Fizikai mesterséges intelligencia: Ahogy a gépek megtanulják megérinteni a világot, a gyártás a gőzgép feltalálása óta a legnagyobb átalakulással néz szembe.

Iparági sokk vagy évszázadonként egyszer adódó lehetőség? Robotkollégák tömeges elbocsátások helyett? A meglepő igazság a fizikai mesterséges intelligenciáról a munkahelyen

Miközben a világ még mindig a ChatGPT szövegeit csodálja, az iparág egy sokkal radikálisabb átalakulásra készül: a fizikai MI kiveszi a mesterséges intelligenciát a számítógépházból, és fizikai formát ölt rá. A bitek és atomok összeolvadásának elemzése.

Az elmúlt években a generatív MI-modellek, mint például a ChatGPT és a Gemini uralták a címlapokat, átalakítva az írás, a képek generálása és a programozás módját. De míg ezek a rendszerek a tisztán digitális világban működnek, egy csendes, mégis hatalmas forradalom zajlik a háttérben, amelynek hatása alapvetően megrázza gazdaságunk fizikai valóságát, jobban, mint bármely korábbi, tisztán szoftveralapú megoldás. A „fizikai MI” – a fizikai mesterséges intelligencia – korának hajnalán vagyunk.

A fizikai mesterséges intelligencia azt a történelmi pillanatot jelzi, amikor a gépi tanulás elhagyja az elméleti síkot, és szó szerint megérinti a világot. A fejlett robotika, a rendkívül érzékeny érzékelők és az új alapmodellek szimbiózisa lehetővé teszi a gépek számára, hogy ne csak vakon hajtsák végre az utasításokat, hanem önállóan lássanak, érezzenek, értsenek és cselekedjenek. A spartanburgi BMW gyáraitól az Amazon futurisztikus logisztikai központjaiig a digitális intelligencia és a mechanikus munka közötti határ elmosódik.

Az olyan iparosodott nemzetek számára, mint Németország, amelyek jóléte hagyományosan a kiváló gépészeten és a precíziós gyártáson alapul, ez a fejlesztés sokkal több, mint pusztán technológiai trend. Ez a robotika „iPhone-pillanata” – egy olyan szakasz, amelyben a hardver és a szoftver egyesül, hogy új teljesítményszintet teremtsen. A Világgazdasági Fórum ezt a jövőbeli ipari versenyképesség kulcsának tekinti. De milyen lehetőségek rejlenek abban, ha olyan humanoid robotok, mint a Tesla Optimusa vagy a Figures 02, az emberek mellett dolgoznak? Milyen kockázatokat jelentenek azok a gépek, amelyek függetlenül értelmezik a környezetüket?

Ez a cikk rávilágít ennek a technológiai átalakulásnak az anatómiájára. Elemezzük az első merev ipari robotoktól az NVIDIA jövőbe mutató GR00T projektjéig vezető utat, megvizsgáljuk az érzékelők és világmodellek komplex infrastruktúráját, és kritikusan megvizsgáljuk a kihívásokat – a biztonságtól a rendszerek energiafogyasztásáig. Ismerje meg, miért a fizikai mesterséges intelligencia vitathatatlanul a legnagyobb forradalom a gyártásban a gőzgép óta, és miért most jött el a döntő pillanat a cselekvésre.

Alkalmas:

• A robotika technológiai fölényéért folytatott globális verseny – az USA, Ázsia, Kína, Európa és Németország összehasonlítása

Az intelligencia és az anyag egyesülése: Miért változtat meg mindent a robotika és a fizikai mesterséges intelligencia?

Az ipari világ fordulóponthoz érkezett, jelentőségében az első ipari forradalomhoz hasonlítható. Míg az olyan generatív mesterséges intelligencia rendszerek, mint a ChatGPT vagy a Gemini, az elmúlt években uralták a közvélemény figyelmét, a háttérben egy sokkal alapvetőbb átalakulás zajlik: a fizikai mesterséges intelligencia, amelyet angol nyelvterületen fizikai MI-ként ismernek, most először köti össze közvetlenül az algoritmusok digitális világát a gyárak, raktárak és ellátási láncok fizikai valóságával.

A fizikai MI olyan mesterséges intelligencia (MI), amely fizikai testekbe ágyazott, és képes kölcsönhatásba lépni a való világgal. A hagyományos szoftveres MI-vel ellentétben, amely kizárólag a digitális világban működik, ezek a rendszerek zárt szabályozási körben ötvözik az érzékelést, a döntéshozatalt és a fizikai cselekvést. A gépek kamerákon és LiDAR érzékelőkön keresztül látnak, tapintási érzékelőkön keresztül érzékelnek, alapmodelleken keresztül gondolkodnak, és aktuátorokon és manipulátorokon keresztül cselekszenek. Ez az integráció teljesen új lehetőségeket nyit meg a termelés és a logisztika számára, amelyek messze túlmutatnak a hagyományos ipari robotok képességein.

Ennek a fejleménynek a stratégiai jelentőségét aligha lehet túlbecsülni. A Világgazdasági Fórum a fizikai mesterséges intelligenciát az ipari ellenálló képesség és versenyképesség egyik kulcsfontosságú előmozdítójaként azonosítja, és azt jósolja, hogy azok a vállalatok, amelyek most cselekszenek, és stratégiai eszközként integrálják a robotikát, az ipari versenyképesség következő szakaszát fogják vezetni. Németország számára, mint vezető ipari nemzet, amely erős alapokkal rendelkezik a gépészetben, a mechatronikában és a precíziós gyártásban, ez történelmi lehetőséget jelent, de jelentős kockázatot is jelent, ha lemarad a sikerről.

Ez a cikk átfogóan elemzi, hogy mit jelent a fizikai mesterséges intelligencia, milyen összetevőkre és infrastruktúrára van szükség, valamint hogy ez a technológia hogyan alakítja át alapvetően a termelést és a logisztikát. Az elemzés a történelmi fejlődésre, a műszaki alapokra, a megvalósítás jelenlegi állapotára, konkrét gyakorlati példákra, kritikus kihívásokra és a jövőbeli fejleményekre vonatkozó megalapozott kitekintésre tagolódik.

Az Unimate-től a GR00T-ig: A hosszú út a gépi alapú testintelligenciához

A fizikai mesterséges intelligencia gyökerei az 1960-as évek elejére nyúlnak vissza, amikor a General Motors összeszerelő során bevetették az első ipari robotot, az Unimate-et. Ez az egyszerű robotkar az ipari automatizálás kezdetét jelentette, de képességei szigorúan az előre meghatározott, ismétlődő mozgásokra korlátozódtak. A gépek valódi intelligenciával és alkalmazkodóképességgel való felszerelésének víziója évtizedekig akadémiai kutatási téma maradt.

Jelentős mérföldkő volt a Shakey kifejlesztése a Stanford Kutatóintézetben 1969-ben, az első olyan mobil robot, amely képes volt reflektálni saját cselekedeteire. A Shakey ötvözte a robotikát, a számítógépes látást és a természetes nyelvi feldolgozást, így ez volt az első projekt, amely a logikus gondolkodást fizikai cselekvéssel kötötte össze. A gyakorlati alkalmazások azonban korlátozottak maradtak, és az 1970-es és 1990-es évek mesterséges intelligencia által vezérelt telei jelentősen lelassították a fejlődést.

Az igazi áttörést a 2012-ben kezdődő mélytanulási fellendülés hozta meg, amikor az AlexNet megnyerte az ImageNet Challenge-et, ezzel megnyitva a gépi tanulás új korszakát. Ezek a képfeldolgozási és mintázatfelismerési fejlesztések megalapozták a mai fizikai mesterséges intelligenciát azáltal, hogy lehetővé tették a gépek számára, hogy vizuálisan megértsék a környezetüket. A generatív adverzális hálózatok (GAN) 2014-től kezdődő fejlesztése, majd később a Transformer architektúrák tovább gyorsították ezt a fejlődést.

A 2023-as és 2024-es év végre a valódi fizikai mesterséges intelligencia korszakának kezdetét jelzi. 2024 márciusában az NVIDIA a GTC konferencián bemutatta a GR00T projektet, a humanoid robotok alapvető modelljét, amelyet úgy terveztek, hogy megértsék a természetes nyelvet és az emberi cselekvések megfigyelésével utánozzák a mozgásokat. Jensen Huang, az NVIDIA vezérigazgatója kijelentette: „Elérkezett a generalista robotika kora. Az NVIDIA Isaac GR00T N1-gyel és az adatgenerálás és a robottanulás új keretrendszereivel a robotikafejlesztők világszerte feltárják a mesterséges intelligencia korának következő határát.”

Azóta a fejlesztés drámaian felgyorsult. 2025 májusában bemutatták az Isaac GR00T N1.5-öt, majd 2025 szeptemberében az N1.6-ot, amely első alkalommal tette lehetővé a humanoid robotok számára, hogy tárgyakat mozgassanak és manipuláljanak egyszerre. A Hugging Face nyílt fizikai mesterséges intelligencia adatkészletét már több mint 4,8 milliószor töltötték le, és több ezer szintetikus és valós mozgáspályát tartalmaz. Ez a gyors fejlődés rávilágít arra, hogy milyen gyorsan fejlődik a terület, és milyen gyorsan feszegetik a technikailag megvalósítható határait.

A fizikai intelligencia anatómiája: hardver, szoftver és infrastruktúra

A fizikai MI-rendszerek technikai architektúrája több egymással összefüggő rétegre osztható, amelyek együttesen teszik lehetővé a környezet érzékelését, feldolgozását és a fizikai interakciót.

Az érzékszervi rendszer alkotja az érzékelési szintet, és különféle érzékelőtípusokat foglal magában, amelyek együttműködve átfogó képet alkotnak a környezetről. A kamerarendszerek, beleértve az RGB-kamerákat, a mélységérzékelő kamerákat és a repülési időérzékelőket, vizuális adatokat szolgáltatnak a számítógépes látási feladatokhoz, például az objektumészleléshez, a követéshez és a szemantikus szegmentáláshoz. A LiDAR és a radar precíz 3D-s térképeket generál a környezetről, és elengedhetetlenek a navigációhoz és az akadályok észleléséhez. Az inerciális mérőegységek (IMU-k) gyorsulásmérőkkel és giroszkópokkal érzékelik a mozgást, a tájolást és a gyorsulást, hozzájárulva a fizikai rendszerek stabilizálásához. A tapintási és erő-nyomaték érzékelők lehetővé teszik az érzékeny manipulációt és a biztonságos ember-robot együttműködést az érintés és a nyomás regisztrálásával.

A mechanikus hardver jelenti azt a fizikai hordozót, amelyen keresztül a mesterséges intelligencia rendszerek kölcsönhatásba lépnek a környezetükkel. Az alváz- és vázszerkezetek biztosítják a különféle formájú robotikai rendszerek szerkezeti alapját: humanoid robotok, robotkarok, autonóm mobil robotok (AMR), drónok vagy hibrid rendszerek. Az aktuátorok elektromos jeleket alakítanak át mechanikai mozgássá, és magukban foglalnak elektromos motorokat, pneumatikus és hidraulikus rendszereket, valamint újszerű, lágy robotikai alkatrészeket, amelyek biológiai izmokat utánoznak. A fejlett effektorok, mint például az erő-visszacsatolással rendelkező adaptív megfogók, lehetővé teszik a legkülönfélébb tárgyak manipulálását, a merev fém alkatrészektől a finom élelmiszerekig.

A szoftveres és mesterséges intelligencia réteg képviseli a fizikai mesterséges intelligencia rendszerek kognitív magját. Az olyan alapmodellek, mint az NVIDIA GR00T modellje, alkotják a magot, és integrálják a vizuális nyelvi modelleket (VLM) a multimodális bemenetek megértéséhez, olyan akciódekóderekkel, amelyek ezeket a reprezentációkat végrehajtható robotmozgásokká alakítják. Ezek a modellek lehetővé teszik a nullapontos tanulást, ahol a robotok explicit képzés nélkül is képesek új feladatokat végrehajtani, egyszerűen a természetes nyelvi utasítások értelmezésével. A megerősítéses tanulást és az utánzásos tanulást robusztus viselkedési stratégiák képzésére használják szimulált és valós környezetekben.

A szimulációs infrastruktúra központi szerepet játszik a fizikai MI-rendszerek fejlesztésében és validálásában. Az NVIDIA Isaac Sim lehetővé teszi a MI által vezérelt robotok tervezését, szimulációját és tesztelését fizikailag pontos virtuális környezetekben. A PhysX motor valósághű fizikát szimulál, beleértve az ízületi súrlódást, a merev test dinamikáját és az érintkezési mechanikát. A digitális ikrek, vagyis a valós létesítmények virtuális másolatai lehetővé teszik a robotok ezernyi forgatókönyvben történő betanítását a fizikai infrastruktúra veszélyeztetése nélkül. A szenzorfúziós technológia piaca 2023-ban elérte a 8 milliárd dollárt, és a becslések szerint 2035-re 34,9 milliárd dollárra fog növekedni, ami kiemeli ezen technológiák növekvő fontosságát.

A számítási infrastruktúra biztosítja a szükséges feldolgozási kapacitást. Az olyan peremhálózati számítástechnikai platformok, mint az NVIDIA Jetson Thor Blackwell GPU-kkal, lehetővé teszik összetett MI-modellek közvetlenül a roboton történő végrehajtását 20 milliszekundumnál kisebb késleltetéssel. A felhőalapú rendszerek támogatják a nagy robotflották betanítását és vezénylését. Az NVIDIA OSMO koordinálja az összetett robotikai munkafolyamatokat az elosztott számítási erőforrások között. Az ezredmásodpercnél rövidebb késleltetésű 5G hálózatok valós idejű feldolgozást tesznek lehetővé még a sávszélesség-igényes alkalmazások esetében is.

Végül, a fizikai MI-rendszerek betanításához és működtetéséhez adatinfrastruktúrára van szükség. Az olyan World Foundation Model-ek, mint az NVIDIA Cosmos, valós dinamikát szimulálnak és szintetikus betanítási adatokat generálnak. A GR00T Dreams tervrajz nagy mennyiségű szintetikus mozgásadatot képes generálni új viselkedések betanításához. A Hugging Face-en található Physical AI NuRec Datasethez hasonló nyílt forráskódú adatkészletek robotikai betanítási adatokat biztosítanak kutatók és fejlesztők számára.

A csendes átalakulás: Fizikai mesterséges intelligencia a gyárakban és raktárakban

A fizikai mesterséges intelligencia bevezetésének jelenlegi állapota a felgyorsult elterjedés és a növekvő ipari érettség képét fest. 2023-ra több mint 4 millió ipari robotot telepítettek világszerte. Az éves telepítések száma várhatóan további 6 százalékkal fog növekedni 2025-ben, és 2028-ra meghaladja a 700 000 darabot. Az intralogisztikai automatizálási piac várhatóan eléri a 69 milliárd dollárt 2025-ben, míg az ellátási lánc mesterséges intelligencia piaca várhatóan meghaladja a 21 milliárd dollárt 2028-ra.

A feldolgozóiparban a fizikai mesterséges intelligencia számos alkalmazási területen megnyilvánul. Az adaptív gyártás lehetővé teszi a robotok számára, hogy valós időben reagáljanak az alkatrészek anyagainak, pozícióinak és orientációjának változásaira. Míg a hagyományos ipari robotokat minden változáshoz aprólékosan újra kellett programozni, a fizikai mesterséges intelligencia rendszerek képesek megérteni és végrehajtani az utasításokat természetes nyelven. Ez a rugalmasság tökéletesen illeszkedik a modern gyártási trendekhez, mint például a nagy mennyiségű, kis volumenű gyártás és az egyedi gyártás.

A prediktív karbantartás mesterséges intelligencia rendszereket és érzékelőadatokat használ a meghibásodások előrejelzésére, ezáltal csökkentve a nem tervezett állásidőt és a költségeket. A számítógépes látórendszerek percenként több ezer terméket képesek megvizsgálni, és az emberi szem számára láthatatlan hibákat észlelni. A fizikai mesterséges intelligencia integrálása a minőségellenőrzésbe jelentősen csökkenti a hibaszázalékot és javítja a termékminőséget.

A logisztikában az autonóm mobil robotok (AMR-ek) átalakítják a raktárakat és az elosztóközpontokat. A mobil robotok piacának várhatóan 2025-re eléri a 29,86 milliárd dollárt. Az AMR-ek alapvetően különböznek a régebbi automatizált vezetésű járművektől (AGV-k) abban, hogy képesek önállóan navigálni, mesterséges intelligencia segítségével optimalizálni az útvonalakat, és dinamikusan alkalmazkodni a változó környezethez. Míg az AGV-k rögzített útvonalakat követnek a padlójelölések mentén, az AMR-ek SLAM (egyidejű lokalizáció és térképezés) technológiát és mesterséges intelligencia algoritmusokat használnak a rugalmas navigációhoz.

A raktárkezelő rendszerek (WMS) elterjedése mára meghaladja a 90 százalékot, és a mesterséges intelligencia által vezérelt készletgazdálkodás 35 százalékkal optimalizálhatja a készletszinteket. A számítógépes látás és fejlett megfogókkal rendelkező komissiózó és csomagoló robotok egyre inkább automatizálják azokat a feladatokat, amelyeket korábban túl összetettnek tartottak a gépek számára. A drónokat a leltározáshoz használják, és évente több mint 250 000 dollár megtakarítást eredményezhetnek.

A munkaerő átalakulása azt mutatja, hogy a fizikai mesterséges intelligencia nemcsak munkahelyeket helyettesít, hanem új szerepköröket is teremt. Az ember-robot csapatok kimutathatóan 85 százalékkal produktívabbak, mint a teljesen emberekből vagy teljesen robotokból álló csapatok. Új munkaköri profilok jelennek meg, mint például a robotfelügyelő, a mesterséges intelligencia által támogatott oktató, a flottakoordinátor és a mesterséges intelligencia által támogatott ellenőr. Az Amazon 30 százalékos növekedésről számolt be a szakképzett pozíciók számában, miután bevezette a fejlett robotikát a teljesítési központjaiban.

A digitális átalakulás új dimenziója a „menedzselt MI” (mesterséges intelligencia) segítségével – Platform és B2B megoldás | Xpert Consulting - Kép: Xpert.Digital

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform egy átfogó, gondtalan csomag a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kulcsrakész megoldást – gyakran néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök áttekintése:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a gyakorlati alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentráljon a fő üzleti tevékenységére: Koncentráljon arra, amiben a legjobb. Mi kezeljük AI-megoldásának teljes technikai megvalósítását, üzemeltetését és karbantartását.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Biztosítjuk a folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

Bővebben itt:

• A menedzselt mesterséges intelligencia megoldás - Ipari mesterséges intelligencia szolgáltatások: A versenyképesség kulcsa a szolgáltatások, az ipar és a gépészet szektorában

A testintelligencia úttörői: a BMW, az Amazon és a Tesla mutatják az utat

A fizikai mesterséges intelligencia gyakorlati megvalósítását számos úttörő vállalat példázza, amelyek már jelentős sikereket értek el.

A dél-karolinai Spartanburgban található BMW gyár az egyik legfejlettebb alkalmazási területe a humanoid robotok autóipari gyártásának. A Figure AI 11 hónapon keresztül tesztelte ott a Figure 02 robotját. Az eredmények figyelemre méltóak: a robot minden gyártási napon napi tíz órát dolgozott, több mint 90 000 alkatrészt rakodott be, több mint 1250 üzemórát regisztrált, és több mint 30 000 X3 jármű gyártásához járult hozzá. Feladata a fémlemez alkatrészek berakodása volt, ami pontosságot és gyorsaságot egyaránt igényelt. Az alkatrészeket 5 milliméteres tűréssel, mindössze 2 másodperc alatt kellett pozicionálni.

Elődjéhez képest a Figure 02 négyszeres működési sebességet és hétszeres megbízhatóságot ért el. Ezek az eredmények vezettek utódjának, a Figure 03-nak a kifejlesztéséhez, amelynek tervezése során figyelembe vették a megszerzett ismereteket. Különösen az alkar alrendszert tervezték teljesen újra, mivel ez bizonyult a hardverhibák leggyakoribb pontjának.

Az Amazon üzemelteti a világ legnagyobb robotflottáját, több mint egymillió robottal 300 teljesítési központban. A vállalat bevezette a DeepFleet nevű új, generatív, mesterséges intelligencián alapuló alapmodellt, amely optimalizálja a teljes robotflottát koordináló rendszert és 10 százalékkal javítja a vezetési hatékonyságot. A rendszer gerincét három fő technológia alkotja: a Sequoia, egy automatizált tároló- és visszakereső rendszer; a Sparrow, egy mesterséges intelligenciával működő manipulátor, amely képes a termékpaletta összes tételének körülbelül 60 százalékát kezelni; és a Proteus, egy együttműködő autonóm mobil robot.

Az új Blue Jay rendszer több robotkart koordinál, hogy egyszerre végezzenek különféle anyagmozgatási feladatokat, csökkentve az alkalmazottak ismétlődő emeléseit. Figyelemre méltó módon a fejlesztési idő felgyorsult: míg a korábbi robotrendszerek, mint például a Robin, a Cardinal és a Sparrow, több mint három év fejlesztést igényeltek, a Blue Jay a mesterséges intelligencia támogatásának és a digitális ikreknek köszönhetően alig több mint egy év alatt jutott el a koncepciótól a gyártásig. Az Amazon legfejlettebb létesítménye a louisianai Shreveportban 25 százalékkal gyorsabb szállítást és 25 százalékkal nagyobb hatékonyságot ér el, miközben 30 százalékkal több szakképzett munkahelyet teremt.

Az Optimus projekttel a Tesla a humanoid robotok területének egyik legambiciózusabb vízióját valósítja meg. Míg az eredeti terv 5000-10 000 darabos gyártásról szólt 2025-re, a tényleges gyártás eddig csak néhány százat ért el. Elon Musk ennek ellenére továbbra is elkötelezett hosszú távú víziója mellett: a Tesla 2025-ös éves találkozóján bejelentette a valaha volt leggyorsabb termelésnövelést bármilyen komplex gyártott termék esetében, kezdve egy olyan gyártósorral Fremontban, amely képes évente egymillió darab gyártására. A hosszú távú vízió évi 10 millió darabot foglal magában a Giga Texasban, és hosszú távon akár évi egymilliárd Optimus robotot is.

A Tesla Optimus G2 becsült 25 000 és 30 000 dollár közötti ára viszonylag megfizethetővé tenné a vállalkozások számára. Összehasonlításképpen, az Unitree H1 ára 90 000 dollár alatt van, míg a Figure 01 ára 30 000 és 150 000 dollár között mozog.

Alkalmas:

• „Fizikai MI” és Ipar 5.0 és Robotika – Németország rendelkezik a legjobb lehetőségekkel és előfeltételekkel a fizikai MI terén

A forradalom sötét oldala: kockázatok és megoldatlan kérdések

A lenyűgöző előrelépések ellenére a fizikai mesterséges intelligencia iparág jelentős kihívásokkal néz szembe, amelyek kritikus vizsgálatot igényelnek.

A fizikai MI-rendszerek biztonsága teljesen új keretrendszereket és megközelítéseket igényel. A fizikai MI-rendszerek hasonló biztonsági sebezhetőségeket mutatnak, mint az ipari automatizálási vezérlők, azzal a különbséggel, hogy gyakran több millió sornyi kódot tartalmaznak, így hatalmas támadási felületet jelentenek. A hagyományos automatizálási környezetekkel ellentétben, ahol a feszültségmentes állapot gyakran biztonságos állapotnak felel meg, egy egyszerű leállítási funkció nem elegendő a fizikai MI számára. Az emberek kiszámíthatatlanul lépnek interakcióba ezekkel a rendszerekkel, ezért több leállítási mechanizmusra van szükség.

A mesterséges intelligencia által közvetített hallucinációk problémája az egyik legnagyobb kihívást jelenti. Ha a mesterséges intelligencia által működtetett rendszerek a hallucinációk miatt rosszul azonosítják a tárgyakat, vagy rosszul ítélik meg a helyzeteket, a fizikai környezetben bekövetkező következmények veszélyesek lehetnek. Vírusvideók már bemutatták, hogy egy robot egy gyermek lábára lépett, nyilvánvalóan azért, mert a rendszer nem érzékelte megfelelően az emberi jelenlétet, vagy nem reagált megfelelően rá. Ezek az incidensek rávilágítanak az érzékeny érzékelők és az adaptív biztonsági protokollok kritikus fontosságára.

A szakemberhiány és a szakemberszakadék egy másik fő kihívást jelent. A Világgazdasági Fórum 2025-ös munkahelyek jövőjéről szóló jelentése a szakemberhiányt jelöli meg az üzleti átalakulás legnagyobb akadályaként, a munkaadók 63 százaléka ezt nevezi meg fő akadályként. Az EY 2025 Work Reimagined Survey kritikus eltérést tár fel: Míg az alkalmazottak 37 százaléka attól tart, hogy a mesterséges intelligenciára való túlzott támaszkodás alááshatja készségeiket, mindössze 12 százalékuk részesül megfelelő MI-képzésben. Azok az alkalmazottak, akik több mint 81 órányi MI-képzésben részesülnek évente, átlagosan heti 14 órás termelékenységnövekedésről számolnak be, de 55 százalékkal nagyobb valószínűséggel hagyják el a vállalatot a MI-tehetségek iránti nagy kereslet miatt.

A fizikai MI-rendszerek és a hozzájuk kapcsolódó infrastruktúra energiafogyasztása drámaian növekszik. A GPT-4 betanítása becslések szerint 50 gigawattóra villamos energiát fogyasztott, ami nagyjából negyvenszerese a GPT-3-nak. A Nemzetközi Energiaügynökség figyelmeztet, hogy az adatközpontok villamosenergia-igénye 2030-ra több mint kétszeresére fog nőni, potenciálisan elérve az 1050 terawattórát, meghaladva Japán jelenlegi teljes energiafogyasztását. Egyetlen MI-adatközpont annyi energiát fogyaszthat, mint 100 000 háztartás.

A munkaerőpiacra gyakorolt ​​hatás árnyaltabb perspektívát igényel. Egy MIT-tanulmány szerint a mesterséges intelligencia már az amerikai munkahelyek 11,7 százalékát helyettesítheti, a veszélyeztetett foglalkozások pedig mind az 50 államban megtalálhatók, beleértve azokat a vidéki területeket is, amelyeket jellemzően kizárnak a mesterséges intelligenciával kapcsolatos megbeszélésekből. Az Amazon belső dokumentumai szerint a robotikai stratégiájuk mindössze két év alatt 160 000 munkavállaló felvételének szükségességét szüntetheti meg. A vállalat robotikai csapata a működés 75 százalékának automatizálását célozza.

A szabályozás elmarad a technológiai fejlődéstől. Az EU mesterséges intelligencia törvénye a világ első átfogó mesterséges intelligencia jogi keretrendszerét képviseli, de a meglévő munkahelyi egészségvédelmi és biztonsági előírások, mint például a munkahelyi egészségvédelmi és biztonsági törvény vagy az ipari biztonsági rendelet, elérik a határaikat a dinamikusan tanuló mesterséges intelligencia rendszerekkel kapcsolatban. A gépekről szóló irányelv, amely 2027-ben felváltja a gépekről szóló irányelvet, az önfejlődő viselkedésű rendszerekkel foglalkozik, de nem tartalmaz meggyőző követelményeket a folyamatos megfelelőségértékelésekre rendszerváltozások esetén.

A következő évtized: Világmodellek, humanoidok és az önvezető gyár

A fizikai mesterséges intelligencia jövőjét számos, egymással összefonódó trend jellemzi, amelyek a következő évtizedet fogják alakítani.

A World Foundation modelljei egyre inkább a fizikai mesterséges intelligencia kulcsfontosságú előmozdítójává válnak. Ezek a fejlett mesterséges intelligencia rendszerek a valós környezetek és azok dinamikájának szimulálására és előrejelzésére szolgálnak. Értik az olyan alapvető fizikai elveket, mint a mozgás, az erő, az oksági összefüggések és a térbeli kapcsolatok, lehetővé téve számukra, hogy szimulálják, hogyan hatnak egymásra a tárgyak és entitások egy adott környezetben. A Meta 1,2 milliárd paraméterrel rendelkező V-JEPA 2-jét több mint egymillió órányi videón képezték ki, és új mércét állít fel a fizikai gondolkodásban és a nulla lövéses robottervezésben. A Google Genie 3 és a World Labs Marble további jelentős fejlesztéseket jelentenek ezen a területen.

A szintetikus adatgenerálás megoldja a fizikai MI-ben rejlő kritikus betanítási szűk keresztmetszetet. A GR00T Dreams tervrajz lehetővé teszi nagy mennyiségű szintetikus mozgásadat előállítását egyetlen bemeneti képből. Ezzel a technológiával az NVIDIA Research mindössze 36 óra alatt tudta kifejleszteni a GR00T N1.5-öt, szemben a közel három hónapos manuális adatgyűjtéssel. Ez a gyorsítás drasztikusan lerövidíti a fizikai MI-rendszerek fejlesztési ciklusait.

A humanoid robotok a tömeggyártás küszöbén állnak. A Goldman Sachs előrejelzése szerint 2026-ra világszerte 50 000-100 000 humanoid egységet szállítanak, a gyártási költségek pedig egységenként 15 000-20 000 dollárra csökkennek. Az iparági előrejelzések szerint 2035-re világszerte 1,3 milliárd mesterséges intelligenciával hajtott robot lesz használatban. A humanoid robotok globális piaca 2030-ra eléri a 6 milliárd dollárt, 2035-re pedig 51 milliárd dollárra nő. A robotikába és a megtestesült mesterséges intelligenciába történő befektetések várhatóan összességében el fogják érni a 400-700 milliárd dollárt 2026 és 2030 között.

A fizikai mesterséges intelligencia, a térbeli számítástechnika és a kiterjesztett valóság konvergenciája új dimenziókat nyit meg. Yann LeCun, a Meta vezető mesterséges intelligencia-tudósa hangsúlyozza, hogy az LLM-ek nem jelentik az emberszerű mesterséges intelligencia felé vezető utat, és a hangsúlyt a fizikai mesterséges intelligenciára helyezi át, amely háromdimenziós terekben ötvözi az érzékelést, az érvelést és az irányítást. Fei-Fei Li új vállalata, a World Labs, térbeli intelligenciával foglalkozó vállalatként azonosítja magát, amely olyan modellekre összpontosít, amelyek képesek érzékelni, generálni és interakcióba lépni háromdimenziós környezetekkel.

A peremhálózati számítástechnika és az 5G integráció drámaian kibővíti a fizikai MI-rendszerek valós idejű képességeit. Az 5G hálózatok a válaszidőket 100 milliszekundumról kevesebb mint egy milliszekundumra csökkentik, lehetővé téve a valódi valós idejű vezérlést. A privát 5G hálózatok közvetlen vezérlést biztosítanak a szervezeteknek a peremhálózati számítástechnikai környezetük felett, pontos késleltetési és sávszélesség-követelményekkel. A hálózati szeletelés dedikált sávszélességet tesz lehetővé a kritikus peremhálózati alkalmazások számára.

Az automatizálási környezet továbbra is differenciálódik. Három robotrendszer-típus fog egymás mellett létezni, és rétegzett automatizálási stratégiát alkotni: a szabályalapú robotika strukturált, ismétlődő feladatokhoz páratlan pontossággal; a betanításon alapuló robotika változó feladatokhoz megerősítéses tanulással; és a kontextusalapú robotika nullapontos tanulással a kiszámíthatatlan folyamatokhoz és új környezetekhez.

A szimulációtól az okosgépig: Hogyan gyorsítja fel a fizikai mesterséges intelligencia az Ipar 4.0-t

A fizikai mesterséges intelligencia elemzése egy példátlan ütemben bontakozó technológiai forradalmat tár fel, amely alapvetően átalakítja a termelést és a logisztikát. A mesterséges intelligencia algoritmusainak, a fejlett érzékelőknek, a nagy teljesítményű számítástechnikai infrastruktúrának és az innovatív robotikai hardvereknek az összeolvadása elérte azt a pontot, ahol a gépek először képesek érzékelni és interakcióba lépni a fizikai világgal olyan intelligenciával és alkalmazkodóképességgel, amelyet korábban az embereknek tartottak fenn.

A technológiai alapok adottak. Az olyan alapmodellek, mint a GR00T, lehetővé teszik a nullpontos tanulást és a természetes nyelvi oktatást. Az Isaac Simhez hasonló szimulációs környezetek drasztikusan csökkentik a fejlesztési időt és költségeket. A szintetikus adatgenerálás megoldja a kritikus képzési szűk keresztmetszetet. A fejlett érzékelők és aktuátorok érzékelést és ügyességet biztosítanak a gépeknek. Az edge computing és az 5G biztosítja a szükséges valós idejű képességet.

A gyakorlati validáció már folyamatban van ipari méretekben. A BMW, az Amazon, a Foxconn és számos más vállalat demonstrálja a fizikai mesterséges intelligencia megvalósíthatóságát és előnyeit valós termelési és logisztikai környezetekben. Az eredmények meggyőzőek: gyorsabb ciklusidők, jobb minőség, nagyobb rugalmasság, alacsonyabb költségek és új, képzettebb munkahelyek.

Ugyanakkor ezek a kihívások komoly figyelmet igényelnek. A biztonsággal, az energiafogyasztással, a készséghiánnyal, a szabályozási kétértelműségekkel és a potenciális munkaerőpiaci zavarokkal proaktívan kell foglalkozni. A fizikai mesterséges intelligenciát alkalmazó vállalatoknak nemcsak technológiai szakértelemmel, hanem a munkaerő átalakítására és a társadalmi felelősségvállalásra vonatkozó világos stratégiával is szükségük van.

Ez történelmi lehetőséget kínál Németország és Európa számára. A fizikai mesterséges intelligencia nemcsak digitális intelligenciát igényel, hanem kiváló mechatronikát, precíziós mérnöki ismereteket és mélyreható szakértelmet is. Ezek az erősségek mélyen gyökereznek a német iparban. A mesterséges intelligencia fizikai rendszerekbe való integrálása egy már meglévő ipari alapra építhet, és átalakíthatja azt az intelligens automatizálás korára.

Itt az ideje a stratégiai cselekvésnek. Azok a vállalatok, amelyek ma stratégiai eszközként beépítik a fizikai mesterséges intelligenciát, az ipari versenyképesség következő szakaszát fogják vezetni. A forradalom már nem elméleti; már zajlik, és a tempója gyorsul. A kérdés már nem az, hogy a fizikai mesterséges intelligencia átalakítja-e az ipart, hanem az, hogy ki fogja vezetni ezt az átalakulást, és kit fog megelőzni.

☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német

☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.

Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nagyon várom a közös projektünket.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő üzletfejlesztés / Marketing / PR / Szakkiállítások

Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron