Robot MI és fizikai MI: Az intelligens automatizálás új korszaka

Automatizálás: Miért fogja a fizikai mesterséges intelligencia irányítani a jövő gyárát – és átalakítani az iparágát?

A mesterséges intelligencia alapvető fordulóponthoz érkezett. Miután évtizedeken át a mesterséges intelligencia rendszerek elsősorban digitális környezetekben, például adatelemzésben vagy tartalomgyártásban működtek, a technológia most elhagyja virtuális kereteit, és egyre inkább a fizikai valóságban nyilvánul meg. Ez az átmenet az úgynevezett fizikai mesterséges intelligenciára – a megtestesült intelligenciára – nemcsak technológiai ugrást jelent, hanem potenciálisan a következő ipari forradalom előhírnöke is lehet, mivel az absztrakt algoritmusok olyan cselekvő rendszerekké válnak, amelyek közvetlenül kölcsönhatásba lépnek háromdimenziós világunkkal.

Ennek az átalakulásnak a gazdasági dimenziója lélegzetelállító: a fizikai mesterséges intelligencia globális piaca várhatóan a 2025-ös becsült 5,41 milliárd dollárról 2034-re 61,19 milliárd dollárra fog növekedni. Ezzel párhuzamosan a teljes mesterséges intelligencia-környezet hasonló lendülettel bővül, ami mélyreható strukturális változást jelez abban, hogy a vállalkozások, iparágak és társadalmak hogyan fognak a jövőben interakcióba lépni az automatizálással és az intelligenciával.

De a fizikai MI több, mint algoritmusok robotokban való megvalósítása. Míg a klasszikus robotikai MI gyakran merev, meghatározott feladatokra programozott rendszerekre támaszkodik, a fizikai MI holisztikus megközelítést képvisel. Általánosítható alapmodelleken alapul, amelyek alapvető ismereteket fejlesztenek ki a világról, és lehetővé teszik a környezet átfogó megértését – ez a fejlődés a központosított felhőarchitektúráktól a decentralizált, lokálisan vezérelt peremhálózati MI-ig vezet.

Ez az új generációs rendszer, amelyet gyakran autonóm fizikai mesterséges intelligenciának vagy megtestesült mesterséges intelligenciának neveznek, túllép a digitális mesterséges intelligencia korlátain azáltal, hogy kifinomult érzékelőhálózatokon, valós idejű feldolgozáson és autonóm döntéshozatali képességeken keresztül áthidalja a digitális-fizikai szakadékot. A cél lényege, hogy olyan gépeket fejlesszenek ki, amelyek nemcsak parancsokat hajtanak végre, hanem megértik a valós világot is, és rugalmasan tudnak reagálni az előre nem látható kihívásokra – a gyárakban lévő humanoid robotok autonóm vezérlésétől a szántóföldi precíz mezőgazdasági technológiáig. Ezt a fejlesztést jelentősen elősegítik a látás-nyelv-cselekvés modellek (VLA-k) és a digitális ikrek fizikai alapú szimulációi, amelyek lehetővé teszik a kockázatmentes és skálázható adatgenerálást ezen robotrendszerek betanításához.

Amikor a gépek megtanulnak gondolkodni és megérinteni a világot – miért vezeti be a digitális és a fizikai világ összeolvadása a következő ipari forradalmat?

A mesterséges intelligencia fejlődése döntő fordulóponthoz érkezett. Miután évtizedekig a mesterséges intelligencia rendszerek kizárólag digitális szférában működtek, az adatok feldolgozására és szövegek, képek vagy elemzések generálására korlátozódva, jelenleg alapvető átalakulás van folyamatban. A mesterséges intelligencia elhagyja virtuális ketrecét, és egyre inkább a fizikai valóságban nyilvánul meg. Ez a fejlődés az átmenetet jelzi a tisztán digitálisról a megtestesült intelligenciára, az absztrakt algoritmusokról a cselekvő rendszerekre, amelyek közvetlenül beavatkozhatnak háromdimenziós világunkba.

Piaci előrejelzések és gazdasági dimenzió

A fizikai mesterséges intelligencia globális piaca élénken mutatja be ennek az átalakulásnak a mértékét. A 2025-ben 5,41 milliárd dollárra becsült piac várhatóan 2034-re 61,19 milliárd dollárra fog növekedni, ami átlagosan évi 31,26 százalékos növekedési ütemet jelent. Más elemzők még dinamikusabb növekedést jósolnak, a becslések 2024-ben 3,78 milliárd dollártól 2034-re 67,91 milliárd dollárig terjednek, ami évi 33,49 százalékos növekedési ütemnek felelne meg. Ezek a lenyűgöző számok nem csupán egy technológiai trendet tükröznek, hanem strukturális eltolódást is jeleznek abban, ahogyan a vállalkozások, az iparágak és a társadalmak interakcióba lépnek az automatizálással és az intelligenciával.

Ezzel párhuzamosan az autonóm mesterséges intelligencia rendszerek piaca hasonló lendülettel bővül. A globális autonóm mesterséges intelligencia piac várhatóan 18,4 milliárd dollárral fog növekedni 2025 és 2029 között, ami átlagosan évi 32,4 százalékos növekedési ütemet jelent. A teljes mesterséges intelligencia piacra vonatkozó előrejelzések még szélesebb képet festenek: a 2025-ös 294,16 milliárd dollárról 2033-ra 1771,62 milliárd dollárra. Ezek a számok azt illusztrálják, hogy a mesterséges intelligencia már nem pusztán a meglévő folyamatok optimalizálásának eszköze, hanem a gazdasági átalakulás alapvető mozgatórugójává fejlődik.

A felhőtől a peremhálózatig: Paradigmaváltás

A fizikai MI és a klasszikus robotikus MI közötti különbség első pillantásra finomnak tűnik, de közelebbről megvizsgálva paradigmatikusnak bizonyul a jelenlegi technológiai forradalom megértéséhez. Mindkét koncepció a digitális intelligencia és a fizikai megnyilvánulás metszéspontjában működik, mégis megközelítéseik, képességeik és potenciáljuk alapvetően eltérnek. Míg a hagyományos robotikus MI speciális feladatokra programozott speciális rendszerekre támaszkodik, a fizikai MI egy holisztikus megközelítést képvisel, amely általánosítható alapmodelleken alapul, lehetővé téve a világ alapvető fizikai kontextusokban történő érzékelését.

E két fejlesztési út konvergenciája egy új generációs rendszerhez vezet, amelyet Autonóm Fizikai MI-nek nevezünk. Ezek a rendszerek a nagy teljesítményű MI demokratizálását nyílt forráskódú modelleken keresztül ötvözik a mesterséges intelligencia fizikai rendszerekbe való integrálásával, amelyek autonóm módon, decentralizáltan és a központosított felhőinfrastruktúráktól függetlenül működhetnek. Ez a fejlesztés strukturális elmozdulást jelent a központosított felhőarchitektúrától a decentralizált, helyileg vezérelt MI-infrastruktúra felé.

Fogalmi különbségek és alapok

A fizikai MI, a robotikus MI és a kapcsolódó fogalmak megkülönböztetése pontos fogalmi tisztázást igényel, mivel a jelenlegi viták gyakran összekeverik ezeket, ami megnehezíti a sajátosságaik megértését. E technológiák fogalmi alapjai különböző tudományos hagyományokban gyökereznek, és egyes esetekben eltérő célokat követnek.

Klasszikus értelemben a robotizált MI a mesterséges intelligencia fizikai gépekbe történő megvalósítását jelenti, amelyeket meghatározott feladatok automatikus elvégzésére programoznak. A robot a hardvert képviseli, a fizikai gépet a szenzoraival, aktuátoraival és mechanikus alkatrészeivel együtt. A MI algoritmusokon és gépi tanuláson alapuló szoftverként működik, lehetővé téve az autonóm döntéshozatalt és adatfeldolgozást. A robotokkal ellentétben a MI-nek nincs fizikai jelenléte, hanem kizárólag szoftver formájában létezik. A lényeg az, hogy bár a MI beépíthető a robotokba a képességeik fokozása érdekében, ez nem kötelező.

A klasszikus ipari robotika korlátai

A hagyományos ipari robotok gyakran teljesen mesterséges intelligencia nélkül működnek, merev, pont-pont programozással ismétlődő folyamatokat hajtanak végre. Ezek a rendszerek olyan gépek, amelyek egyik pontból a másikba mozognak, előre meghatározott parancsoknak engedelmeskedve anélkül, hogy képesek lennének saját értelmezést adni. Ez merevvé és rugalmatlanná teszi a folyamatokat. A mesterséges intelligencia használata teszi lehetővé végül a robotok számára, hogy 3D-s kamerák formájában szemüket használják, tárgyakat „lássanak”, és a helyi intelligenciát felhasználva saját mozgásterveket hozzanak létre és tárgyakat manipuláljanak precíz pont-pont programozás nélkül.

Fizikai mesterséges intelligencia: Több mint programozás

A fizikai MI fogalmilag jelentősen túlmutat ezen a definíción. A kifejezés a MI integrálását írja le olyan rendszerekbe, mint az autók, drónok vagy robotok, lehetővé téve a MI számára, hogy interakcióba lépjen a valós fizikai világgal. A fizikai MI a hangsúlyt az ismétlődő feladatok automatizálásáról a nagyobb rendszerautonómiára helyezi át. Ez új alkalmazási területeket és kibővített piaci potenciált nyit meg. A fizikai MI olyan MI-rendszerekre utal, amelyek megértik és interakcióba lépnek a valós világgal a motoros készségek kihasználásával, amelyek gyakran megtalálhatók az autonóm gépekben, például a robotokban, az önvezető járművekben és az intelligens terekben.

A hagyományos, kizárólag digitális területeken működő mesterséges intelligenciával ellentétben a fizikai mesterséges intelligencia kifinomult szenzorhálózatokon, valós idejű feldolgozáson és autonóm döntéshozatali képességeken keresztül hidat képez a digitális és a fizikai közötti szakadékban. Ez a technológia lehetővé teszi a gépek számára, hogy szenzorok segítségével megfigyeljék környezetüket, mesterséges intelligenciával feldolgozzák ezeket az információkat, és aktuátorokon keresztül fizikai műveleteket hajtsanak végre. Az alapvető különbség abban rejlik, hogy a fizikai mesterséges intelligencia folyamatosan gyűjt adatokat a fizikai környezetből több érzékelőn keresztül egyszerre, ezáltal átfogó képet ad a környezetről.

Megtestesült mesterséges intelligencia: Intelligencia interakción keresztül

A megtestesült MI, vagy mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia kutatásának egy új trendjére utal, amely a megtestesülés elméletét követi. Ez az elmélet azt állítja, hogy az intelligenciát a valós fizikai és társadalmi világban viselkedő fizikai ágensek kontextusában kell értelmezni. A robotikában alkalmazott klasszikus gépi tanulással ellentétben a megtestesült MI a környezetben zajló interakció és tanulás minden aspektusát felöleli: az érzékeléstől és a megértéstől a gondolkodáson, a tervezésen és végül a végrehajtáson vagy az irányításon át.

A korai mesterséges intelligencia-kutatások a gondolkodási folyamatokat absztrakt szimbólummanipulációként vagy számítási műveletekként fogták fel. A hangsúly az algoritmusokon és a számítógépes programokon volt, az alapul szolgáló hardvert pedig nagyrészt irrelevánsnak tekintették. Rodney Brooks, ausztrál informatikus és kognitív tudós volt az elsők között, akik alapvetően megkérdőjelezték ezt a nézőpontot. Befolyásos előadásában bírálta az akkoriban elterjedt gyakorlatot, hogy a mesterséges intelligencia rendszereket felülről lefelé irányuló megközelítéssel fejlesszék, amely az emberi problémamegoldó és érvelési képességek emulálására összpontosított.

Brooks azzal érvelt, hogy a hagyományos MI-kutatás keretében kifejlesztett intelligenciamodellek, amelyek nagymértékben támaszkodtak az akkoriban elérhető számítógépek működésére, szinte semmilyen hasonlóságot nem mutatnak az intelligens biológiai rendszerek működési módjával. Ez abból a tényből is kitűnik, hogy az emberek mindennapi tevékenységeinek többsége nem problémamegoldás vagy tervezés, hanem inkább rutinszerű viselkedés egy viszonylag ártalmatlan, mégis rendkívül dinamikus környezetben. Ahogyan az emberi tanulás a környezet felfedezésén és interakcióján alapul, a megtestesült ágenseknek is a tapasztalatok révén kell finomítaniuk viselkedésüket.

A megtestesült mesterséges intelligencia (MI) túllépi a digitális MI korlátait azáltal, hogy fizikai MI-rendszereken keresztül lép interakcióba a való világgal. Célja, hogy áthidalja a szakadékot a digitális MI és a valós alkalmazások között. Egy megtestesült intelligens ágens számára fizikai szerkezete és tulajdonságai, érzékszervi képességei és cselekvési lehetőségei kulcsfontosságú szerepet játszanak. Az intelligenciának nem elszigetelten kell léteznie, hanem a környezettel való sokszínű, multimodális interakció révén kell megnyilvánulnia.

Generatív modellek és a valóság szimulációja

A generatív fizikai MI kiterjeszti a meglévő generatív MI modelleket azáltal, hogy képessé teszi őket a térbeli kapcsolatok és a fizikai folyamatok megértésére a háromdimenziós világunkban. Ez a kiterjesztés úgy válik lehetővé, hogy további adatokat integrálnak a MI betanítási folyamatába, olyan adatokat, amelyek a valós világ térbeli struktúráiról és fizikai törvényeiről tartalmaznak információkat. A generatív MI modellek, mint például a nyelvi modellek, nagy mennyiségű szöveges és képi adattal vannak betanítva, és lenyűgözőek azzal a képességükkel, hogy emberszerű nyelvet generálnak és absztrakt fogalmakat fejlesztenek ki. A fizikai világról és annak szabályairól alkotott ismereteik azonban korlátozottak; hiányzik belőlük a térbeli kontextus.

A fizika alapú adatgenerálás egy digitális ikertestvér, például egy gyár létrehozásával kezdődik. Ebbe a virtuális térbe érzékelőket és autonóm gépeket, például robotokat integrálnak. Ezután valós forgatókönyveket futtatnak le fizikai alapú szimulációk alapján, ahol az érzékelők különféle interakciókat rögzítenek, például a merev testek dinamikáját (pl. mozgások és ütközések) vagy a fény és a környezete kölcsönhatását. Ez a technológia jutalmazza a fizikai MI-modelleket a szimulációban sikeresen elvégzett feladatokért, lehetővé téve számukra a folyamatos alkalmazkodást és fejlődést.

Az ismételt képzés révén az autonóm gépek megtanulnak alkalmazkodni az új helyzetekhez és a váratlan kihívásokhoz, felkészítve őket a valós alkalmazásokra. Idővel kifinomult finommotoros készségeket fejlesztenek ki olyan gyakorlati alkalmazásokhoz, mint a dobozok precíz csomagolása, a termelési folyamatok támogatása vagy az összetett környezetekben való autonóm navigáció. Eddig az autonóm gépek nem voltak képesek teljes mértékben érzékelni és értelmezni a környezetüket. A generatív fizikai mesterséges intelligencia most lehetővé teszi olyan robotok fejlesztését és képzését, amelyek zökkenőmentesen tudnak interakcióba lépni a valós világgal, és rugalmasan alkalmazkodnak a változó körülményekhez.

Technológiai architektúra és funkcionalitás

A fizikai mesterséges intelligencia és a fejlett robotikai mesterséges intelligencia rendszerek technológiai alapjai számos kulcsfontosságú technológia kölcsönhatásán alapulnak, amelyek csak együttesen teszik lehetővé a modern autonóm rendszerek lenyűgöző képességeit. Ez az architektúra alapvetően eltér a hagyományos automatizálási megoldásoktól az általánosíthatóság, a folyamatos tanulás és a strukturálatlan környezetekhez való alkalmazkodóképessége révén.

Ennek a technológiai forradalomnak a középpontjában az alapmodellek állnak, ezek a nagyméretű, előre betanított mesterséges intelligencia rendszerek, amelyek 2021 óta gyűjtőfogalomként szolgálnak a mai elterjedt nagyméretű mesterséges intelligencia rendszerekre. Ezeket a modelleket kezdetben hatalmas mennyiségű adattal széles körben betanítják, majd viszonylag kevés speciális betanítással, az úgynevezett finomhangolással széles körű feladatokhoz adaptálhatók. Ez az előképzés lehetővé teszi az alapmodellek számára, hogy ne csak megértsék a nyelvet, hanem – ami még fontosabb – széleskörű ismereteket szerezzenek a világról, és bizonyos mértékig logikusan gondolkodjanak, érveljenek, absztraháljanak és tervezzenek.

Ezek a tulajdonságok különösen alkalmassá teszik az alapmodelleket robotok vezérlésére, egy olyan területre, amelyet körülbelül három éve intenzíven kutatnak, és amely jelenleg a robotika forradalmához vezet. Ezekkel a tulajdonságokkal az ilyen modellek messze felülmúlják a hagyományos, specializált robotikai mesterséges intelligenciát. Ezen okok miatt a megfelelő alapmodellek robotagyként való használata áttörést jelent, és először nyitja meg az utat a valóban intelligens, gyakorlatilag hasznos és így univerzálisan alkalmazható robotok fejlesztése előtt.

Látás-Nyelv-Cselekvés modellek (VLA): A robot agya

A standard alapmodellekkel ellentétben, amelyeket nem a robotikára és annak specifikus követelményeire terveztek vagy optimalizáltak, a robotikai alapmodelleket robotikai adatkészleteken is betanítják, és specifikus architektúrális adaptációkat tartalmaznak. Ezek a modellek jellemzően látás-nyelv-cselekvés modellek (SNA-k), amelyek beszédet, valamint kép- és videóadatokat dolgoznak fel bemenetként a kamerákból, és közvetlenül műveleteket – azaz mozgásparancsokat – adnak ki a robot ízületei és működtetői számára.

Ennek a fejlesztésnek egyik kulcsfontosságú mérföldköve volt a Google DeepMind 2023 közepén megjelent RT-2-je, amely a szó szoros értelmében az első VLA-t képviseli. A jelenlegi modellek közé tartozik a 2024-es nyílt forráskódú OpenVLA, valamint más fejlett rendszerek. Ezeknek a modelleknek az architektúrája rendkívül összetett, és jellemzően tartalmaz egy vizuális kódolót, amely a kamera képeit numerikus reprezentációkká alakítja, egy nagyméretű nyelvi modellt, amely az érvelés és a tervezés magját képezi, valamint speciális akciódekódereket, amelyek folyamatos robotparancsokat generálnak.

Megtestesült érvelés: megértés és cselekvés

A modern fizikai MI-rendszerek egyik kulcsfontosságú aspektusa a megtestesült gondolkodás képessége – a modellek azon képessége, hogy megértsék a fizikai világot és azt, hogyan lépjenek interakcióba vele. A megtestesült gondolkodás magában foglalja a világismeret azon alapvető fogalmait, amelyek kritikus fontosságúak egy eredendően fizikailag megtestesült világban való működéshez és cselekvéshez. Ez a vizuális nyelvi modellek (VLM-ek) képessége, és nem feltétlenül korlátozódik a robotikára. A megtestesült gondolkodás tesztelése egyszerűen a VLM-ek képekkel történő súgózásából áll.

A klasszikus számítógépes látási feladatok, mint például a tárgyfelismerés és a több nézetből történő megfeleltetés, a megtestesült gondolkodás körébe tartoznak. Ezeket a feladatokat mind szóbeli utasítások formájában fejezik ki. A megtestesült gondolkodás vizuális kérdésmegválaszolással is tesztelhető. Ezek a kérdések a környezettel való interakcióhoz szükséges megértést tesztelik. Az általános fizikai gondolkodás mellett a rendszerek a világról szerzett ismereteket is felhasználhatják a döntéshozatalhoz. Például egy robotot megkérhetnek, hogy hozzon egy egészséges harapnivalót a konyhából, a VLM-ben (Virtuális Életkezelés) található világról szerzett ismereteket pedig felhasználhatják annak meghatározására, hogyan hajtsa végre ezt a kétértelmű parancsot.

A robotikai alkalmazásoknál kulcsfontosságú, hogy ezt a tudást kihasználjuk a valós világban végrehajtható értelmes műveletek lehetővé tételéhez. Ez azt jelenti, hogy a magas szintű megértést precíz vezérlőparancsokká kell alakítani a robot hardver API-jain keresztül. Minden robotnak más a felülete, és a robot vezérlésének ismerete nem található meg a virtuális lineáris robotokban (VLM). A kihívás abban rejlik, hogy kiterjesszék a nagyméretű, előre betanított modelleket, hogy folyamatos műveleteket tudjanak kiadni adott robot-inkarnációkhoz, miközben megőrzik a VLM értékes képességeit.

Erre a kihívásra egy innovatív megoldást kínál az Action Expert architektúra, egy azonos rétegszámú, de kisebb beágyazási dimenziókkal és MLP-szélességekkel rendelkező transzformátor modell. A figyelemfejeknek és a fejenkénti beágyazási dimenziónak meg kell egyeznie a fő modellel, hogy lehetővé tegyék az előtag-tokenek használatát a figyelemmechanizmusban. A feldolgozás során az utótag-tokenek áthaladnak az Action Expert transzformátoron, beépítve az előtagból származó KV-beágyazásokat, amelyeket egyszer számítanak ki, majd gyorsítótáraznak.

Főbb technológiák: Szimuláció, Edge AI és transzfertanulás

A fizikai mesterséges intelligencia megvalósítása három kulcsfontosságú technológia kölcsönhatásán alapul. Először is, a digitális ikrek formájában megvalósuló realisztikus szimulációk lehetővé teszik a folyamatok, az anyagáramlások és az interakciók pontos feltérképezését, ami kulcsfontosságú az autonóm robottanuláshoz. Másodszor, a peremhálózati mesterséges intelligencia hardver biztosítja, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek lokálisan fussanak a roboton, például GPU-alapú kompakt rendszereken keresztül. Harmadszor, a fejlett számítógépes látás lehetővé teszi a vizuális felismerő rendszerek számára, hogy különböző tárgyakat, formákat és variációkat azonosítsanak.

A robottanulás akkor történik, amikor a mesterséges intelligencia modelljeit szimulációkban képezik, és tudásukat fizikai robotokra viszik át. Az átviteli tanulás jelentősen felgyorsítja az új feladatokhoz való alkalmazkodást. A valós idejű adatelemzés olyan platformokkal, mint a Microsoft Fabric, lehetővé teszi a folyamatadatok elemzését, a szűk keresztmetszetek azonosítását és az optimalizálások levezetését. A valóság és a gép virtuálisan újraalkotódik minden természeti törvényével és specifikációjával együtt. Ez a digitális ikertestvér ezután például megerősítéses tanulás révén megtanulja, hogyan kell pontosan ütközésmentesen mozogni, hogyan kell végrehajtani a kívánt mozgásokat, és hogyan kell reagálni a különböző szimulált forgatókönyvekre.

A mesterséges intelligencia számtalan helyzetet képes kockázatmentesen tesztelni anélkül, hogy károsítaná a fizikai robotot. A kapott adatokat ezután továbbítják a valódi robotnak, miután a digitális iker eleget tanult. A megfelelő mesterséges intelligencia rendszerekkel felszerelt robotok nemcsak merev programokat hajtanak végre, hanem képesek döntéseket hozni és alkalmazkodni. A fizikai mesterséges intelligenciát arra használják, hogy kontextust és helyzetfelmérést adjon a robotoknak. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a fizikai mesterséges intelligenciával rendelkező robotok olyan folyamatokat is elsajátíthatnak, amelyek változóak és alkalmazkodóképességet igényelnek.

Adatok, mint üzemanyag: Kihívások és megoldások

Egy másik kulcsfontosságú szempont az ilyen rendszerek betanításához szükséges adatgenerálás. Míg a virtuális logikai gépeket (VLM) internetalapú adatok billió tokenéin tanítják, robotikai adatokkal is hasonló számú token érhető el. Az Open X-Embodiment 2,4 millió epizódot tartalmaz. Feltételezve, hogy epizódonként 30 másodperc, képkocka-mintavételezés 30 Hz, és képkockánként körülbelül 512 vizuális token van, több mint egybillió token érhető el. Ez a 21 akadémiai és ipari intézmény közös erőfeszítése 27 különböző robot 72 különböző adatkészletét egyesíti, és 160 266 feladat 527 képességét fedi le.

A különböző érzékelőkkel és működési terekkel rendelkező robottípusok adatainak egységes formátumba történő szabványosítása hatalmas technikai kihívást jelent, de kulcsfontosságú az általánosítható modellek fejlesztéséhez. A World Foundation Model-eket skálázható betanítási adatok generálására vagy replikálására használják robotikai alapmodellekhez, mivel a robotikával kapcsolatos betanítási adatok relatív szűkössége jelenleg a legnagyobb szűk keresztmetszet a fejlesztésükben.

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

Az intelligens gazdálkodástól az intelligens kiskereskedelemig: Ahol a fizikai mesterséges intelligencia már újraértelmezi az értékteremtést – Kép: Xpert.Digital

Iparágspecifikus alkalmazási területek és piaci potenciál

A fizikai mesterséges intelligencia és a fejlett robotikai mesterséges intelligencia rendszerek gyakorlati megvalósítása számos iparágban és felhasználási esetben bontakozik ki, és minden szektor sajátos követelményeket, kihívásokat és lehetőségeket kínál. A különböző piacok elemzése egyértelműen azt mutatja, hogy az univerzális megközelítés nem optimális minden iparág számára; inkább az egyes iparágak sajátosságai határozzák meg, hogy az intelligens automatizálás melyik formája biztosítja a legnagyobb előnyöket.

A fizikai mesterséges intelligencia használata különösen szembetűnő az ipari gyártásban és termelésben. Az autóipar élen jár ebben az átalakulásban. A BMW az első autógyártó, amely humanoid robotokat tesztel gyártásban, konkrétan a Figure 02-t az amerikai spartanburgi üzemében. A Tesla Optimusával ellentétben, amely nagyrészt a koncepció fázisában maradt, a mesterséges intelligencia által vezérelt Figure 02 már lemezalkatrészeket vesz le a polcról, és elhelyezi azokat egy gépben – ezt a feladatot hagyományosan emberek végezték az autógyárakban.

A BMW és a Figure AI azt tervezi, hogy közösen olyan technológiai témákat vizsgálnak, mint a mesterséges intelligencia, a robotvezérlés, a gyártásvirtualizáció és a robotintegráció. Az autóipar, és következésképpen a járműgyártás is gyorsan fejlődik. Az általános célú robotok használata növelheti a termelékenységet, kielégítheti a növekvő ügyféligényeket, és lehetővé teheti a csapatok számára, hogy az előttünk álló változásokra összpontosítsanak. A hosszú távú cél a gyári dolgozók mentesítése az ergonómiailag kihívást jelentő és fárasztó feladatok alól.

Az ipari automatizálás a digitális ikrek, a peremhálózati mesterséges intelligencia és a robotika kombinációján keresztül profitál a fizikai mesterséges intelligenciából, újraértelmezve az automatizálást. A termelésben az úgynevezett élő ikrek – olyan digitális modellek, amelyek nemcsak ábrázolják, hanem aktívan irányítják is a folyamatokat – új lehetőségeket nyitnak meg. Ezek lehetővé teszik a szűk keresztmetszetek azonosítását, mielőtt azok kritikussá válnának, az új folyamatok tesztelését és a változatok értékelését, valamint az autonóm rendszerek kockázatmentes betanítását. Különösen a Logisztika 4.0 és az intelligens raktározás területén javítják az élő ikrek a tervezés megbízhatóságát, a hibamentes működést és a reagálási sebességet.

Logisztika 4.0: Digitális ikrek a gyakorlatban tesztelve

A KION Csoport példája pontosan szemlélteti, hogyan támogathatja a fizikai mesterséges intelligencia a valós raktári logisztikát. A KION, az Accenture és az NVIDIA közösen fejleszt egy olyan megoldást, amelyben az intelligens robotokat teljes egészében a raktár digitális ikertestvérén belül képezik ki. Ott a robotok olyan folyamatokat tanulnak meg, mint a be- és kirakodás, a komissiózás és az újracsomagolás, mielőtt a tényleges raktárban bevetnék őket. A rendszer az NVIDIA Omniverse szimulációs platformon alapul. Ezenkívül az NVIDIA Mega, az Omniverse-en belüli, kifejezetten ipari alkalmazásokhoz tervezett keretrendszer, támogatja a teljes rendszerek és robotflották párhuzamos szimulációját.

Az előnyök több szempontból is nyilvánvalóak. A tipikus raktári folyamatok szimulációja jelentősen csökkenti a valós működés során előforduló hibákat. A betanítás kockázatmentes, gyorsított, és nem igényel valódi erőforrásokat. A sikeres betanítás után a robotok átveszik a valós feladatokat, amelyeket valós időben vezérel a közvetlenül a roboton futó mesterséges intelligencia. Továbbá a digitális ikrek lehetővé teszik a proaktív stratégiai tervezést, lehetővé téve a vállalatok számára, hogy virtuálisan teszteljék és optimalizálják a különböző elrendezéseket, automatizálási szinteket és személyzeti konfigurációkat anélkül, hogy megzavarnák a folyamatban lévő műveleteket.

A logisztikai és szállítmányozási iparág átfogó átalakuláson megy keresztül a mesterséges intelligencia révén. A mesterséges intelligenciát a logisztika számos területén alkalmazzák. A kereslet előrejelzéséhez és az értékesítés tervezéséhez a vállalatok 62 százaléka támaszkodik mesterséges intelligencia támogatására, míg 51 százalékuk a termelés optimalizálásához, 50 százalékuk pedig a szállítás optimalizálásához használ mesterséges intelligenciát. Az alkalmazások a különböző veszélyesanyag-címkék felismerésétől és a sorozatszámmal vagy címkével nem rendelkező tárgyak megkülönböztetésétől kezdve a tevékenységekre és mozgásokra vonatkozó érzékelőadatok elemzéséig terjednek.

A mesterséges intelligencia rendszerek több forrásból származó adatok felhasználásával képesek megjósolni a szállítmányok érkezési idejét, és értékesítési előrejelzéseket készíteni az ellátási láncokból és nyilvános forrásokból származó többváltozós adatokkal. Az életjelek, a mozgás és a gépek működési adatainak felhasználásával ütemezik az alkalmazottak szüneteit, konvolúciós neurális hálózatokkal lehetővé teszik az automatizált rakodástervezést, és figyelemmel kísérik a szállítási mód kiválasztását a jobb megoldások fokozatos azonosítása érdekében. Az ember-gép interakciót képzett hangrobotok fokozzák, míg a szállítórobotok optikai mintákat használnak a pozicionáláshoz és a tájékozódáshoz.

Egészségügy: Precízió és segítségnyújtás

Az egészségügy egy különösen érzékeny, mégis ígéretes alkalmazási terület. Németországban az egészségügyi szakemberek több mint 40 százaléka használ mesterséges intelligenciával támogatott technológiákat intézményeiben vagy praxisában. A mindennapi orvosi gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a radiológiai osztályok mesterséges intelligenciát használnak a képek elemzésére, vagy mesterséges intelligenciával támogatott tünetellenőrző alkalmazásokat használnak az előzetes diagnózisokhoz. A mesterséges intelligencia egyik kulcsfontosságú alkalmazása az orvosi feljegyzések automatizált elemzése. A mesterséges intelligencia segítheti az orvosokat a diagnózisok felállításában, mivel hatalmas mennyiségű meglévő adatot használ fel és elemez – jelentősen többet, mint amennyit egy orvos valaha is fel tudna halmozni a teljes pályafutása során.

A német egészségügyi rendszerben háromféle robotot használnak: terápiás robotokat, ápolórobotokat és sebészeti robotokat. A terápiás robotok önállóan irányíthatják a gyakorlatokat, míg az ápolórobotok az egészségügyi szakembereket támogatják. A sebészeti robotok önállóan is képesek bemetszést végezni, és segíthetik az emberi sebészeket. Használatuk elengedhetetlen bizonyos minimálisan invazív beavatkozásokhoz. Az Intuitive Surgical da Vinci robotja az emberi sebészi irányítás és a megtestesült mesterséges intelligencia kombinációjával segíti a sebészeket a precíz, minimálisan invazív beavatkozások elvégzésében, amely egyesíti az emberi intuíciót és a robotikus pontosságot.

Az egészségügyben a fizikai mesterséges intelligencia piacát a sebészeti robotok, különösen a robotasszisztált sebészeti rendszerek uralják, amelyek 2024-ben is piacvezetők voltak. A robotikán belül az idegsebészeti és ortopédiai szegmensek várhatóan a legnagyobb növekedési ütemet fogják mutatni az előrejelzési időszakban. A radiológián és a patológián túl a mesterséges intelligencia alkalmazásai egyre fontosabb szerepet játszanak a diagnosztikában és a beavatkozásokban minden orvosi szakterületen. A személyre szabott gyógyászatban a mesterséges intelligencia támogatja a biomarkerek elemzését.

Okosgazdálkodás: MI a szántóföldön

A mezőgazdaság meglepően dinamikus területté fejlődik a fizikai MI-alkalmazások számára. A gazdaságok közel fele ma már mesterséges intelligenciával dolgozik. A legnagyobb potenciált az éghajlat- és időjárás-előrejelzésben, de a betakarítás és a termelés tervezésében, valamint a hozambecslésekben is látják. A mindennapi irodai munkához szükséges megoldások is érdekesek lehetnek, mint potenciális segédeszközök. A mezőgazdaság a mesterséges intelligencia úttörői közé tartozik. Használata egyre szükségesebb a gazdaságok vezetőire nehezedő terhek miatt.

A fizikai mesterséges intelligencia egyre fontosabb szerepet fog játszani a mezőgazdaságban és az élelmiszer-feldolgozásban az elkövetkező években. Korábban számos természetes folyamatot nehéz volt megérteni, de mára a technológiai fejlődés olyan pontra jutott, hogy a rendszerek képesek egyedileg reagálni a környezetükre. Alkalmazkodnak a meglévő világhoz, ahelyett, hogy azt újra kellene tervezni számukra. A modern gazdák egyre inkább hibrid módon dolgoznak, ötvözve a számítógépes és a gyakorlati munkát a terepen. Különböző technológiákat alkalmaznak a földeken és az istállókban az adatok mérésére és a folyamatok optimalizálására.

Az éghajlatváltozás és a folyamatos népességnövekedés hatalmas kihívások elé állítja a modern mezőgazdaságot. Ezen globális problémák hatékony kezeléséhez a fizikai mesterséges intelligencia célzott alkalmazása minden méretű gazdaságban döntő szerepet játszhat. Azzal a széles körben elterjedt feltételezéssel ellentétben, hogy az ilyen technológiák csak a nagy gazdaságok számára alkalmasak, különösen a kisebb vállalkozások profitálhatnak ezek előnyeiből. A kompakt gépek, például az intelligens robotfűnyírók vagy az automatizált gyomlálók használata lehetővé teszi számukra a hatékonyságnövekedést, és olyan feladatok elvégzését, amelyekre jelenleg már nincs munkaerő a munkaerőpiacon.

A képfelismerő technológiák és érzékelők segíthetnek a növényvédő szerek sokkal pontosabb kijuttatásában, és bizonyos esetekben akár teljes kiküszöbölésében is. Ez nemcsak gazdasági, hanem ökológiai előnyökkel is jár. Az Agri-Gaia projekt, amelyet a Német Szövetségi Gazdasági és Energiaügyi Minisztérium finanszíroz, nyílt infrastruktúrát hoz létre a mesterséges intelligencia algoritmusainak cseréjéhez a mezőgazdaságban. A Német Mesterséges Intelligencia Kutatóközpont (DFKI) vezetésével a szövetségek, kutatóintézetek, politika és ipar képviselőiből álló projektpartnerek egy digitális ökoszisztémát fejlesztenek a túlnyomórészt kis- és középvállalkozások (kkv-k) által működtetett mezőgazdasági és élelmiszeripari ágazat számára, az európai Gaia-X felhőkezdeményezés alapján.

Kiskereskedelem: A sor vége

A kiskereskedelmi szektor alapvető átalakuláson megy keresztül a vásárlói élmény és a működési hatékonyság terén a fizikai mesterséges intelligencia és a mesterséges intelligencia alapú rendszerek révén. A kiskereskedők a mesterséges intelligencia segítségével jobban megjósolhatják az egyes termékek iránti keresletet a különböző régiókban azáltal, hogy hozzáférnek és elemzik más termékek adatait, a hasonló demográfiai adatokkal rendelkező üzletek adatait, valamint harmadik féltől származó adatokat, például az időjárási és jövedelmi szinteket. Egy országos gyógyszertár nemrégiben mesterséges intelligenciát használt egy adott vakcina iránti kereslet nyomon követésére és előrejelzésére, a szövetségi kormánynak jelentett országos trendekre támaszkodva.

A kiskereskedők a mesterséges intelligenciát videó- ​​és szenzoradatokkal kombinálják a pénztárak megszüntetéséhez, lehetővé téve a vásárlók számára, hogy sorban állás nélkül levegyék a termékeket a polcokról, betegyék azokat a kosarukba, és elhagyják az üzletet. A pénztári sorok és rendszerek megszüntetésével több alapterület használható fel a termékek bemutatására. Egy országos szupermarketlánc mesterséges intelligenciát használ az olvashatatlan vonalkódokkal rendelkező termékek vizuális beolvasására és értékének kiszámítására. A videokamerákkal és polcérzékelőkkel kombinált mesterséges intelligenciának köszönhetően a kiskereskedők jobban megérthetik az üzleteikben lévő vásárlói forgalmat, és növelhetik a négyzetméterenkénti eladásokat.

A technológia azonosítja azokat a termékeket, amelyeknél a vásárlók soha nem időznek sokáig, és azt javasolja a kereskedőknek, hogy cseréljék le azokat vonzóbb árucikkekkel. A mesterséges intelligencia célzott promóciókat is generálhat bizonyos termékekhez a vásárlók mobileszközein, amikor a megfelelő üzletben tartózkodnak. A technológia lehetővé teszi a kereskedők számára, hogy jobban összecsomagolják áruikat. Az olyan márkák, mint a Zara, AR-kijelzőket használnak üzleteikben, így a vásárlók virtuálisan felpróbálhatják a ruhákat. Az olyan élelmiszer-kiskereskedők, mint az Amazon Fresh, az érintésmentes fizetésre és a fizikai polcokhoz kapcsolódó digitális bevásárlólistákra összpontosítanak.

Építőipar: Hatékonyság a digitális tervezésen keresztül

Az építőipar hagyományosan egy aluldigitalizált terület, de egyre inkább profitál a mesterséges intelligencia alkalmazásaiból. A mesterséges intelligencia más digitalizációs megközelítésekkel, mint például az épületinformációs modellezés (BIM), a dolgok internete (IoT) és a robotika, együtt lehetővé teszi a hatékonyság növelését a teljes értékláncban, az építőanyagok gyártásától a tervezési, kivitelezési fázisokon át az üzemeltetésig és karbantartásig. Egy generatív geometriai tervezőrendszer számos tervezési lehetőséget hoz létre és értékel ki olyan mérhető célok alapján, mint a kényelem, az energiahatékonyság és a munkahely kialakítása.

A mesterséges intelligencia alapú módszerek lehetővé teszik a lényegesen több paraméter és változat sokkal gyorsabb figyelembevételét és kiértékelését. A mesterséges intelligencia alapú szövegelemzés automatikusan kiértékelheti a szabálykészleteket. Ez magában foglalja a szabályalapú rendszerek és a mesterséges intelligencia alapú szövegelemzés kombinációját. Az épületinformációkat, például a méreteket, az anyagokat és a műszaki rendszereket a rendszer kinyeri, elemzi és automatikusan összehasonlítja a szövegalapú szabálykészletekkel. A mesterséges intelligencia alapú prediktív modellek használata a korai tervezési fázisokban lehetővé teszi az energiaigény gyors és pontos becslését.

Az építkezés során alkalmazott mesterséges intelligencia alkalmazások meglehetősen fejlettek, és néhányat már használnak is. A gépi tanulási módszerek segíthetnek az építési tervezésben, frissíthetik az építési folyamatokat és támogathatják a különféle feladatokat. A robotok nemcsak tárgyakat szállíthatnak, hanem falakat festhetnek, mérhetnek vagy hegeszthetnek. A kamerák és más érzékelők akadályokat észlelnek. A manuálisan vagy autonóm rendszerek által rögzített képek és pontfelhők a minőségbiztosítást is szolgálják az építkezés során. A neurális hálózatokat betanítják a felületminőség ellenőrzésére, valamint a sérülések vagy elszíneződések észlelésére.

EU-s és németországi szakértelmünk üzletfejlesztés, értékesítés és marketing terén - Kép: Xpert.Digital

Iparági fókusz: B2B, digitalizáció (AI-tól XR-ig), gépészet, logisztika, megújuló energiák és ipar

Bővebben itt:

• Szakértői Üzleti Központ

Egy témaközpont betekintésekkel és szakértelemmel:

• Tudásplatform a globális és regionális gazdaságról, az innovációról és az iparágspecifikus trendekről
• Elemzések, impulzusok és háttérinformációk gyűjtése fókuszterületeinkről
• Szakértelem és információk helye az üzleti és technológiai fejleményekről
• Témaközpont olyan vállalatok számára, amelyek a piacokról, a digitalizációról és az iparági innovációkról szeretnének többet megtudni

Kísérleti projekttől a milliárd dolláros piacig: Hogyan alakítja át a fizikai mesterséges intelligencia az ipart, a logisztikát és a gyártást 2030-ra – Kép: Xpert.Digital

Kihívások, kockázatok és szabályozási keretek

A fizikai mesterséges intelligencia és a fejlett robotikai mesterséges intelligencia rendszerek gyors fejlődése számos technikai, etikai, jogi és társadalmi kihívással jár, amelyekkel a felelős és fenntartható megvalósítás érdekében foglalkozni kell. Ezek a kihívások az alapvető technikai korlátoktól és az adatvédelmi és biztonsági kérdésektől kezdve az összetett etikai kérdésekig terjednek, amelyek alapvetően befolyásolják az emberek és a gépek közötti kapcsolatot.

A technikai korlátok továbbra is jelentős akadályt gördítenek a fizikai mesterséges intelligencia széles körű elterjedése elé. Bár jelentős előrelépés történt, a fizikai korlátok, mint például a mobilitás, az energiagazdálkodás és a finommotoros készségek, továbbra is fő kihívást jelentenek. A fejlett nyelvi modellekkel felszerelt robotporszívókkal végzett legújabb kísérletek rávilágítanak e technológia összetettségére és korlátaira a valós alkalmazásokban. Egy kutatócsoport egy kísérletet végzett, amelyben robotporszívókat szereltek fel különböző nyelvi modellekkel. Ezeknek a robotoknak az elsődleges feladata az volt, hogy megtaláljanak egy vajat egy másik szobában, és odavigyék egy olyan személyhez, aki meg tudja változtatni a helyét.

Ez a látszólag egyszerű feladat jelentős kihívások elé állította a mesterséges intelligencia által vezérelt robotokat. A robotok képesek voltak mozogni, töltőállomásokon dokkolni, Slack-kapcsolaton keresztül kommunikálni és fényképeket készíteni. Ezen képességek ellenére a tesztelt LLM-ek egyike sem ért el 40 százaléknál nagyobb sikerességi arányt a vaj kiszállításában. A kudarc elsődleges okai a térbeli gondolkodás nehézségei és a saját fizikai korlátaik tudatosságának hiánya voltak. Az egyik modell a forgó mozgások miatt traumát és bináris identitásválságot diagnosztizált magán.

Ezek a reakciók, bár egy élettelen rendszer generálja őket, rávilágítanak a komplex, valós környezetekben működő mesterséges intelligencia fejlesztésének lehetséges kihívásaira. Kulcsfontosságú, hogy a nagy teljesítményű MI-modellek nyomás alatt is nyugodtak maradjanak, hogy megalapozott döntéseket hozhassanak. Ez felveti a kérdést, hogy hogyan lehet elkerülni vagy kezelni az ilyen stresszreakciókat a jövőbeli MI-rendszerekben a megbízható és biztonságos interakció biztosítása érdekében. Míg az analitikus intelligencia az LLM-ekben lenyűgöző előrelépést mutat, a gyakorlati intelligencia, különösen a térbeli megértés és az érzelemkezelés tekintetében, még mindig elmarad a várakozásoktól.

Adatvédelem, kiberbiztonság és jogi keretek

Az adatvédelem és a kiberbiztonság alapvető kihívásokat jelent. Az adatvédelemre és a magánélet védelmére vonatkozó törvények kulcsfontosságúak annak biztosításához, hogy a személyes adatokat etikusan és biztonságosan kezeljék. Az egyik legfontosabb jogi keretrendszer az Európai Unió által 2018-ban elfogadott általános adatvédelmi rendelet (GDPR). A GDPR szigorú irányelveket határoz meg a személyes adatok gyűjtésére, feldolgozására, tárolására és továbbítására vonatkozóan.

A GDPR alapelvei közé tartozik a jogszerűség, a tisztességes eljárás és az átláthatóság. Ezek az elvek megkövetelik, hogy egyértelműen meg legyen határozva, milyen adatokat gyűjtenek és miért, annak érdekében, hogy az adatok tisztességes felhasználása ne érje hátrányosan egyetlen csoportot sem. A célhoz kötöttség megköveteli, hogy az adatokat meghatározott, egyértelmű és jogszerű célokra gyűjtsék, és azokat ne kezeljék tovább ezekkel a célokkal össze nem egyeztethető módon. Az adatminimalizálás megköveteli, hogy csak a kívánt célhoz szükséges adatokat gyűjtsék és dolgozzák fel. A pontosság megköveteli, hogy a személyes adatok pontosak és naprakészek legyenek, míg a tárolhatóság korlátozása megköveteli, hogy az adatokat csak a kívánt célhoz szükséges ideig tárolják.

Az integritás és a titoktartás megköveteli, hogy az adatokat biztonságosan kezeljék, hogy megvédjék azokat a jogosulatlan vagy jogellenes feldolgozástól és a véletlen elvesztéstől. Az elszámoltathatóság megköveteli a szervezetektől, hogy képesek legyenek igazolni ezen adatvédelmi elvek betartását. A nemrégiben elfogadott uniós mesterséges intelligenciatörvény a GDPR-ra épül, és a mesterséges intelligenciarendszereket kockázati szintjeik alapján osztályozza. A tiltott mesterséges intelligenciarendszerek közé tartoznak azok, amelyek biometrikus adatok alapján kategorizálják az egyéneket bizonyos típusú érzékeny információk kinyerése érdekében.

Biztonsági kutatók olyan sebezhetőségeket fedeztek fel a robotrendszerekben, amelyek lehetővé tehetik az eszközök manipulálását vagy a bizalmas adatokhoz való hozzáférést. Ezek a sebezhetőségek magukban foglalják a nem biztonságos firmware-frissítéseket, az eszközökön található titkosítatlan felhasználói adatokat, valamint a távoli kameraelérés PIN-kódos biztonsági hibáit. Az ilyen hiányosságok aláássák a gyártók tanúsítványaiba vetett bizalmat, és rávilágítanak a robusztus biztonsági intézkedések szükségességére. A kutatók olyan gépi képfelismerő rendszerek tervezését javasolják, amelyek az emberek számára olvashatatlanok maradnak, de elegendő információt nyújtanak a robotoknak a navigációhoz, hogy megakadályozzák a személyes adatokkal való visszaélést.

Az EU mesterséges intelligencia törvénye és a harmonizált szabványok

A mesterséges intelligencia és a robotika szabályozási környezete gyorsan fejlődik. Az EU MI-törvénye a világ első átfogó jogi keretrendszere a mesterséges intelligenciára, és kockázatalapú megközelítésen alapul. Minél nagyobb a kockázat, annál számosabb és szigorúbb követelménynek kell megfelelni. A MI-rendszerek biztonsági jelentőségük miatt magas kockázatú MI-rendszerekként osztályozhatók. A magas kockázatú MI-rendszerekre különleges követelmények vonatkoznak, beleértve az átfogó dokumentációt, amely tartalmazza a rendszerről és annak céljáról szükséges összes információt a hatóságok számára a megfelelőség értékeléséhez, a kezelő számára nyújtott egyértelmű és megfelelő információkat, a megfelelő emberi felügyeleti intézkedéseket, valamint a magas szintű robusztusságot, kiberbiztonságot és pontosságot.

A Gépekről szóló irányelv biztonsági követelményeket határoz meg a gépekre, beleértve az autonóm és a hálózatba kapcsolt rendszereket is. Meghatározza az önfejlesztő viselkedést és az autonóm mobil gépeket, de kerüli a mesterséges intelligencia rendszer kifejezést. Egy olyan termék, mint egy sebészeti robot, több szabályozás metszéspontjában is lehet, például az orvostechnikai eszközökről szóló irányelv, a gépekről szóló irányelv és a mesterséges intelligencia irányelv, amelyek mindegyike hatással van a funkcionális biztonságra. A központi kérdés a következő: Melyek a kockázatcsökkentő intézkedések optimális halmaza a piaci bevezetés, a felelősség és a hírnév károsodása tekintetében?

A harmonizált szabványok meghatározzák a jogszabályokban foglalt alapvető egészségügyi és biztonsági követelményeket. Leírják, hogy mely műszaki szabályok és kockázatkezelési intézkedések alkalmazhatók ezen alapvető követelmények teljesítésére. Ezen szabványok betartása azt jelzi, hogy a törvények és rendeletek követelményei teljesülnek. Az ISO/IEC 42001 szabványon alapuló kockázatkezelési rendszer központi fontosságú. Ez a mesterséges intelligencia menedzsment rendszerekre vonatkozó szabvány strukturált keretet biztosít a kockázatok azonosításához, értékeléséhez és kezeléséhez.

Etika, elfogultság és fenntarthatóság

Az etikai kérdések áthatják a fizikai MI fejlesztésének és megvalósításának minden aspektusát. A gondos adatelőkészítés hiánya nemkívánatos eredményekhez vezethet. Az adatkészletekben tapasztalható torzítás méltányossági problémákhoz, a társadalmi egyenlőtlenségek állandósulásához és a kisebbségekkel szembeni diszkriminációhoz vezet. Ami még rosszabb, fennáll annak a veszélye, hogy a modell kimenetein keresztül magánjellegű és bizalmas információk kiszivárognak, és rossz kezekbe kerülnek. A betanítás előtt fel kell mérni, hogy egy rendszer milyen mértékben fogja befolyásolni az érintettek életét. Meg kell állapítani, hogy etikailag indokolt-e, hogy egy MI-rendszer döntéseket hozzon az adott feladattal kapcsolatban, és biztosítani kell, hogy elegendő és reprezentatív adat álljon rendelkezésre minden érintett csoport számára.

A kihívások az energiahatékonyságra és a fenntarthatóságra is kiterjednek. A humanoid robotok és a fizikai MI-rendszerek jelentős mennyiségű energiát igényelnek mind a működéshez, mind az alapul szolgáló modellek betanításához. Az akkumulátortechnológia, a kézügyesség, a költséghatékonyság, a skálázhatóság és az etikus irányítás továbbra is jelentős kihívást jelent. A csökkenő hardverköltségek, a fejlődő MI és a növekvő munkaerőhiány konvergenciája azonban tökéletes vihart teremt, amely a gyorsabb elterjedést segíti elő.

Jövőbeli kilátások és stratégiai vonatkozások

A fizikai mesterséges intelligencia és a fejlett robotikai mesterséges intelligencia rendszerek fejlődési pályája az ipari és társadalmi környezet alapvető átalakulását jelzi az elkövetkező években. A technológiai áttörések, a gazdasági szükségletek és a szabályozási keretek konvergenciája olyan környezetet teremt, amely felgyorsítja az átalakulást a kísérleti pilotprojektekről a széles körű kereskedelmi elterjedés felé.

A Foundation Models forradalma a robotikában az egyik legjelentősebb fordulópontot képviseli. Jelenleg fellendülés tapasztalható a Robotics Foundation modellek által vezérelt humanoid robotok fejlesztésében. Az ilyen modelleket használó robotok autonóm, végponttól végpontig történő vezérlése mellett az úgynevezett World Foundation Model-eket használják a Robotics Foundation modellek skálázható betanítási adatainak generálására vagy replikálására. Néhány még mindig korlátozott alkalmazáshoz, például az egyszerű, ismétlődő és fárasztó kézi feladatokhoz a termelésben és a logisztikában, vagy akár háztartási robotok formájában is, a Foundation modellek által vezérelt robotok a következő öt évben elérhetővé válhatnak. Közép- és hosszú távon további összetettebb és igényesebb feladatok következnek.

Általánosítás és flottakezelés

A robotflották optimalizálására szolgáló univerzális MI-modellek fejlesztése ígéretes módszert kínál a fragmentáció leküzdésére. Az alapmodelleket úgy tervezték, hogy a különböző robottípusokon végzett feladatok széles skáláját megértsék és végrehajtsák. Általános fogalmakat és viselkedéseket tanulnak, ahelyett, hogy minden egyes feladatra újra betanítanák őket. Az Amazon DeepFleet és a Galbot NavFoM rendszerei lehetővé teszik heterogén robotflották vezérlését egyetlen MI-modellel. A NavFoM-ot a világ első, keresztmegtestesüléseken és feladatokon átívelő navigációs alap MI-modelljeként írják le. Célja, hogy egyetlen MI-modellnek megtanítsa a mozgás általános koncepcióját, lehetővé téve, hogy ugyanazt az alapmodellt a robottípusok széles skáláján használják, a kerekes robotoktól és a humanoid robotoktól a drónokig.

A térbeli intelligencia terén elért eredmények a multimodális modellek révén új dimenziókat nyitnak meg. A SenseNova SI sorozat a már bevett multimodális alapmodelleken alapul, és robusztus és hatékony térbeli intelligenciát fejleszt. Ezek a modellek emergens általánosítási képességeket mutatnak, a specifikus 3D-s nézettranszformáció minőségbiztosítási részhalmazainak finomhangolásával, ami váratlan átviteli előnyökhöz vezet a kapcsolódó, de korábban nem látott feladatokhoz, például a labirintus útvonalmeghatározásához. A továbbfejlesztett térbeli intelligencia képességek ígéretes alkalmazási lehetőségeket nyitnak meg, különösen a megtestesült manipuláció területén, ahol jelentős javulást figyeltek meg a sikerességi arányokban, még további finomhangolás nélkül is.

Szintetikus adatok és a robotika ChatGPT pillanata

Az Nvidia Cosmos World Foundation Models egy potenciális ChatGPT pillanatot jelent a robotika számára. Ezek a fizikai MI-modellek kulcsfontosságúak ahhoz, hogy a robotok a lehető legrealisztikusabban gyakorolhassák a valós interakciókat 3D-s szimulációkban. Az ilyen fizikai MI-modellek fejlesztése költséges, és hatalmas mennyiségű valós adatot és kiterjedt tesztelést igényelnek. A Cosmos World Foundation Models egyszerű módot kínál a fejlesztőknek hatalmas mennyiségű fotorealisztikus, fizikán alapuló szintetikus adat előállítására a meglévő modellek betanításához és értékeléséhez.

A fizikai mesterséges intelligencia 2030-ig tartó beruházási ciklusa jelentős tőkebeáramlást jelez. A piaci előrejelzések erős növekedést mutatnak 2030-ig, a kiadások várhatóan elérik a 60 és 90 milliárd dollár közötti összeget 2026-ra, az ötéves teljes kiadás pedig 0,4 és 0,7 billió dollár között lesz. A gyártás vezeti a területet, ezt követi a logisztika, míg a szolgáltatások bővülnek a szerszámgyártás fejlődésével. Az ABI Research becslése szerint a globális robotikai piac 2025-re 50 milliárd dolláros lesz, és 2030-ra várhatóan eléri a 111 milliárd dollárt, átlagosan évi 10 év körüli növekedési ütemmel.

A fizikai mesterséges intelligencia átalakítja a gyártást, a 2030-ig várhatóan 23 százalékos növekedéssel. A globális ipari mesterséges intelligencia piac 2024-ben elérte a 43,6 milliárd dollárt, és 2030-ig évi 23 százalékos növekedésre számít, amelyet a gyártásban alkalmazott fizikai mesterséges intelligencia alkalmazások hajtanak. Ez a fejlesztés eltávolodást jelent a merev, előre programozott robotokon alapuló hagyományos automatizálástól. A mai fizikai mesterséges intelligencia integrálja a látórendszereket, a tapintásérzékelőket és az adaptív algoritmusokat, lehetővé téve a gépek számára, hogy kiszámíthatatlan feladatokat kezeljenek.

A fizikai mesterséges intelligencia iránti nyomás kritikus pillanatban jelentkezik, amikor a geopolitikai feszültségek és az ellátási lánc zavarai növelik a rugalmas gyártás iránti igényt. Az ipari robotika fejlődése újraértelmezi az automatizálást, és elősegíti a rugalmasságot és a növekedést a munkaerőhiány sújtotta ágazatokban. Az autógyárakban a valós idejű tanulási képességekkel rendelkező, mesterséges intelligencia által vezérelt robotok olyan szerepköröket töltenek be, amelyeket korábban túl árnyaltnak tartottak a gépek számára, például az adaptív hegesztést vagy a változó körülmények közötti minőségellenőrzést. Ez a váltás várhatóan akár 20 százalékkal is csökkentheti a költségeket a nagy volumenű gyártás során.

Gazdasági lehetőségek Németország és Európa számára

A stratégiai következmények jelentősek a német és európai vállalatok számára. A szakképzett munkaerő hiánya különösen az ipart és a logisztikát érinti, miközben a kereslet is növekszik. A német ipar nyomás alatt áll; a szakemberhiány lassítja a növekedést, a növekvő komplexitás gyors alkalmazkodóképességet igényel, a hatékonyságba és a rugalmasságba való beruházások elengedhetetlenek, a termelékenység növelése pedig kulcsfontosságú a versenyképesség szempontjából. A fizikai mesterséges intelligencia lehetőséget kínál Németország számára, hogy visszatérjen az ipar élvonalába. A német ipar átalakítása nem lehetőség, hanem szükségszerűség.

A fejlesztés egy új, alapvető fizikai modell felé halad, amelyet a megtestesült intelligencia vezérel, és amely potenciálisan uralni fogja a multimodális irányt. A való világban minden tele van olyan részletekkel, mint az érintkezés, a súrlódás és az ütközés, amelyeket nehéz szavakkal vagy képekkel leírni. Ha a modell nem tudja megérteni ezeket az alapvető fizikai folyamatokat, akkor nem tud megbízható előrejelzéseket tenni a világról. Ez egy eltérő fejlődési út lesz, mint a főbb nyelvi modelleké.

A multimodális mesterséges intelligencia fejlesztése túlmutat a szövegen. A multimodális modellek különböző neurális architektúrákat, például vizuális bemenethez használt látástranszformátorokat, hangbemenethez használt beszédkódolókat, valamint logikai érveléshez és szöveggeneráláshoz használt nagy nyelvi modelleket kombinálnak egyetlen rendszerben. Az egészségügy az érzékszervi bemenet felé tolódik el, a multimodális mesterséges intelligencia képes beolvasni a beteg hangját, arcát és orvosi vizsgálatait a betegség korai jeleinek észlelése érdekében. Nem helyettesíti az orvosokat, hanem emberfeletti látást biztosít számukra.

A környezetünkben zökkenőmentesen működő fizikai mesterséges intelligencia jövőképe további kutatást és fejlesztést igényel ezen rendszerek megbízhatóságának és biztonságának biztosítása érdekében. A jövőben a nyílt forráskódú robotikai szoftverek, például a ROS és a helyi vezérlési megközelítések nagyobb mértékű integrációja valósulhat meg, csökkentve a felhőszolgáltatásoktól való függőséget, és nagyobb kontrollt biztosítva a felhasználóknak eszközeik felett. Ugyanakkor a gyártóknak és a szabályozó hatóságoknak folyamatosan fejleszteniük kell a biztonsági és adatvédelmi szabványokat a felhasználói bizalom fenntartása és a robotikában rejlő lehetőségek felelősségteljes kiaknázása érdekében.

Az elkövetkező évek kulcsfontosságúak lesznek annak eldöntésében, hogy a mai kísérleti projektek életképes üzleti modellekké fejlődnek-e. Az azonban biztos, hogy a fizikai és digitális autonómia kombinációja fogja alakítani a jövőt. A mesterséges intelligencia elhagyja elszigetelt szerepét, és a valós folyamatok és döntések szerves részévé válik. Ez egy olyan szakasz kezdetét jelzi, amelyben közvetlen befolyása minden eddiginél kézzelfoghatóbb lesz. A fizikai és a robotikus mesterséges intelligencia fejlődése nem a végét, hanem inkább egy alapvető átalakulás kezdetét jelenti, amelynek teljes hatása csak az elkövetkező évtizedekben válik nyilvánvalóvá.

☑️ 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