בינה מלאכותית רובוטית ובינה מלאכותית פיזית: עידן חדש של אוטומציה חכמה

אוטומציה: מדוע בינה מלאכותית פיזית תשלוט במפעל העתיד - ותשנה את התעשייה שלכם

בינה מלאכותית נמצאת בנקודת מפנה מהותית. לאחר עשרות שנים שבהן מערכות בינה מלאכותית פעלו בעיקר בסביבות דיגיטליות כמו ניתוח נתונים או יצירת תוכן, הטכנולוגיה עוזבת כעת את הכלוב הווירטואלי שלה ומתבטאת יותר ויותר במציאות הפיזית. מעבר זה למה שמכונה בינה מלאכותית פיזית - בינה מגולמת - לא רק מסמן קפיצה טכנולוגית אלא מבשר פוטנציאלית את המהפכה התעשייתית הבאה, כאשר אלגוריתמים מופשטים הופכים למערכות פעולה המקיימות אינטראקציה ישירה עם עולמנו התלת-ממדי.

הממד הכלכלי של טרנספורמציה זו עוצר נשימה: השוק העולמי לבינה מלאכותית פיזית צפוי לגדול מ-5.41 מיליארד דולר בשנת 2025 ל-61.19 מיליארד דולר עד 2034. במקביל, כל נוף הבינה המלאכותית מתרחב בתנופה דומה, מה שמאותת על שינוי מבני עמוק באופן שבו עסקים, תעשיות וחברות יתקשרו עם אוטומציה ובינה בעתיד.

אבל בינה מלאכותית פיזית היא יותר מסתם יישום של אלגוריתמים ברובוטים. בעוד שבינה מלאכותית רובוטית קלאסית מסתמכת לעתים קרובות על מערכות נוקשות המתוכנתות למשימות ספציפיות, בינה מלאכותית פיזית מייצגת גישה הוליסטית. היא מבוססת על מודלים בסיסיים ניתנים להכללה המפתחים ידע בסיסי על העולם ומאפשרים הבנה מקיפה של הסביבה - התפתחות שמוביל מארכיטקטורות ענן מרכזיות לבינה מלאכותית קצה מבוזרת, הנשלטת מקומית.

דור חדש זה של מערכות, המכונה לעתים קרובות בינה מלאכותית פיזית אוטונומית או בינה מלאכותית מגולמת, מתעלה על מגבלות הבינה המלאכותית הדיגיטלית על ידי גישור על הפער הדיגיטלי-פיזי באמצעות רשתות חיישנים מתוחכמות, עיבוד בזמן אמת ויכולות קבלת החלטות אוטונומיות. בליבתה, המטרה היא לפתח מכונות שלא רק מבצעות פקודות אלא גם מבינות את העולם האמיתי ויכולות להגיב בגמישות לאתגרים בלתי צפויים - החל משליטה אוטונומית ברובוטים דמויי אדם במפעלים ועד לטכנולוגיה חקלאית מדויקת בשטח. פיתוח זה מונע במידה רבה על ידי מודלים של ראייה-שפה-פעולה (VLA) וסימולציות מבוססות פיזיקה בתאומים דיגיטליים, המאפשרים יצירת נתונים ללא סיכון וניתנת להרחבה לאימון מערכות רובוטיות אלו.

כאשר מכונות לומדות לחשוב ולגעת בעולם - מדוע מיזוג הדיגיטלי והפיזי מבשר את המהפכה התעשייתית הבאה

התפתחות הבינה המלאכותית הגיעה לנקודת מפנה מכרעת. לאחר עשרות שנים שבהן מערכות בינה מלאכותית פעלו אך ורק בתחומים דיגיטליים, והוגבלו לעיבוד נתונים וליצירת טקסט, תמונות או ניתוחים, מתרחשת כעת שינוי מהותי. בינה מלאכותית עוזבת את הכלוב הווירטואלי שלה ומתבטאת יותר ויותר במציאות הפיזית. התפתחות זו מסמנת את המעבר מבינה דיגיטלית גרידא לבינה מגולמת, מאלגוריתמים מופשטים למערכות פעולה שיכולות להתערב ישירות בעולמנו התלת-ממדי.

תחזיות שוק וממד כלכלי

השוק העולמי לבינה מלאכותית פיזית מדגים בצורה חיה את היקף השינוי הזה. שוק זה, ששוויו 5.41 מיליארד דולר בשנת 2025, צפוי לגדול ל-61.19 מיליארד דולר עד 2034, המייצג קצב צמיחה שנתי ממוצע של 31.26 אחוזים. אנליסטים אחרים צופים צמיחה דינמית אף יותר, עם הערכות הנעות בין 3.78 מיליארד דולר בשנת 2024 ל-67.91 מיליארד דולר עד 2034, המקבילות לקצב צמיחה שנתי של 33.49 אחוזים. נתונים מרשימים אלה אינם משקפים רק מגמה טכנולוגית, אלא מאותתים על שינוי מבני באופן שבו עסקים, תעשיות וחברות מקיימים אינטראקציה עם אוטומציה ואינטליגנציה.

במקביל, שוק מערכות הבינה המלאכותית האוטונומיות מתרחב במומנטום דומה. נוף הבינה המלאכותית האוטונומית העולמי צפוי לגדול ב-18.4 מיליארד דולר בין 2025 ל-2029, המייצג קצב צמיחה שנתי ממוצע של 32.4 אחוזים. תחזיות לשוק הבינה המלאכותית הכולל מציירות תמונה רחבה אף יותר: מ-294.16 מיליארד דולר בשנת 2025 ל-1,771.62 מיליארד דולר עד 2033. נתונים אלה ממחישים כי בינה מלאכותית אינה עוד רק כלי לייעול תהליכים קיימים, אלא מתפתחת למניע בסיסי של טרנספורמציה כלכלית.

מהענן לקצה: שינוי פרדיגמה

ההבחנה בין בינה מלאכותית פיזית לבינה מלאכותית רובוטית קלאסית נראית עדינה במבט ראשון, אך בבחינה מדוקדקת יותר מתגלה כפרדיגמטית להבנת המהפכה הטכנולוגית הנוכחית. שני המושגים פועלים בצומת שבין אינטליגנציה דיגיטלית לביטוי פיזי, אך גישותיהם, יכולותיהם ופוטנציאלם שונים באופן מהותי. בעוד שבינה מלאכותית רובוטית מסורתית מסתמכת על מערכות ייעודיות המתוכנתות למשימות ספציפיות, בינה מלאכותית פיזית מייצגת גישה הוליסטית המבוססת על מודלים בסיסיים ניתנים להכללה, המאפשרים תפיסה בסיסית של העולם בהקשרים פיזיים.

ההתכנסות של שני נתיבי פיתוח אלה מובילה לדור חדש של מערכות המכונה בינה מלאכותית פיזית אוטונומית (Autonomous Physical AI). מערכות אלו משלבות את הדמוקרטיזציה של בינה מלאכותית בעלת ביצועים גבוהים באמצעות מודלים בקוד פתוח עם שילוב של בינה מלאכותית במערכות פיזיות שיכולות לפעול באופן אוטונומי, מבוזר ועצמאי לתשתיות ענן מרכזיות. פיתוח זה מסמן שינוי מבני מארכיטקטורת ענן מרכזית לעבר תשתית בינה מלאכותית מבוזרת ומבוקרת מקומית.

הבחנות ויסודות מושגיים

ההבחנה בין בינה מלאכותית פיזית, בינה מלאכותית רובוטית ומושגים קשורים דורשת הבהרה מושגית מדויקת, שכן דיונים עכשוויים כוללים לעתים קרובות ערבוב שמסבך את הבנת הספציפיים שלהם. היסודות הקונספטואליים של טכנולוגיות אלו מושרשים במסורות מדעיות שונות ושואפים, במקרים מסוימים, למטרות שונות.

במובן הקלאסי שלה, בינה מלאכותית רובוטית מתייחסת ליישום של בינה מלאכותית במכונות פיזיות המתוכנתות לבצע משימות ספציפיות באופן אוטומטי. רובוט מייצג את החומרה, המכונה הפיזית עם החיישנים, המפעילים והרכיבים המכניים שלה. הבינה המלאכותית מתפקדת כתוכנה המבוססת על אלגוריתמים ולמידת מכונה, ומאפשרת קבלת החלטות אוטונומית ועיבוד נתונים. בניגוד לרובוטים, לבינה מלאכותית עצמה אין נוכחות פיזית אלא קיימת אך ורק בצורת תוכנה. הנקודה המכרעת היא שבעוד שניתן ליישם בינה מלאכותית ברובוטים כדי לשפר את יכולותיהם, היא אינה חובה.

מגבלות הרובוטיקה התעשייתית הקלאסית

רובוטים תעשייתיים קונבנציונליים פועלים לעתים קרובות לחלוטין ללא בינה מלאכותית, ומבצעים תהליכים חוזרים באמצעות תכנות נוקשה מנקודה לנקודה. מערכות אלו הן מכונות הנעות מנקודה אחת לאחרת, מצייתות לפקודות מוגדרות מראש מבלי להיות מסוגלות לבצע פרשנויות משלהן. זה הופך את התהליכים לנוקשים ולא גמישים. השימוש בבינה מלאכותית הוא מה שמאפשר בסופו של דבר לרובוטים להשתמש בעיניים בצורת מצלמות תלת מימד, "לראות" אובייקטים, ולנצל בינה מקומית כדי ליצור תוכניות תנועה משלהם ולתפעל אובייקטים ללא תכנות מדויק מנקודה לנקודה.

בינה מלאכותית פיזית: יותר מסתם תכנות

בינה מלאכותית פיזית חורגת משמעותית מעבר להגדרה זו. המונח מתאר את שילובה של בינה מלאכותית במערכות כמו מכוניות, רחפנים או רובוטים, ומאפשר לבינה מלאכותית לתקשר עם העולם הפיזי האמיתי. בינה מלאכותית פיזית מעבירה את המיקוד מאוטומציה של משימות חוזרות ונשנות לאוטונומיה מערכתית גדולה יותר. זה פותח תחומי יישום חדשים ופוטנציאל שוק מורחב. בינה מלאכותית פיזית מתייחסת למערכות בינה מלאכותית שמבינות ומקיימות אינטראקציה עם העולם האמיתי על ידי ניצול מיומנויות מוטוריות, הנמצאות לעתים קרובות במכונות אוטונומיות כמו רובוטים, כלי רכב אוטונומיים וחללים חכמים.

בניגוד לבינה מלאכותית מסורתית, הפועלת אך ורק בתחומים דיגיטליים, בינה מלאכותית פיזית מגשרת על הפער הדיגיטלי-פיזי באמצעות רשתות חיישנים מתוחכמות, עיבוד בזמן אמת ויכולות קבלת החלטות אוטונומיות. טכנולוגיה זו מאפשרת למכונות לצפות בסביבתן באמצעות חיישנים, לעבד מידע זה עם בינה מלאכותית ולבצע פעולות פיזיות באמצעות מפעילים. ההבדל המהותי טמון בעובדה שבינה מלאכותית פיזית אוספת באופן רציף נתונים מסביבות פיזיות באמצעות מספר חיישנים בו זמנית, ובכך מפתחת הבנה מקיפה של הסביבה.

בינה מלאכותית מגולמת: אינטליגנציה באמצעות אינטראקציה

בינה מלאכותית מגולמת, או Embodied AI, מתייחסת למגמה עדכנית במחקר בינה מלאכותית העוקבת אחר תיאוריית ה-embodied. תיאוריה זו טוענת כי יש להבין את האינטליגנציה בהקשר של פעולות של סוכנים פיזיים בעולם פיזי וחברתי אמיתי. בניגוד ללמידת מכונה קלאסית ברובוטיקה, בינה מלאכותית מגולמת מקיפה את כל היבטי האינטראקציה והלמידה בסביבה: מתפיסה והבנה ועד לחשיבה, תכנון ובסופו של דבר, ביצוע או שליטה.

מחקר מוקדם בתחום הבינה המלאכותית תפס תהליכי חשיבה כמניפולציה מופשטת של סמלים או פעולות חישוביות. ההתמקדות הייתה באלגוריתמים ובתוכניות מחשב, כאשר החומרה הבסיסית נחשבה ברובה בלתי רלוונטית. רודני ברוקס, מדען מחשבים ומדען קוגניטיבי אוסטרלי, היה אחד הראשונים לערער באופן מהותי על נקודת מבט זו. בהרצאתו המשפיעה, הוא מתח ביקורת על הנוהג הנפוץ דאז של פיתוח מערכות בינה מלאכותית תוך שימוש בגישה מלמעלה למטה שהתמקדה בחיקוי יכולות פתרון בעיות והיגיון אנושיות.

ברוקס טען כי מודלים של אינטליגנציה שפותחו במסגרת מחקר מסורתי של בינה מלאכותית, אשר הסתמכו במידה רבה על פעולתם של המחשבים שהיו זמינים באותה תקופה, כמעט ולא דמו לשיטת הפעולה של מערכות ביולוגיות חכמות. הדבר ניכר מהעובדה שרוב הפעילויות שאנשים עוסקים בהן בחיי היומיום אינן פתרון בעיות ואינן תכנון, אלא התנהגות שגרתית בסביבה יחסית נעימה, אך דינמית ביותר. כשם שלמידה אנושית מסתמכת על חקירה ואינטראקציה עם הסביבה, סוכנים מגולמים חייבים לחדד את התנהגותם באמצעות ניסיון.

בינה מלאכותית מגולמת מתעלה על מגבלות הבינה המלאכותית הדיגיטלית על ידי אינטראקציה עם העולם האמיתי באמצעות מערכות בינה מלאכותית פיזיות. היא שואפת לגשר על הפער בין בינה מלאכותית דיגיטלית ליישומים בעולם האמיתי. עבור סוכן אינטליגנטי מגולם, המבנה והתכונות הפיזיות שלו, יכולותיו החושיות ואפשרויות הפעולה שלו ממלאים תפקיד מכריע. אינטליגנציה לא צריכה להתקיים בבידוד אלא להתבטא באמצעות אינטראקציה מגוונת ורב-מודאלית עם הסביבה.

מודלים גנרטיביים וסימולציה של המציאות

בינה מלאכותית פיזיקלית גנרטיבית מרחיבה מודלים קיימים של בינה מלאכותית גנרטיבית על ידי הוספת היכולת להבין קשרים מרחביים ותהליכים פיזיקליים בעולמנו התלת-ממדי. הרחבה זו מתאפשרת על ידי שילוב נתונים נוספים בתהליך האימון של הבינה המלאכותית, נתונים המכילים מידע על מבנים מרחביים וחוקים פיזיקליים של העולם האמיתי. מודלים גנרטיביים של בינה מלאכותית, כגון מודלי שפה, מאומנים עם כמויות גדולות של נתוני טקסט ותמונה ומרשימים ביכולתם ליצור שפה דמוית אדם ולפתח מושגים מופשטים. עם זאת, הבנתם את העולם הפיזי ואת חוקיו מוגבלת; הם חסרים הקשר מרחבי.

יצירת נתונים מבוססת פיזיקה מתחילה ביצירת תאום דיגיטלי, כמו מפעל. חיישנים ומכונות אוטונומיות כמו רובוטים משולבים במרחב וירטואלי זה. לאחר מכן מופעלים תרחישים מהעולם האמיתי על סמך סימולציות מבוססות פיזיקה, שבהן חיישנים לוכדים אינטראקציות שונות, כגון הדינמיקה של גופים קשיחים (למשל, תנועות והתנגשויות) או האינטראקציה של אור עם סביבתו. טכנולוגיה זו מתגמלת מודלים פיזיקליים של בינה מלאכותית על השלמת משימות בהצלחה בסימולציה, ומאפשרת להם להסתגל ולהשתפר ללא הרף.

באמצעות אימון חוזר ונשנה, מכונות אוטונומיות לומדות להסתגל למצבים חדשים ולאתגרים בלתי צפויים, ומכינות אותן ליישומים בעולם האמיתי. עם הזמן, הן מפתחות מיומנויות מוטוריות עדינות מתוחכמות לשימושים מעשיים כגון אריזה מדויקת של קופסאות, תמיכה בתהליכי ייצור או ניווט אוטונומי בסביבות מורכבות. עד כה, מכונות אוטונומיות לא הצליחו לתפוס ולפרש באופן מלא את סביבתן. בינה מלאכותית פיזיקלית גנרטיבית מאפשרת כיום לפתח ולאמן רובוטים שיכולים לתקשר בצורה חלקה עם העולם האמיתי ולהסתגל באופן גמיש לתנאים משתנים.

ארכיטקטורה טכנולוגית ופונקציונליות

הבסיס הטכנולוגי של בינה מלאכותית פיזית ומערכות בינה מלאכותית רובוטיות מתקדמות מבוסס על יחסי הגומלין בין מספר טכנולוגיות מפתח, אשר רק בשילוב מאפשרות את היכולות המרשימות של מערכות אוטונומיות מודרניות. ארכיטקטורה זו שונה באופן מהותי מפתרונות אוטומציה מסורתיים ביכולתה להכליל, ללמוד באופן רציף ולהסתגל לסביבות לא מובנות.

בלב המהפכה הטכנולוגית הזו עומדים מודלים בסיסיים (Foundation Models), מערכות בינה מלאכותית גדולות ומאומנות מראש, המשמשות כמונח מטריה למערכות הבינה המלאכותית הגדולות הנפוצות כיום מאז 2021. מודלים אלה מאומנים בתחילה בהרחבה עם כמויות עצומות של נתונים, ולאחר מכן ניתנים להתאמה למגוון רחב של משימות באמצעות הכשרה ייעודית מועטה יחסית, המכונה "כוונון עדין". הכשרה מקדימה זו מאפשרת למודלים בסיסיים לא רק להבין שפה, אלא, חשוב מכך, לפתח ידע רחב על העולם ולחשוב בצורה הגיונית, להסיק, להפשט ולתכנן במידה מסוימת.

תכונות אלו הופכות מודלים של יסודות למתאימים במיוחד לשליטה ברובוטים, תחום שנחקר באופן אינטנסיבי במשך כשלוש שנים וכיום מוביל למהפכה ברובוטיקה. הודות לתכונות אלו, מודלים כאלה עדיפים בהרבה על בינה מלאכותית רובוטית קונבנציונלית וייעודית. מסיבות אלו, השימוש במודלי יסודות מתאימים כמוחות רובוטיים מהווה פריצת דרך, ולראשונה פותח את הדרך לפיתוח רובוטים אינטליגנטיים באמת, שימושיים באופן מעשי, ולכן ניתנים ליישום אוניברסלי.

מודלים של ראייה-שפה-פעולה (VLA): המוח של הרובוט

בניגוד למודלים סטנדרטיים של יסודות, שאינם מתוכננים או מותאמים לרובוטיקה ולדרישות הספציפיות שלה, מודלים של יסודות רובוטיקה מאומנים בנוסף על מערכי נתונים של רובוטיקה וכוללים התאמות אדריכליות ספציפיות. מודלים אלה הם בדרך כלל מודלים של ראייה-שפה-פעולה (SNA) המעבדים דיבור וכן נתוני תמונה ווידאו ממצלמות כקלט ומאומנים להפיק ישירות פעולות - כלומר, פקודות תנועה עבור המפרקים והמפעילים של הרובוט.

אבן דרך מרכזית בפיתוח זה הייתה ה-RT-2 של גוגל DeepMind מאמצע 2023, המייצג את ה-VLA הראשון במובן הצר ביותר. המודלים הנוכחיים כוללים את OpenVLA בקוד פתוח משנת 2024, כמו גם מערכות מתקדמות אחרות. הארכיטקטורה של מודלים אלה מורכבת ביותר וכוללת בדרך כלל מקודד ויזואלי הממיר תמונות מצלמה לייצוגים מספריים, מודל שפה גדול כבליבה לחשיבה ותכנון, ומפענחי פעולה ייעודיים המייצרים פקודות רובוט רציפות.

חשיבה מגולמת: הבנה ופעולה

היבט מרכזי של מערכות בינה מלאכותית פיזיקליות מודרניות טמון ביכולתן לבצע חשיבה מגולמת - היכולת של מודלים להבין את העולם הפיזי וכיצד לתקשר איתו. חשיבה מגולמת מקיפה את מערך הידע העולמי הכולל את המושגים הבסיסיים החיוניים לפעולה בעולם המגולם פיזית מטבעו. זוהי יכולת של מודלי שפת ראייה (VLMs) ואינה מוגבלת בהכרח לרובוטיקה. בדיקת חשיבה מגולמת כרוכה פשוט בהנחיית תמונות ל-VLMs.

משימות ראייה ממוחשבת קלאסיות כגון זיהוי אובייקטים והתכתבות מרובת תצוגות נופלות תחת חשיבה מגולמת. משימות אלו מבוטאות כולן כהנחיות דיבור. ניתן לבחון חשיבה מגולמת גם באמצעות מענה לשאלות חזותיות. שאלות אלו בודקות את ההבנה הנדרשת לאינטראקציה עם הסביבה. בנוסף לחשיבה פיזית כללית, מערכות יכולות להשתמש בידע עולמי כדי לקבל החלטות. לדוגמה, ניתן לבקש מרובוט להביא חטיף בריא מהמטבח, כאשר ידע עולמי בניהול חיים וירטואליים (VLM) משמש כדי לקבוע כיצד לבצע פקודה מעורפלת זו.

עבור יישומי רובוטיקה, חיוני למנף הבנה זו כדי לאפשר פעולות משמעותיות בעולם האמיתי. משמעות הדבר היא תרגום הבנה ברמה גבוהה לפקודות בקרה מדויקות דרך ממשקי ה-API של החומרה של הרובוט. לכל רובוט יש ממשק שונה, והידע על אופן השליטה של ​​הרובוט אינו קיים במודלים המאומנים מראש (VLM). האתגר טמון בהרחבת המודלים הגדולים והמאומנים מראש, כך שיוכלו להפיק פעולות רציפות עבור גלגולי רובוט ספציפיים, תוך שמירה על היכולות היקרות של ה-VLM.

פתרון חדשני לאתגר זה הוא ארכיטקטורת Action Expert, מודל טרנספורמר עם אותו מספר שכבות אך ממדי הטמעה ורוחבי MLP קטנים יותר. ראשי הקשב וממד ההטמעה לכל ראש חייבים להתאים למודל הראשי כדי לאפשר אסימוני קידומת במנגנון הקשב. במהלך העיבוד, אסימוני סיומת עוברים דרך טרנספורמר Action Expert, תוך שילוב ההטמעות KV מהקידומת, אשר מחושבות פעם אחת ולאחר מכן מאוחסנות במטמון.

טכנולוגיות מפתח: סימולציה, בינה מלאכותית בקצה ולמידה באמצעות העברה

מימוש הבינה המלאכותית הפיזית מבוסס על יחסי הגומלין בין שלוש טכנולוגיות מרכזיות. ראשית, סימולציות ריאליסטיות בצורת תאומים דיגיטליים מאפשרות מיפוי מדויק של תהליכים, זרימות חומרים ואינטראקציות, דבר חיוני ללמידת רובוטים אוטונומית. שנית, חומרת בינה מלאכותית בקצה מבטיחה שמערכות בינה מלאכותית יפעלו באופן מקומי על הרובוט, למשל, באמצעות מערכות קומפקטיות מבוססות GPU. שלישית, ראייה ממוחשבת מתקדמת מאפשרת למערכות זיהוי חזותי לזהות אובייקטים, צורות ווריאציות שונות.

למידת רובוטים מתרחשת כאשר מודלים של בינה מלאכותית מאומנים בסימולציות והידע שלהם מועבר לרובוטים פיזיים. למידה באמצעות העברה מאיצה משמעותית את ההסתגלות למשימות חדשות. ניתוח נתונים בזמן אמת עם פלטפורמות כמו Microsoft Fabric מאפשר ניתוח נתוני תהליך, זיהוי צווארי בקבוק וגזירת אופטימיזציות. המציאות והמכונה משוחזרים באופן וירטואלי עם כל חוקי הטבע והמפרטים שלהן. התאום הדיגיטלי הזה לומד, למשל, באמצעות למידת חיזוקים, בדיוק כיצד לנוע ללא התנגשויות, כיצד לבצע תנועות רצויות וכיצד להגיב לתרחישים מדומים שונים.

הבינה המלאכותית יכולה לבחון אינספור מצבים ללא סיכון מבלי לפגוע ברובוט הפיזי. הנתונים המתקבלים מועברים לאחר מכן לרובוט האמיתי לאחר שהתאום הדיגיטלי למד מספיק. רובוטים המצוידים במערכות בינה מלאכותית מתאימות לא רק מבצעים תוכניות נוקשות, אלא גם מסוגלים לקבל החלטות ולהסתגל. בינה מלאכותית פיזית משמשת כדי לתת לרובוטים הקשר והבנה מצבית. בפועל, משמעות הדבר היא שרובוטים עם בינה מלאכותית פיזית יכולים לשלוט בתהליכים משתנים הדורשים יכולת הסתגלות.

נתונים כדלק: אתגרים ופתרונות

היבט מכריע נוסף טמון ביצירת נתונים לאימון מערכות אלו. בעוד ש-VLMs מאומנים על טריליוני טוקנים של נתונים מבוססי אינטרנט, ניתן להשיג מספר דומה של טוקנים עם נתוני רובוטיקה. Open X-Embodiment מכיל 2.4 מיליון פרקים. בהנחה של 30 שניות לפרק, דגימת פריימים של 30 הרץ, וכ-512 טוקנים של ראייה לפריים, ניתן להגיע ליותר מטריליון טוקנים. מאמץ קולקטיבי זה של 21 מוסדות אקדמיים ותעשייתיים מאחד 72 מערכי נתונים שונים מ-27 רובוטים שונים ומכסה 527 יכולות על פני 160,266 משימות.

סטנדרטיזציה של נתונים מסוגי רובוטים מגוונים עם חיישנים ומרחבי פעולה שונים לפורמט אחיד מציגה אתגר טכני עצום, אך היא קריטית לפיתוח מודלים הניתנים להכללה. מודלים בסיסיים עולמיים משמשים ליצירה או שכפול של נתוני אימון ניתנים להרחבה עבור מודלים בסיסיים של רובוטיקה, מכיוון שהמחסור היחסי בנתוני אימון רלוונטיים לרובוטיקה הוא כיום צוואר הבקבוק הגדול ביותר בפיתוחם.

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:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש

תחומי יישום ספציפיים לתעשייה ופוטנציאל שוק

היישום המעשי של בינה מלאכותית פיזית ומערכות רובוטיות מתקדמות מתפתח במגוון רחב של תעשיות ומקרי שימוש, כאשר כל מגזר מציג דרישות, אתגרים ופוטנציאל ספציפיים. ניתוח השווקים השונים מראה בבירור שגישה של "מידה אחת מתאימה לכולם" אינה אופטימלית עבור כל התעשיות; במקום זאת, המאפיינים הספציפיים של כל תעשייה קובעים איזו צורה של אוטומציה חכמה מספקת את היתרונות הגדולים ביותר.

השימוש בבינה מלאכותית פיזית בולט במיוחד בייצור תעשייתי. תעשיית הרכב נמצאת בחזית השינוי הזה. BMW היא יצרנית הרכב הראשונה שבוחנת רובוטים דמויי אדם בייצור, ובמיוחד את ה-Figure 02 במפעל ספרטנבורג שלה בארה"ב. בניגוד לאופטימוס של טסלה, שנשאר ברובו בשלב הקונספט, ה-Figure 02 הנשלט על ידי בינה מלאכותית כבר לוקח חלקי מתכת פחית ממדף ומכניס אותם למכונה - משימה שבאופן מסורתי בוצעה על ידי בני אדם במפעלי רכב.

BMW ו-Figure AI מתכננות לחקור במשותף נושאים טכנולוגיים כגון בינה מלאכותית, בקרת רובוטים, וירטואליזציה של ייצור ושילוב רובוטים. תעשיית הרכב, וכתוצאה מכך ייצור כלי רכב, מתפתחת במהירות. לשימוש ברובוטים לשימוש כללי יש פוטנציאל להגביר את הפרודוקטיביות, לעמוד בדרישות הגוברות של הלקוחות ולאפשר לצוותים להתמקד בשינויים הצפויים. המטרה ארוכת הטווח היא להקל על עובדי המפעל ממשימות מאתגרות ומעייפות מבחינה ארגונומית.

אוטומציה תעשייתית נהנית מבינה מלאכותית פיזית באמצעות שילוב של תאומים דיגיטליים, בינה מלאכותית בקצה ורובוטיקה, ומגדירה מחדש את המושג אוטומציה. בייצור, מה שנקרא תאומים חיים - מודלים דיגיטליים אשר לא רק מתארים אלא גם שולטים באופן פעיל בתהליכים - פותחים אפשרויות חדשות. אלה מאפשרים זיהוי של צווארי בקבוק לפני שהם הופכים קריטיים, בדיקת תהליכים חדשים והערכת וריאנטים, כמו גם אימון ללא סיכון של מערכות אוטונומיות. במיוחד בתחומי לוגיסטיקה 4.0 ומחסנים חכמים, תאומים חיים משפרים את אמינות התכנון, את התפעול מפני כשל ואת מהירות התגובה.

לוגיסטיקה 4.0: תאומים דיגיטליים במבחן הלכה למעשה

הדוגמה של קבוצת KION מדגימה במדויק כיצד בינה מלאכותית פיזית יכולה לתמוך בלוגיסטיקה של מחסנים בעולם האמיתי. KION, Accenture ו-NVIDIA מפתחות במשותף פתרון שבו רובוטים חכמים מאומנים כולם בתוך תאום דיגיטלי של המחסן. שם, הרובוטים לומדים תהליכים כגון טעינה ופריקה, איסוף הזמנות ואריזה מחדש לפני פריסתם במחסן בפועל. המערכת מבוססת על פלטפורמת הסימולציה NVIDIA Omniverse. בנוסף, NVIDIA Mega, מסגרת בתוך Omniverse שתוכננה במיוחד עבור יישומים תעשייתיים, משמשת לתמיכה בסימולציה מקבילה של מערכות שלמות וציי רובוטים.

היתרונות ניכרים בכמה דרכים. סימולציה של תהליכי מחסן אופייניים מפחיתה משמעותית שגיאות בפעילות בעולם האמיתי. האימון הוא ללא סיכונים, מואץ ואינו דורש משאבים ממשיים. לאחר אימון מוצלח, הרובוטים משתלטים על משימות בעולם האמיתי, הנשלטות בזמן אמת על ידי בינה מלאכותית הפועלת ישירות על הרובוט. יתר על כן, תאומים דיגיטליים מאפשרים תכנון אסטרטגי פרואקטיבי, המאפשר לחברות לבדוק ולמטב באופן וירטואלי פריסות שונות, רמות אוטומציה ותצורות כוח אדם מראש מבלי לשבש את הפעילות השוטפת.

תעשיית הלוגיסטיקה והתחבורה עוברת טרנספורמציה מקיפה באמצעות בינה מלאכותית. בינה מלאכותית מיושמת בתחומים שונים של הלוגיסטיקה. לצורך חיזוי ביקוש ותכנון מכירות, 62 אחוז מהחברות מסתמכות על תמיכה של בינה מלאכותית, בעוד 51 אחוז משתמשים בבינה מלאכותית לאופטימיזציה של ייצור ו-50 אחוז לאופטימיזציה של תחבורה. היישומים נעים בין זיהוי תוויות שונות של חומרים מסוכנים והבחנה בין אובייקטים ללא מספרים סידוריים או תוויות ועד ניתוח נתוני חיישנים על פעילויות ותנועות.

מערכות בינה מלאכותית יכולות לחזות זמני הגעה של תחבורה באמצעות נתונים ממקורות מרובים וליצור תחזיות מכירות עם נתונים רב-משתנים משרשראות אספקה ​​וממקורות ציבוריים. הן מתזמנות הפסקות לעובדים באמצעות סימנים חיוניים, תנועה ונתוני תפעול מכונה, מאפשרות תכנון אוטומטי של עומסים באמצעות רשתות עצביות קונבולוציוניות, ומנטרות בחירת מצבי תחבורה כדי לזהות בהדרגה פתרונות טובים יותר. האינטראקציה בין אדם למכונה משופרת על ידי רובוטים קוליים מאומנים, בעוד שרובוטי תחבורה משתמשים בדפוסים אופטיים כדי למקם ולהתמצא.

שירותי בריאות: דיוק וסיוע

שירותי הבריאות מייצגים תחום יישום רגיש במיוחד אך מבטיח. למעלה מ-40 אחוז מאנשי המקצוע הרפואיים בגרמניה משתמשים בטכנולוגיות הנתמכות על ידי בינה מלאכותית במתקנים או במרפאות שלהם. ברפואה היומיומית, משמעות הדבר היא שמחלקות רדיולוגיה משתמשות בבינה מלאכותית כדי לנתח תמונות, או שאפליקציות לבדיקת תסמינים הנתמכות על ידי בינה מלאכותית משמשות לאבחונים ראשוניים. יישום מרכזי לבינה מלאכותית טמון בניתוח אוטומטי של רשומות רפואיות. בינה מלאכותית יכולה לתמוך ברופאים באבחונים משום שהיא מסתמכת ומנתחת כמות עצומה של נתונים קיימים - משמעותית יותר ממה שרופא יכול היה לצבור אי פעם במהלך הקריירה שלו.

שלושה סוגי רובוטים משמשים במערכת הבריאות הגרמנית: רובוטי טיפול, רובוטי טיפול ורובוטים כירורגיים. רובוטי טיפול יכולים להנחות באופן עצמאי תרגילים, בעוד שרובוטי טיפול תומכים באנשי מקצוע בתחום הבריאות. רובוטים כירורגיים יכולים לבצע חתכים באופן עצמאי ולסייע למנתחים אנושיים. השימוש בהם חיוני עבור חלק מהפרוצדורות הזעיר-פולשניות. הרובוט דה וינצ'י של Intuitive Surgical מסייע למנתחים לבצע פרוצדורות מדויקות וזערי-פולשניות באמצעות שילוב של שליטה אנושית של מנתח ובינה מלאכותית מגולמת, המאחדת אינטואיציה אנושית ודיוק רובוטי.

שוק הבינה המלאכותית הפיזית בתחום הבריאות נשלט על ידי רובוטים כירורגיים, ובמיוחד מערכות כירורגיות בסיוע רובוטים, שהובילו את השוק בשנת 2024. בתוך הרובוטיקה, צפויים מגזרי הנוירוכירורגיה והאורתופדיה לחוות את שיעורי הצמיחה הגבוהים ביותר במהלך תקופת התחזית. מעבר לרדיולוגיה ולפתולוגיה, יישומי בינה מלאכותית ממלאים תפקיד חשוב יותר ויותר באבחון והתערבויות בכל ההתמחויות הרפואיות. ברפואה מותאמת אישית, בינה מלאכותית תומכת בניתוח של סמנים ביולוגיים.

חקלאות חכמה: בינה מלאכותית בשטח

החקלאות מתפתחת לתחום דינמי באופן מפתיע עבור יישומי בינה מלאכותית פיזית. כמעט מחצית מכל החוות עובדות כיום עם בינה מלאכותית. הפוטנציאל הגדול ביותר נראה בתחזיות אקלים ומזג אוויר, אך גם בתכנון קציר וייצור, כמו גם בתחזיות יבול. פתרונות לעבודות משרדיות יומיומיות מעניינים גם הם ככלי עזר פוטנציאליים. החקלאות היא בין חלוצי הבינה המלאכותית. השימוש בה הופך הכרחי יותר ויותר עקב העומס המוטל על מנהלי חוות.

בינה מלאכותית פיזית תמלא תפקיד חשוב יותר ויותר בחקלאות ובעיבוד מזון בשנים הקרובות. בעבר, תהליכים טבעיים רבים היו קשים להבנה, אך כעת ההתקדמות הטכנולוגית התקדמה עד כדי כך שמערכות יכולות להגיב באופן אינדיבידואלי לסביבתן. הן מסתגלות לעולם הקיים, במקום לדרוש עיצוב מחדש של העולם עבורן. חקלאים מודרניים עובדים יותר ויותר בצורה היברידית, המשלבת עבודה מבוססת מחשב ועבודה מעשית בשטח. טכנולוגיות שונות משמשות בשדות וברפתות למדידת נתונים ולמטב תהליכים.

שינויי האקלים וגידול אוכלוסין מתמיד מציבים אתגרים עצומים בפני החקלאות המודרנית. כדי להתמודד ביעילות עם בעיות גלובליות אלו, שימוש ממוקד בבינה מלאכותית פיזית בחוות מכל הגדלים יכול לתרום תרומה מכרעת. בניגוד להנחה הרווחת שטכנולוגיות כאלה מתאימות רק לחוות גדולות, עסקים קטנים יותר בפרט יכולים להפיק תועלת רבה מיתרונותיהן. השימוש במכונות קומפקטיות כמו מכסחות דשא רובוטיות חכמות או מכסחות עשבים אוטומטיות מאפשר להן להשיג יעילות ולבצע משימות שעבורן כיום אין עוד כוח אדם זמין בשוק העבודה.

טכנולוגיות וחיישנים לזיהוי תמונה יכולים לסייע ביישום חומרי הדברה בצורה מדויקת הרבה יותר, ובמקרים מסוימים אף לחסל אותם לחלוטין. דבר זה מביא לא רק יתרונות כלכליים אלא גם יתרונות אקולוגיים. פרויקט Agri-Gaia, במימון משרד הכלכלה והאנרגיה הפדרלי של גרמניה, יוצר תשתית פתוחה לחילופי אלגוריתמים של בינה מלאכותית בחקלאות. שותפי הפרויקט מארגונים, מוסדות מחקר, פוליטיקה ותעשייה, בהנהגת מרכז המחקר הגרמני לבינה מלאכותית (DFKI), מפתחים מערכת אקולוגית דיגיטלית עבור מגזר החקלאות והמזון, המורכב בעיקר מעסקים קטנים ובינוניים (SME), המבוססת על יוזמת הענן האירופית Gaia-X.

קמעונאות: סוף התור

מגזר הקמעונאות עובר טרנספורמציה מהותית בחוויית הלקוח וביעילות התפעולית באמצעות בינה מלאכותית פיזית ומערכות מבוססות בינה מלאכותית. קמעונאים יכולים להשתמש בבינה מלאכותית כדי לחזות טוב יותר את הביקוש לפריטים ספציפיים באזורים שונים על ידי גישה וניתוח של נתונים על פריטים אחרים, נתונים מחנויות עם נתונים דמוגרפיים דומים ונתונים של צד שלישי כגון מזג אוויר ורמות הכנסה. בית מרקחת ארצי השתמש לאחרונה בבינה מלאכותית כדי לעקוב ולחזות את הביקוש לחיסון ספציפי, בהסתמך על מגמות לאומיות שדווחו לממשל הפדרלי.

קמעונאים משלבים בינה מלאכותית עם נתוני וידאו וחיישנים כדי לבטל אזורי קופה, ולאפשר ללקוחות לבחור פריטים מהמדפים, להניח אותם בסלים שלהם ולעזוב את החנות מבלי להמתין בתור. על ידי ביטול תורי קופה ומערכות, ניתן להשתמש ביותר שטח רצפה לתצוגות מוצרים. רשת סופרמרקטים ארצית אחת משתמשת בבינה מלאכותית כדי לסרוק ויזואלית ולחשב את הערך של מוצרים עם ברקודים בלתי קריאים. הודות לבינה מלאכותית בשילוב עם מצלמות וידאו וחיישני מדפים, קמעונאים יכולים להבין טוב יותר את תנועת הלקוחות בחנויות שלהם ולהגדיל את המכירות למטר מרובע.

הטכנולוגיה מזהה מוצרים שלקוחות לעולם לא מתעכבים עליהם וממליצה לקמעונאים להחליף אותם בסחורה מושכת יותר. בינה מלאכותית יכולה גם ליצור מבצעים ממוקדים לפריטים ספציפיים במכשירים הניידים של הלקוחות כשהם בחנות הנכונה. טכנולוגיה זו גם מאפשרת לקמעונאים לארוז טוב יותר את הסחורה שלהם. מותגים כמו זארה משתמשים בתצוגות מציאות רבודה בחנויות שלהם כדי שלקוחות יוכלו לנסות בגדים באופן וירטואלי. קמעונאי מכולת כמו אמזון פרש מתמקדים בתשלום ללא מגע וברשימות קניות דיגיטליות המקושרות למדפים פיזיים.

בנייה: יעילות באמצעות תכנון דיגיטלי

ענף הבנייה הוא תחום שבאופן מסורתי אינו עובר דיגיטציה מספקת, אך הוא נהנה יותר ויותר מיישומי בינה מלאכותית. בינה מלאכותית, יחד עם גישות דיגיטציה אחרות כגון מידול מידע מבנים (BIM), האינטרנט של הדברים (IoT) ורובוטיקה, מאפשרת יעילות מוגברת לאורך כל שרשרת הערך, החל מייצור חומרי בניין דרך שלבי התכנון, התכנון והבנייה ועד לתפעול ותחזוקה. מערכת עיצוב גיאומטרי גנרטיבית יוצרת ומעריכה אפשרויות עיצוב רבות המבוססות על יעדים מדידים כגון נוחות, יעילות אנרגטית ועיצוב מקום עבודה.

שיטות בינה מלאכותית מאפשרות בחינה והערכה מהירים בהרבה של פרמטרים ווריאציות רבות יותר באופן משמעותי. ניתוח טקסט מבוסס בינה מלאכותית יכול להעריך באופן אוטומטי מערכי כללים. זה כרוך בשימוש במערכות מבוססות כללים בשילוב עם ניתוח טקסט מבוסס בינה מלאכותית. מידע על בנייה כגון מידות, חומרים ומערכות טכניות מופק, מנותח ומושווים אוטומטית למערכי כללים מבוססי טקסט. השימוש במודלים ניבוייים מבוססי בינה מלאכותית בשלבי תכנון מוקדמים מאפשר הערכות מהירות ומדויקות של צריכת האנרגיה.

יישומי בינה מלאכותית במהלך הבנייה מתקדמים למדי וחלקם כבר נמצאים בשימוש. שיטות למידת מכונה יכולות לסייע בתכנון הבנייה, לעדכן תהליכי בנייה ולתמוך במשימות שונות. רובוטים יכולים לא רק להעביר חפצים אלא גם לצבוע קירות, למדוד או לרתך. מצלמות וחיישנים אחרים מזהים מכשולים. תמונות וענני נקודות הנקלטים באופן ידני או על ידי מערכות אוטונומיות משמשים גם הם לאבטחת איכות במהלך הבנייה. רשתות נוירונים מאומנות לבדוק את איכות פני השטח ולזהות נזק או שינוי צבע.

מיקוד בתעשייה: B2B, דיגיטציה (מבינה מלאכותית ל-XR), הנדסת מכונות, לוגיסטיקה, אנרגיות מתחדשות ותעשייה

עוד על זה כאן:

• מרכז עסקים אקספרט

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

אתגרים, סיכונים ומסגרות רגולטוריות

הפיתוח המהיר של בינה מלאכותית פיזית ומערכות רובוטיות מתקדמות מלווה במגוון רחב של אתגרים טכניים, אתיים, משפטיים וחברתיים שיש להתמודד איתם לצורך יישום אחראי ובר-קיימא. אתגרים אלה נעים בין מגבלות טכניות בסיסיות וסוגיות של הגנה ואבטחת מידע ועד לשאלות אתיות מורכבות המשפיעות באופן מהותי על הקשר בין בני אדם למכונות.

מגבלות טכניות ממשיכות להוות מכשול משמעותי לאימוץ נרחב של בינה מלאכותית פיזית. למרות שהושגה התקדמות משמעותית, מגבלות פיזיות כגון ניידות, ניהול אנרגיה ומיומנויות מוטוריות עדינות נותרות אתגרים מרכזיים. ניסויים אחרונים עם שואבי אבק רובוטיים המצוידים במודלי שפה מתקדמים מדגישים את המורכבות והמגבלות של טכנולוגיה זו ביישומים בעולם האמיתי. צוות מחקר אחד ערך ניסוי שבו שואבי אבק רובוטיים צוידו במודלי שפה שונים. המשימה העיקרית של רובוטים אלה הייתה לאתר מקל חמאה בחדר אחר ולהביא אותו לאדם שיכול היה לשנות את מיקומו.

משימה פשוטה לכאורה זו הציבה אתגרים משמעותיים בפני הרובוטים הנשלטים על ידי בינה מלאכותית. הרובוטים היו מסוגלים לנוע, לעגון בתחנות טעינה, לתקשר דרך חיבור Slack ולצלם תמונות. למרות יכולות אלו, אף אחד מהרובוטים שנבדקו לא השיג שיעור הצלחה העולה על 40 אחוז במתן חמאה. הסיבות העיקריות לכישלון היו קשיים בהיגיון מרחבי וחוסר מודעות למגבלות הפיזיות שלהם. אחד המודלים אף אבחן את עצמו עם טראומה עקב התנועות המסתובבות ומשבר זהות בינארי.

תגובות אלו, למרות שהן נוצרות על ידי מערכת דוממת, מדגישות את האתגרים הפוטנציאליים בפיתוח בינה מלאכותית המיועדת לפעול בסביבות מורכבות של העולם האמיתי. חיוני שמודלים של בינה מלאכותית בעלי ביצועים גבוהים יישארו רגועים תחת לחץ על מנת לקבל החלטות מושכלות. עובדה זו מעלה את השאלה כיצד ניתן להימנע מתגובות לחץ כאלה או לנהל אותן במערכות בינה מלאכותית עתידיות כדי להבטיח אינטראקציה אמינה ובטוחה. בעוד שאינטליגנציה אנליטית בתואר שני במשפטים עושה התקדמות מרשימה, האינטליגנציה המעשית, במיוחד בכל הנוגע להבנה מרחבית וניהול רגשות, עדיין מפגרת מאחור.

הגנת מידע, אבטחת סייבר ומסגרות משפטיות

הגנת מידע ואבטחת סייבר מציבות אתגרים מהותיים. חוקים הנוגעים להגנת מידע ופרטיות חיוניים להבטחת טיפול אתי ומאובטח במידע אישי. אחת המסגרות המשפטיות החשובות ביותר היא תקנת הגנת המידע הכללית (GDPR), שחוקקה האיחוד האירופי בשנת 2018. ה-GDPR קובע הנחיות מחמירות לאיסוף, עיבוד, אחסון והעברה של מידע אישי.

עקרונות הליבה של ה-GDPR כוללים חוקיות, הוגנות ושקיפות. עקרונות אלה דורשים לציין בבירור אילו נתונים נאספים ומדוע, על מנת להבטיח שימוש הוגן בנתונים מבלי לפגוע באף קבוצה. הגבלת מטרה מחייבת איסוף נתונים למטרות מוגדרות, מפורשות ולגיטימיות ולא עיבוד נוסף באופן שאינו תואם מטרות אלה. מזעור נתונים מחייב איסוף ועיבוד של הנתונים הדרושים למטרה המיועדת. דיוק מחייב שמירה על דיוק ועדכניות של נתונים אישיים, בעוד שהגבלת אחסון מחייבת אחסון נתונים רק כל עוד נחוץ למטרה המיועדת.

שלמות וסודיות מחייבות עיבוד מאובטח של נתונים כדי להגן עליהם מפני עיבוד בלתי מורשה או בלתי חוקי ואובדן מקרי. אחריות דורשת מארגונים להיות מסוגלים להוכיח עמידה בעקרונות הגנת המידע הללו. חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי שחוקק לאחרונה מתבסס על ה-GDPR ומסווג מערכות בינה מלאכותית על סמך רמות הסיכון שלהן. מערכות בינה מלאכותית אסורות כוללות מערכות המסווגות אנשים על סמך נתונים ביומטריים כדי להפיק סוגים מסוימים של מידע רגיש.

חוקרי אבטחה חשפו פגיעויות במערכות רובוטיות שעלולות לאפשר מניפולציה של המכשירים או גישה למידע רגיש. פגיעויות אלו כוללות עדכוני קושחה לא מאובטחים, נתוני משתמש לא מוצפנים במכשירים ופגמים באבטחת קוד סודי לגישה מרחוק למצלמות. ליקויים כאלה פוגעים באמון בהסמכות היצרנים ומדגישים את הצורך באמצעי אבטחה חזקים. חוקרים מציעים לתכנן מערכות זיהוי תמונות מכונה שיישארו בלתי קריאות לבני אדם אך יספקו לרובוטים מידע מספיק לניווט כדי למנוע שימוש לרעה במידע פרטי.

חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי ותקנים הרמוניים

הנוף הרגולטורי לבינה מלאכותית ורובוטיקה מתפתח במהירות. חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי הוא המסגרת המשפטית המקיפה הראשונה בעולם לבינה מלאכותית והוא מבוסס על גישה מבוססת סיכונים. ככל שהסיכון גבוה יותר, כך הדרישות שיש לעמוד בהן רבות ומחמירות יותר. ניתן לסווג מערכות בינה מלאכותית כמערכות בינה מלאכותית בסיכון גבוה בשל הרלוונטיות הבטיחותית שלהן. מערכות בינה מלאכותית בסיכון גבוה כפופות לדרישות ספציפיות, כולל תיעוד מקיף עם כל המידע הדרוש אודות המערכת ומטרתה כדי שהרשויות יוכלו להעריך את תאימותה, מידע ברור ומתאים למפעיל, אמצעי פיקוח אנושיים מתאימים, וחוסן גבוה, אבטחת סייבר ודיוק.

הוראת המכונות קובעת דרישות בטיחות למכונות, כולל מערכות אוטונומיות ומערכות רשתיות. היא מגדירה התנהגות מתפתחת עצמית ומכונות ניידות אוטונומיות, אך נמנעת מהמונח מערכת בינה מלאכותית. מוצר כמו רובוט כירורגי יכול להימצא בצומת של מספר תקנות, כגון הוראת המכשור הרפואי, הוראת המכונות והוראת הבינה המלאכותית, שלכולן השלכות על בטיחות תפקודית. השאלה המרכזית היא: מהו מערך האמצעים האופטימלי להפחתת סיכונים בכל הנוגע להשקה לשוק, אחריות ופגיעה בתדמית?

תקנים הרמוניים מפרטים את דרישות הבריאות והבטיחות הבסיסיות מתוך חוקים. הם מתארים אילו כללים טכניים ואמצעי ניהול סיכונים ניתן להשתמש בהם כדי לעמוד בדרישות בסיסיות אלה. עמידה בתקנים אלה מעידה על עמידה בדרישות החוק והתקנות. מערכת ניהול הסיכונים, המבוססת על תקן ISO/IEC 42001, היא בעלת חשיבות מרכזית. תקן זה למערכות ניהול בינה מלאכותית מספק מסגרת מובנית לזיהוי, הערכה וטיפול בסיכונים.

אתיקה, הטיה וקיימות

שאלות אתיות חודרות לכל היבטי הפיתוח והיישום של בינה מלאכותית פיזית. חוסר הכנה מדוקדקת של נתונים עלול להוביל לתוצאות לא רצויות. הטיה במערכי נתונים מובילה לבעיות הוגנות, להנצחת אי-שוויון חברתי ולאפליה נגד מיעוטים. גרוע מכך, קיים סיכון שמידע פרטי וסודי ייחשף דרך פלטי המודל ויפול לידיים הלא נכונות. לפני האימון, יש להעריך עד כמה מערכת תשפיע באופן משמעותי על חייהם של אלו שנפגעו. יש לקבוע האם מוצדק מבחינה אתית לאפשר למערכת בינה מלאכותית לקבל החלטות עבור המשימה הנתונה, ויש להבטיח כי נתונים מספיקים ומייצגים זמינים עבור כל הקבוצות המושפעות.

האתגרים משתרעים גם על יעילות אנרגטית וקיימות. רובוטים דמויי אדם ומערכות בינה מלאכותית פיזיות דורשים כמויות משמעותיות של אנרגיה הן להפעלה והן לאימון המודלים הבסיסיים שלהם. טכנולוגיית סוללות, מיומנות ידנית, יעילות כלכלית, מדרגיות וממשל אתי נותרו אתגרים משמעותיים. עם זאת, ההתכנסות של ירידה בעלויות החומרה, שיפור הבינה המלאכותית ומחסור גובר בכוח אדם יוצרת סערה מושלמת שמעדיפה אימוץ מואץ.

סיכויים עתידיים והשלכות אסטרטגיות

מסלול הפיתוח של בינה מלאכותית פיזית ומערכות רובוטיות מתקדמות מצביע על עיצוב מחדש יסודי של הנוף התעשייתי והחברתי בשנים הקרובות. התכנסותן של פריצות דרך טכנולוגיות, צרכים כלכליים ומסגרות רגולטוריות יוצרת סביבה המאיצה את המעבר מפרויקטים ניסיוניים לפיילוט לאימוץ מסחרי נרחב.

מהפכת מודלי היסוד ברובוטיקה מייצגת אחת מנקודות המפנה המשמעותיות ביותר. כיום, ישנה פריחה בפיתוח רובוטים דמויי אדם הנשלטים על ידי מודלי יסוד הרובוטיקה. בנוסף לבקרה האוטונומית מקצה לקצה של רובוטים באמצעות מודלים כאלה, מודלי יסוד עולמיים משמשים ליצירה או שכפול של נתוני אימון ניתנים להרחבה עבור מודלי יסוד הרובוטיקה. עבור יישומים מוגבלים מסוימים שעדיין, כגון משימות ידניות פשוטות, חוזרות ונשנות ומעייפות בייצור ולוגיסטיקה, או אפילו בצורה של רובוטים ביתיים, רובוטים הנשלטים על ידי מודלי יסוד עשויים להיות זמינים בתוך חמש השנים הקרובות בערך. בנוסף, משימות מורכבות ותובעניות יותר יבואו לאחר מכן בטווח הבינוני עד הארוך.

הכללה וניהול צי

פיתוח מודלים אוניברסליים של בינה מלאכותית לאופטימיזציה של ציי רובוטים מייצג דרך מבטיחה להתגבר על פרגמנטציה. מודלים בסיסיים נועדו להבין ולבצע מגוון רחב של משימות בסוגי רובוטים שונים. הם לומדים מושגים והתנהגויות כלליים במקום לעבור הכשרה מחדש לכל משימה ספציפית. DeepFleet של אמזון ו- NavFoM של Galbot מאפשרים שליטה בציי רובוטים הטרוגניים באמצעות מודל בינה מלאכותית יחיד. NavFoM מתואר כמודל הבינה המלאכותית הבסיסי הראשון בעולם לניווט בין-מימושים וחוצה-משימות. מטרתו ללמד מודל בינה מלאכותית יחיד את המושג הכללי של תנועה, ולאפשר שימוש באותו מודל ליבה במגוון רחב של סוגי רובוטים, החל מרובוטים עם גלגלים ורובוטים דמויי אדם ועד רחפנים.

התקדמות באינטליגנציה מרחבית באמצעות מודלים רב-מודאליים פותחת ממדים חדשים. סדרת SenseNova SI מבוססת על מודלים בסיסיים רב-מודאליים מבוססים ומפתחת אינטליגנציה מרחבית חזקה וחזקה. מודלים אלה מציגים יכולות הכללה מתפתחות, עם כוונון עדין של תת-קבוצות ספציפיות של QA של טרנספורמציה של תצוגה תלת-ממדית, המובילות לרווחי העברה בלתי צפויים למשימות קשורות אך שלא נראו קודם לכן, כגון מציאת מסלולים במבוך. יכולות האינטליגנציה המרחבית המשופרות פותחות אפשרויות יישום מבטיחות, במיוחד בתחום המניפולציה המגולמת, שם נצפו שיפורים משמעותיים בשיעורי ההצלחה, גם ללא כוונון עדין נוסף.

נתונים סינתטיים ורגע ChatGPT של הרובוטיקה

מודלי Cosmos World Foundation של Nvidia מייצגים רגע פוטנציאלי של ChatGPT עבור הרובוטיקה. מודלים פיזיים של בינה מלאכותית אלה חיוניים כדי לאפשר לרובוטים לתרגל אינטראקציות בעולם האמיתי בצורה ריאליסטית ככל האפשר בסימולציות תלת-ממדיות. מודלים פיזיים של בינה מלאכותית כאלה יקרים לפיתוח ודורשים כמויות עצומות של נתונים מהעולם האמיתי ובדיקות נרחבות. מודלי Cosmos World Foundation מציעים למפתחים דרך פשוטה לייצר כמויות עצומות של נתונים סינתטיים מבוססי פיזיקה פוטוריאליסטיים כדי לאמן ולהעריך את המודלים הקיימים שלהם.

מחזור ההשקעה בבינה מלאכותית פיזית עד שנת 2030 מצביע על זרימות הון משמעותיות. תחזיות השוק מצביעות על צמיחה חזקה עד שנת 2030, כאשר ההוצאות צפויות להגיע בין 60 ל-90 מיליארד דולר בשנת 2026, וסך ההוצאות לחמש שנים בין 0.4 טריליון דולר ל-0.7 טריליון דולר. הייצור מוביל את הדרך, ואחריו לוגיסטיקה, בעוד השירותים מתרחבים ככל שייצור כלים מתבגר. ABI Research מעריכה שוק רובוטיקה עולמי של 50 מיליארד דולר בשנת 2025 וצופה שהוא יגיע לכ-111 מיליארד דולר עד שנת 2030, עם קצב צמיחה שנתי ממוצע של אמצע העשור.

בינה מלאכותית פיזית משנה את עולם הייצור, עם צמיחה צפויה של 23 אחוזים עד 2030. שוק הבינה המלאכותית התעשייתית העולמי הגיע ל-43.6 מיליארד דולר בשנת 2024 וצפוי צמיחה שנתית של 23 אחוזים עד 2030, הודות ליישומי בינה מלאכותית פיזית בייצור. התפתחות זו מסמנת סטייה מהאוטומציה המסורתית המבוססת על רובוטים קשיחים ומתוכנתים מראש. הבינה המלאכותית הפיזית של ימינו משלבת מערכות ראייה, חיישני מגע ואלגוריתמים אדפטיביים, המאפשרים למכונות להתמודד עם משימות בלתי צפויות.

הלחץ לבינה מלאכותית פיזית מגיע בצומת קריטי, שבו מתחים גיאופוליטיים ושיבושים בשרשרת האספקה ​​מגבירים את הצורך בייצור גמיש. התקדמות ברובוטיקה התעשייתית מגדירה מחדש את האוטומציה ומטפחת חוסן וצמיחה במגזרים הסובלים ממחסור בכוח אדם. במפעלי רכב, רובוטים המונעים על ידי בינה מלאכותית עם יכולות למידה בזמן אמת ממלאים תפקידים שנחשבו בעבר לדקים מדי עבור מכונות, כגון ריתוך אדפטיבי או בקרת איכות בתנאים משתנים. שינוי זה צפוי להפחית עלויות עד 20 אחוזים במסגרות בנפח גבוה.

הזדמנויות כלכליות לגרמניה ולאירופה

ההשלכות האסטרטגיות על חברות גרמניות ואירופיות הן ניכרות. המחסור בעובדים מיומנים משפיע במיוחד על התעשייה והלוגיסטיקה, ובמקביל הביקוש גובר. התעשייה הגרמנית נמצאת תחת לחץ; המחסור במיומנויות מאט את הצמיחה, המורכבות הגוברת דורשת יכולת הסתגלות מהירה, השקעות ביעילות ובחוסן הן חיוניות, ועלייה בפריון היא המפתח לתחרותיות. בינה מלאכותית פיזית מייצגת הזדמנות עבור גרמניה לחזור לחזית התעשייה. הטרנספורמציה של התעשייה הגרמנית אינה אופציה, אלא הכרח.

הפיתוח נע לעבר מודל פיזיקלי חדש ויסודי המונע על ידי אינטליגנציה מגולמת, אשר עשויה לשלוט בכיוון הרב-מודאלי. בעולם האמיתי, הכל מלא בפרטים כמו מגע, חיכוך והתנגשות שקשה לתאר במילים או בתמונות. אם המודל אינו יכול להבין את התהליכים הפיזיקליים הבסיסיים הללו, הוא אינו יכול לבצע תחזיות אמינות לגבי העולם. זהו נתיב פיתוח שונה מזה של מודלי השפה העיקריים.

פיתוח בינה מלאכותית רב-מודאלית חורג מעבר לטקסט. מודלים רב-מודאליים משלבים ארכיטקטורות עצביות שונות, כגון שנאי ראייה לקלט חזותי, מקודדי דיבור לקלט שמע ומודלים של שפה גדולים לחשיבה לוגית ויצירת טקסט, למערכת אחת. שירותי הבריאות עוברים לכיוון קלט חושי, כאשר בינה מלאכותית רב-מודאלית מסוגלת לסרוק את קולו, פניו וסריקות רפואיות של המטופל כדי לזהות סימנים מוקדמים של מחלה. היא אינה מחליפה רופאים, אלא מעניקה להם ראייה על-אנושית.

החזון של בינה מלאכותית פיזית הפועלת בצורה חלקה בסביבתנו דורש מחקר ופיתוח נוספים כדי להבטיח את האמינות והבטיחות של מערכות אלו. העתיד עשוי לראות שילוב גדול יותר של תוכנות רובוטיקה בקוד פתוח כמו ROS וגישות בקרה מקומיות, מה שמפחית את התלות בשירותי ענן ומעניק למשתמשים שליטה רבה יותר על המכשירים שלהם. במקביל, יצרנים ורגולטורים חייבים לשפר ללא הרף את תקני האבטחה והגנת הנתונים כדי לשמור על אמון המשתמשים ולשחרר את הפוטנציאל של הרובוטיקה בצורה אחראית.

השנים הקרובות יהיו מכריעות בקביעת האם פרויקטי הפיילוט של היום יתפתחו למודלים עסקיים ברי-קיימא. מה שבטוח, עם זאת, הוא שהשילוב של אוטונומיה פיזית ודיגיטלית יעצב את העתיד. בינה מלאכותית עוזבת את תפקידה המבודד והופכת לחלק בלתי נפרד מתהליכים והחלטות בעולם האמיתי. זה מסמן את תחילתו של שלב שבו השפעתה הישירה תהיה מוחשית יותר מאי פעם. פיתוח הבינה המלאכותית הפיזית והבינה המלאכותית הרובוטית אינו הסוף, אלא תחילתו של טרנספורמציה מהותית שהשפעתה המלאה תתברר רק בעשורים הקרובים.

☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית

☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!

 

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