה, תוכנה או כוח אדם מבוטלות לחלוטין.
🎯 התמקדו בעסק הליבה שלכם: התרכזו במה שאתם עושים הכי טוב. אנו מטפלים בכל היישום הטכני, התפעול והתחזוקה של פתרון הבינה המלאכותית שלכם.
📈 עתיד-מוכן וניתן להרחבה: הבינה המלאכותית שלכם גדלה איתכם. אנו מבטיחים אופטימיזציה וגמישות מתמשכת, ומתאימים את המודלים לדרישות חדשות באופן גמיש.
עוד על זה כאן:
השותף הגלובלי שלך לשיווק ופיתוח עסקי
☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית
☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!
Konrad Wolfenstein
אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.
אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital
אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.
☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום
☑️ יצירה או התאמה מחדש של האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה
☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים
Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות
Pioneeer פיתוח עסקי / שיווק / יחסי ציבור / מדד
🎯🎯🎯 תיהנו מהמומחיות הנרחבת והחד-פעמית של Xpert.Digital בחבילת שירותים מקיפה | BD, מחקר ופיתוח, XR, יחסי ציבור ואופטימיזציית נראות דיגיטלית
תהנו מהמומחיות הנרחבת והחמש-כפולה של Xpert.Digital בחבילת שירותים מקיפה | מחקר ופיתוח, XR, יחסי ציבור ואופטימיזציה של נראות דיגיטלית - תמונה: Xpert.Digital
ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.
עוד על זה כאן:
