Generatív fizikai mesterséges intelligencia és robotok alapmodelljei: A robotika átalakítása tanuló rendszereken keresztül

A programozás vége: Amikor a gépek pusztán nézésből tanulnak – Amikor a gépek megtanulnak gondolkodni a merev engedelmesség helyett.

A robotika jelenleg alapvető paradigmaváltáson megy keresztül, amely gyökeresen megváltoztatja az autonóm rendszerek működését. Bár az ipari robotokat évtizedek óta használják a gyártásban, eddig merev, előre meghatározott folyamatokra korlátozódtak. Ezek a gépek pontosan programozott „ha-akkor” utasításokat követtek, és csak azokat a feladatokat tudták elvégezni, amelyekre kifejezetten kódolták őket. Minden új követelmény, minden módosított gyártósor komplex átprogramozást igényelt speciális személyzet által. Ez a hagyományos robotika determinisztikus algoritmusokon alapult, amelyekben minden mozgássorozatot, minden megfogási pozíciót és az érzékelőjelekre adott minden reakciót manuálisan kellett meghatározni.

A most zajló áttörés a generatív mesterséges intelligenciából ismert elvek fizikai világba való átültetésére épül. Ahogyan a nagy nyelvi modellek hatalmas mennyiségű szövegen való képzés révén fejlesztik a nyelv statisztikai megértését, úgy készülnek most olyan robotok alapmodelljei is, amelyek megfigyelés és szimuláció révén sajátítják el a háromdimenziós világ és a fizikai kapcsolatok megértését. Ezeket a modelleket már nem minden egyes cselekvésre programozzák, hanem általános készségeket sajátítanak el, amelyeket új helyzetekben is alkalmazhatnak.

Jensen Huang, az Nvidia vezérigazgatója ezt a pillanatot a robotika ChatGPT-pillanatának nevezi, egy analógia, amely aláhúzza a fejlődés forradalmi dimenzióját. Ahogyan a ChatGPT 2022 novemberében a széles közönségnek bemutatta, hogy mire képesek a modern nyelvi modellek, a Foundation Models hasonló küszöböt jelenthet a robotok számára. A párhuzam nem pusztán metaforikus. Az alapul szolgáló technológiák alapvető építészeti elveket osztanak meg. Az eredetileg nyelvi feldolgozásra kifejlesztett transzformátor modelleket ma már érzékszervi adatok, mozgáspályák és fizikai interakciók feldolgozására is adaptálják.

Ennek a fejleménynek messzemenő gazdasági következményei vannak. A robotikai iparág olyan növekedés előtt áll, amely eltörpülhet a korábbi fejlesztések mellett. Míg világszerte jelenleg körülbelül négymillió ipari robotot használnak, a piackutatók azt jósolják, hogy a humanoid robotok önmagukban is elérhetik a húszmillió darabot 2030-ra. Az ARK Invest legambiciózusabb előrejelzései szerint a humanoid robotok maximális piaci volumene huszonnégy billió amerikai dollár. Ezek a számok eltúlzottnak tűnhetnek, de tükrözik azt az átalakító erőt, amelyet a szakértők ennek a technológiának tulajdonítanak.

Alkalmas:

• MI Ipar 5.0: Hogyan hozza Jeff Bezos (Amazon) 6,2 milliárd dolláros Prometheus projektje a mesterséges intelligenciát a gyárakba?

A merev algoritmusoktól az adaptív rendszerekig

A programozott robotoktól a tanuló robotokig tartó technológiai fejlődés több szinten zajlik. Lényegében a szabályalapú rendszerektől az adatvezérelt megközelítések felé való elmozdulást foglalja magában. A hagyományos robotprogramozás minden eshetőségre explicit utasításokra támaszkodott. Egy összeszerelő soron lévő robotnak pontosan tudnia kellett, hogy hol lesz egy alkatrész, milyen irányban helyezkedik el, valamint milyen erővel és sebességgel kell megragadnia. Ez a pontosság olyan strukturált környezetet igényelt, amely minimalizálta a változékonyságot.

A robotok alapmodelljei szakítanak ezzel a paradigmával azáltal, hogy statisztikai mintákat vonnak ki nagy adathalmazokból. Explicit szabályok implementálása helyett ezek a modellek a feladatok, objektumok és manipulációs stratégiák implicit reprezentációit tanulják meg. A tanulási folyamat hasonló az emberi tanuláshoz megfigyelés és utánzás révén. Egy modellt több ezer vagy millió bemutatóval táplálnak be, amelyek bemutatják, hogyan hajtódnak végre az adott feladatok. Ezekből az adatokból a neurális hálózat mintákat és stratégiákat von ki, amelyeket aztán új, hasonló helyzetekre alkalmazhat.

Ezen alapmodellek adatai különböző forrásokból származnak. A Physical Intelligence körülbelül 10 000 órányi valós robotadatot gyűjtött az első alapmodelljének betanításához. A GEN-0 startup még nagyobb, 270 000 órányi valós manipulációs adathalmazról számol be otthonokból, raktárakból és munkahelyekről világszerte. Ezek az adathalmazok hatalmasak, mégis messze elmaradnak a nagy nyelvi modellek betanításához használt több billió tokentől. Az eltérést az adatok jellege magyarázza. A robotadatokat nehezebb gyűjteni, mert fizikai interakciókat igényelnek a való világban. Nem lehet egyszerűen több millió videót letölteni az internetről, és reménykedni, hogy ennyi elég. A robotadatokat gyakran aktívan kell generálni, teleoperáció, emberi bemutatók vagy automatizált adatgyűjtő rendszerek segítségével.

Itt jön képbe a szimuláció, amely kulcsszerepet játszik a modern robotikai kutatásokban. A fizikán alapuló szimulátorok lehetővé teszik gyakorlatilag korlátlan mennyiségű szintetikus képzési adat előállítását. Az Nvidia olyan platformokat hozott létre, mint az Omniverse és az Isaac Sim, amelyek rendkívül valósághű virtuális környezeteket biztosítanak, amelyekben a robotok képezhetők. A World Foundation Models, amelyet az Nvidia Cosmos néven fejleszt, fotorealisztikus videoszekvenciákat generál egyszerű bemenetekből, amelyek tiszteletben tartják a fizikai törvényeket, és amelyek alapján a robotok virtuálisan tanulhatnak.

Az ötlet lenyűgöző. Ahelyett, hogy több millió órányi valós interakciót rögzítenének, a robotok szimulációkban képezhetők, ahol az időt tömörítik, és több ezer robotpéldány tanul párhuzamosan. A kihívás abban rejlik, hogy áthidalják az úgynevezett szimulált és valós közötti szakadékot, azaz az eltérést a szimulált és a valós viselkedés között. Egy robot, amely tökéletesen teljesít a szimulációban, a való világban meghibásodhat, ha a fizikai tulajdonságokat, például a súrlódást, a rugalmasságot vagy az érzékelők pontatlanságát nem modellezték megfelelően.

A német szereplők szerepe a globális robotikai környezetben

Németország régóta fennálló robotikai iparral rendelkezik, és az ipari automatizálás egyik vezető országának tartják. A német gyártásban a robotok sűrűsége a világon a legmagasabbak közé tartozik, tízezer alkalmazottra vetítve körülbelül háromszáz robot jut. Ez a hagyományos robotika terén meglévő erősség szilárd alapot teremt, de továbbra is kérdéses, hogy Németország sikeresen képes-e átállni a kognitív, mesterséges intelligencia által vezérelt robotokra.

Számos német és európai vállalat pozicionálja magát ezen a feltörekvő piacon. A müncheni székhelyű Agile Robots az egyik legambiciózusabb szereplővé vált. A vállalat 2025 novemberében bejelentette első humanoid robotját, az Agile One-t, amelyet kifejezetten ipari környezetre terveztek, és amelynek gyártása 2026 elejére egy új bajorországi gyárban indul. Az Agile Robots hangsúlyozza, hogy Robot Foundation Model képzése elsősorban Münchenben történik, és valós termelési adatokon alapul. A Deutsche Telekommal és az Nvidiával kötött partnerség lehetővé teszi a képzést az új ipari mesterséges intelligencia felhőn, amelyet német adatközpontokban üzemeltetnek, és megfelel az európai adatvédelmi szabványoknak.

Ez a megközelítés stratégiailag jelentős. Míg sok versenytárs szintetikus vagy generikus adatokra támaszkodik, az Agile Robots saját termelésén és az autóipari és elektronikai iparban működő ügyfelein keresztül Európa egyik legnagyobb ipari adatkészletével rendelkezik. Az adat a mesterséges intelligencia éltető eleme, és a kiváló minőségű, valós adatokhoz való hozzáférés jelentős versenyelőnyt biztosít. A vállalat már több mint 20 000 robotikai megoldást üzemeltet, és folyamatosan új adatokat gyűjt valós alkalmazásokból.

A németországi Metzingenben működő NEURA Robotics hasonlóan ambiciózus megközelítést követ. A vállalat a kognitív robotika területén pozícionálja magát, és szorosan együttműködik az Nvidiával robotikai rendszereinek alapmodelljeinek kidolgozásában. A NEURA a valós adatok és a fejlett szimulációk kombinációját hangsúlyozza, és egy többrétegű mesterséges intelligencia architektúrát fejlesztett ki, amely a valós idejű szenzorfeldolgozást, a roboton végzett lokális következtetéseket és az elosztott többágenses tanulást ötvözi. 2025 októberében a NEURA bejelentette, hogy 45 millió eurós jegyzett tőkével terjeszkedik a kínai Hangcsouba, aláhúzva a vállalat globális fókuszát.

A Német Repülési Központ (DLR) szintén alapmodellekbe fektet be, de szélesebb körben a repülés, az űrkutatás és a közlekedés alkalmazásaira összpontosítva. A DLR Alapmodellek Adaptációja projektjének célja, hogy a nagyméretű MI-modelleket felhasználhatóvá tegye meghatározott alkalmazásokhoz, és könnyű, specializált modelleket fejlesszen ki. Bár a DLR nem fejleszt közvetlenül kereskedelmi célú humanoid robotokat, kutatásai hozzájárulnak ahhoz a tudásbázishoz, amelyre az ipari szereplők építhetnek.

A német vállalatok helyzete azonban nem mentes a kihívásoktól. A globális verseny intenzív, és mind az Egyesült Államok, mind Kína jelentős összegeket fektet be a robotikába és a mesterséges intelligenciába. 2025 első felében Kína hatszor, az Egyesült Államok pedig négyszer annyi tőkét fektetett be mesterséges intelligenciával támogatott robotikába, mint az Európai Unió. Ez a beruházási hiány aggasztó. Míg Európa több mint húszmilliárd eurót fektetett be MI-vállalatokba, az Egyesült Államok évente százhúszmilliárd dollárt, Kína pedig kilencszáztizenkét milliárd dollárt fektetett be mesterséges intelligenciába és a kapcsolódó technológiákba az elmúlt évtizedben.

Az európai szabályozási környezet hozzájárul ehhez az eltéréshez. Míg az MI-törvény és a GDPR a felelős MI-fejlesztés előmozdításának és az adatvédelem biztosításának fontos célját szolgálja, egyidejűleg korlátozza a képzési adatokhoz való hozzáférést és növeli a megfelelési költségeket, aránytalanul megterhelve a kisebb vállalatokat. Míg Európában szabályoznak, az amerikai és kínai vállalatok lényegesen kevesebb korlátozással kísérleteznek.

A technológiai átalakulás gazdasági dimenziója

Az alapmodellek bevezetése a robotikában messzemenő gazdasági következményekkel jár, amelyek túlmutatnak magán a robotikai iparágon. Lényegében azt a kérdést vizsgálja, hogy az automatizálás hogyan növelheti a termelékenységet, enyhítheti a szakképzett munkaerő hiányát, és biztosíthatja a Németországhoz hasonló, magasan iparosodott gazdaságok versenyképességét.

Az alapmodellek betanítási költségei jelentősek és folyamatosan emelkednek. Míg az eredeti Transformer modell 2017-ben körülbelül kilencszáz dollárba került, az OpenAI GPT-4 becsült betanítási költsége hetvennyolcmillió dollár, a Google Gemini Ultra pedig százkilencvenegymillió dollár volt. Ezek az összegek messze meghaladják az akadémiai intézmények vagy kisebb vállalatok számára rendelkezésre álló költségvetést. A versenyképes alapmodellek fejlesztése ezért olyan tőkebefektetést igényel, amelyet csak jól finanszírozott vállalatok vagy állami finanszírozás révén lehet előteremteni.

A robotikára jellemző alapmodellek esetében a pontos költségeket nehezebb számszerűsíteni, de valószínűleg hasonló nagyságrendűek, ha nem magasabbak lesznek. A nagy mennyiségű valós robotadat gyűjtésének igénye kiterjedt hardver infrastruktúrát és üzemeltetési költségeket igényel. A Physical Intelligence jelentése szerint adatgeneráló rendszerük hetente több mint tízezer új órányi robotadatot szolgáltat. Egy ilyen rendszer üzemeltetése világszerte több ezer adatgyűjtő eszközzel és robottal költséges.

Ezen projektek megtérülése attól függ, hogy a kifejlesztett alapmodellek valóban hozzák-e az ígért előnyöket. A humanoid robotok gazdasági indoklása azon a képességükön alapul, hogy bizonyos területeken helyettesíthetik vagy kiegészíthetik az emberi munkaerőt. A Nexery tanulmánya szerint a humanoid robotok a jelenleg manuálisan végzett feladatok akár 40 százalékát is automatizálni tudják, különös tekintettel az összeszerelésre, a logisztikára és a karbantartásra. A várható megtérülési idő kevesebb, mint 56 századév, így a humanoid robotok vonzó befektetésnek számítanak.

Ezek a számítások azon a feltételezésen alapulnak, hogy a humanoid robotok beszerzési költségei csökkenni fognak. Míg az első modellek átlagosan nyolcvanezer amerikai dollárba fognak kerülni 2025-ben, 2030-ra várhatóan húsz-harmincezer dollár körüli árra számítanak. Ezt a költségcsökkenést a méretgazdaságosság, a technológiai fejlesztések és a verseny vezérelné. Összehasonlításképpen, egy átlagos németországi ipari munkás évente körülbelül ötven-hetvenezer euróba kerül a munkáltatójának, beleértve a társadalombiztosítási járulékokat és a juttatásokat. Egy olyan robot, amely képes a nap 24 órájában dolgozni, nem igényel szünetet, és nem betegszik meg, ilyen körülmények között néhány éven belül megtérülhet.

A gazdasági hatás vegyes. Egyrészt a kognitív robotokon keresztüli automatizálás enyhítheti a szakképzett munkaerő akut hiányát számos ágazatban. Németország és más fejlett iparosodott országok demográfiai változásokkal néznek szembe, amelyek csökkentik a rendelkezésre álló munkaerő számát. A robotok betölthetik a hiányokat és fenntarthatják a termelékenységet. Másrészt aggodalomra ad okot, hogy az automatizálás munkahelyek elvesztéséhez vezet, különösen az ismétlődő, fizikai feladatokat igénylő ágazatokban.

A történelmi tapasztalatok azonban azt mutatják, hogy a technológiai fejlődés hosszú távon nem tömeges munkanélküliséghez vezet, hanem strukturális változásokhoz a munkaerőpiacon. Új foglalkozási területek jelennek meg, amelyek automatizált rendszerek karbantartását, programozását és felügyeletét igénylik. A képesítési követelmények a tisztán fizikai munkáról a technikai és kognitív készségek felé tolódnak el. Az oktatáspolitika kihívása a munkaerő felkészítése erre az átalakulásra, és átképzési programok kínálata.

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

A technológiai vezető szerepért folyó verseny

A robotika globális versenykörnyezetét az USA, Kína és Európa közötti háromszög jellemzi, ahol minden régiónak megvannak a maga erősségei és gyengeségei. Az USA dominál a mesterséges intelligencia alapmodelljeiben. Az OpenAI, az Anthropic, a Google és a Meta fejlesztette ki a legerősebb nyelvi modelleket, és hatalmas szakértelemmel rendelkezik a neurális hálózatok skálázásában. Ezt a kompetenciát most a robotikába is átültetik. Olyan cégek, mint a Figure AI, az 1X Technologies és a Physical Intelligence, intenzíven dolgoznak az alapmodellek által vezérelt humanoid robotokon.

Kína a világ legnagyobb ipari robotpiacává vált. 2024-ben az újonnan telepített ipari robotok 54 százaléka Kínában található, szemben az Európai Unió 17 százalékával. A kínai kormány stratégiai prioritásként határozta meg a robotikát, és olyan programok révén nagymértékben támogatja az iparágat, mint a Made in China 2025. Kína célja, hogy 2030-ra körülbelül 40 millió robotot gyártson, ami jól mutatja a kormány ambícióit. Kína vezető szerepet tölt be a mesterséges intelligencia szabadalmak terén is, a globális generatív mesterséges intelligencia szabadalmak több mint 70 százalékával rendelkezik, szemben az Egyesült Államok 21 százalékával és Európának mindössze 2 százalékával.

Európa, beleértve Németországot is, olyan régóta elismert robotikai bajnokokkal büszkélkedhet, mint a KUKA, az ABB és a Stäubli, valamint erős beszállítói iparral. Az európai erősség a precíziós mérnöki munkában, a hardverminőségben és az ipari folyamatok mélyreható megértésében rejlik. Ezek az erősségek értékesek, de nem elegendőek ahhoz, hogy uralják a kognitív robotika területét. A kihívás abban rejlik, hogy a hardver kiválóságát a mesterséges intelligencia szakértelemmel ötvözzék.

Az elmúlt évek felvásárlásai és befektetései jól szemléltetik az iparágban bekövetkezett változásokat. A KUKA kínai Midea konglomerátum általi 2016-os felvásárlása ébresztő volt Európa számára. A SoftBank nemrégiben bejelentett 5 milliárd dolláros ABB robotikai részlegének felvásárlása azt mutatja, hogy az ázsiai befektetők agresszíven fektetnek be az európai robotikai szakértelembe. Ezek a felvásárlások tőkét és piaci hozzáférést hoznak, de a stratégiai know-how elvesztésének kockázatát is magukban hordozzák.

Az olyan európai vállalatok, mint a NEURA Robotics, terjeszkednek Kínában, hogy hozzáférjenek ehhez a hatalmas piachoz és a helyi erőforrásokhoz. Bár ez a stratégia üzleti szempontból érthető, kérdéseket is felvet a technológiai szuverenitás tekintetében. Ha az európai robotikai vállalatok egyre inkább Kínába helyezik át kutatási és fejlesztési kapacitásaikat, ahogy a Stihl esetében is történt, amely robotfűnyíróinak fejlesztését oda helyezte át, fennáll a szakértelem hosszú távú elvesztésének veszélye.

Ezen kihívásokra adott válaszhoz stratégiai európai robotikai és mesterséges intelligencia politikára van szükség. A mesterséges intelligenciáról szóló rendeletével az EU egy kockázatalapú szabályozási keretet hozott létre, amely globális modellként szolgálhat. A szabályozás önmagában azonban nem teremt innovációt. Jelentős beruházások a kutatásba, az infrastruktúrába és a képzett szakemberek képzésébe elengedhetetlenek. Az EU AI Bajnokok kezdeményezés keretében bejelentett partnerségek, amelyek több mint egymilliárd eurós mesterséges intelligencia befektetést jelentenek, a helyes irányba tett lépést jelentenek, de ezek az összegek továbbra is szerények az Egyesült Államokhoz és Kínához képest.

Alkalmas:

• A kkv-k-AI által vezérelt robotika lehetősége a közepes méretű vállalatok számára: a munka világának átalakítása és új versenyelőnyök

Alapmodellek mint univerzális problémamegoldók

Az alapmodellek legfontosabb újítása az általánosíthatóságukban rejlik. A hagyományos robotrendszerek feladatspecifikusak voltak, ami azt jelentette, hogy egyetlen feladatra voltak szabva. Egy hegesztőrobot hegeszteni tudott, egy megfogórobot megfogni, és az új feladatra való váltás összetett átprogramozást igényelt. Az alapmodellek a feladat általánosíthatóságára törekszenek, arra, hogy ugyanazzal a modellel sokféle feladatot lehessen kezelni.

Ez a megközelítés nullalövéses vagy kevés lövéses tanulásnak is nevezik. A nullalövéses tanulás azt jelenti, hogy egy modell egy új feladatot képes megoldani anélkül, hogy az adott feladatra külön képzést végeznének, az általános ismereteire támaszkodva. A kevés lövéses tanulás azt jelenti, hogy a modell új feladathoz való adaptálásához csak néhány demonstrációra van szükség. Ezek a képességek transzformatívak a robotika számára, mivel drámaian növelik a rugalmasságot.

A CES 2025 kiállításon az Nvidia az Isaac GR00T N1 Foundation Modellel demonstrálta, hogyan lehet egy robotot minimális utóképzéssel új feladatokhoz adaptálni. A modell kettős architektúrát mutat be, amelyet az emberi kogníció alapelvei ihlettek. Az 1. rendszer egy gyors gondolkodású cselekvésmodell, amely lehetővé teszi a reflexív reakciókat. A 2. rendszer egy lassú gondolkodású modell a tudatos döntéshozatalhoz és tervezéshez. Ez az architektúra lehetővé teszi a robot számára, hogy gyorsan reagáljon az eseményekre, és összetett, többlépéses feladatokat kezeljen.

Az 1X Technologies vállalat bemutatott egy humanoid robotot, amely önállóan végezte el a háztartási takarítási feladatokat, miután felszerelték egy GR00T N1-en alapuló szabályozási modellel. A rendszer autonómiája azon alapult, hogy képes értelmezni a vizuális bemeneteket, megérteni a feladat kontextusát, és megfelelő műveleteket végrehajtani anélkül, hogy minden egyes mozdulatot explicit módon be kellene programozni.

A Franka Emika, egy német robotikai cég, szintén integrálta az Nvidia GR00T-t a Franka Research 3 rendszerébe, és az Automatica 2025 kiállításon bemutatott egy kétkarú rendszert, amely önállóan hajtott végre összetett manipulációs feladatokat. A rendszer képes volt a kamera bemenete alapján kikövetkeztetni a célpontokat, és valós időben végrehajtani a megfelelő műveleteket, manuális integráció vagy feladattervezés nélkül.

Ezek a példák azt mutatják, hogy az alapmodellek demokratizálhatják a robotikát. Míg a robotok programozása korábban speciális ismereteket igényelt, a jövőben még a kisebb vállalatok és a mélyreható műszaki ismeretekkel nem rendelkező felhasználók is felhasználhatják a robotokat a céljaikra. A robot-as-a-service modellek fejlesztése megerősítheti ezt a trendet azáltal, hogy tovább csökkenti a belépési korlátokat.

Az adatok és a szimulációk fontossága

Egy alapmodell minősége kritikusan függ azoktól az adatoktól, amelyeken betanítják. A természetes nyelvi feldolgozásban több billió szó könnyen elérhető volt az interneten, de ilyen hatalmas mennyiségű adat nem könnyen hozzáférhető a robotika számára. A robotok adathiánya alapvető probléma. Egy hipotetikus robot GPT, ha ugyanannyi adaton lenne betanítva, mint egy nagy nyelvi modell, több százezer évnyi adatgyűjtést igényelne, még akkor is, ha több ezer robot folyamatosan generálna adatokat.

A szimulációk kiutat kínálnak ebből a dilemmából. A fizikán alapuló szimulátorok gyakorlatilag korlátlan mennyiségű szintetikus adatot képesek generálni. A kihívás abban rejlik, hogy a szimulációban tanult viselkedések átvihetők legyenek a valós világba. Különböző technikákat alkalmaznak a szimuláció és a valóság közötti szakadék áthidalására. A tartományok véletlenszerűsítése szisztematikusan változtatja a fizikai paramétereket a szimulációban, így a modell robusztusabbá válik a valós világbeli variációkkal szemben. Az emberi visszajelzéssel történő megerősítéses tanulás lehetővé teszi a modellek betanítását mind a szimulációkból, mind a valós világbeli interakciókból származó jutalomjelek felhasználásával.

Az Nvidia Cosmos, amelyet World Foundation Model-ként terveztek, egyszerű bemenetekből fotorealisztikus videószekvenciákat generál, amelyek robotok képzési környezeteként szolgálnak. Az ötlet az, hogy a robotok ezekben a generált világokban a valós kísérletek költségei és kockázatai nélkül tanulhatnak. A modell megérti a fizikai tulajdonságokat és a térbeli kapcsolatokat, biztosítva, hogy a generált forgatókönyvek realisztikusak legyenek.

Egy másik ígéretes megközelítés az emberi videóadatok használata. Az emberek naponta több millió manipulációs feladatot végeznek, amelyeket videóra rögzítenek. Ha lehetővé válik a robotok tanulásához releváns információk kinyerése ezekből a videókból, az adatbázis jelentősen bővíthető. A CLIP-hez hasonló vizuális nyelvi modellek kimutatták, hogy a vizuális fogalmak természetes nyelvből tanulhatók, és hasonló megközelítéseket vizsgálnak most a robotika területén is.

Német és európai kutatóintézetek járulnak hozzá ezekhez a fejlesztésekhez. A Fraunhofer Anyagáramlási és Logisztikai Intézet robotikai szimulációkon és gépi tanulási rendszereken dolgozik. A Német Mesterséges Intelligencia Kutatóközpont (DFKI) mesterséges intelligencia alapú módszereket fejleszt a robotok tanulására. Ez a kutatás alapvető fontosságú az európai vállalatok versenyképessége szempontjából, de megfelelő finanszírozással és a tudás ipari alkalmazásokba történő átadásával kell támogatni.

Kihívások és nyitott kérdések

A hatalmas előrelépés ellenére számos kihívással kell szembenézni. Az alapmodellek robusztussága kulcsfontosságú kérdés. Egy tesztkörnyezetben jól teljesítő modell a valós világban váratlan helyzetekben kudarcot vallhat. Az általánosíthatóságnak, amelyet fő előnyként emlegetnek, a forgatókönyvek széles skáláján kell bizonyítania magát.

Az autonóm rendszerek biztonsága egy másik kritikus szempont. Ahogy a robotok egyre inkább önállóan működnek és alapvető modellek alapján hoznak döntéseket, hogyan garantálható, hogy biztonságosan viselkednek és nem veszélyeztetik az embereket? A hagyományos robotika fixen kódolt biztonsági mechanizmusokra támaszkodott. A tanuló rendszerekkel az ilyen szigorú határokat nehezebb megvalósítani.

A kognitív robotika etikai és társadalmi vonatkozásairól heves viták folynak. A felelősség kérdését újraértelmezik. Ha egy robot olyan döntést hoz, amely kárt okoz, ki viseli a felelősséget? A robot gyártója, az alapmodell fejlesztője, a kezelő vagy maga a robot? Ezek a kérdések nem triviálisak, és jogi és szabályozási tisztázást igényelnek.

A munkaerőpiacra gyakorolt ​​hatás sok vita tárgya. Míg egyes szakértők azzal érvelnek, hogy a robotok enyhíteni fogják a szakemberhiányt és új munkahelyeket teremtenek, mások attól tartanak, hogy különösen az alacsony képzettségű munkavállalók válhatnak ki a munkahelyükről. Egy tanulmány becslése szerint a humanoid robotok a manuális feladatok akár 40 százalékát is automatizálhatják. A társadalmi kihívás abban rejlik, hogy az átmenetet úgy kezeljék, hogy az automatizálás előnyei igazságosan oszoljanak el, és a társadalmi zavarok minimalizálódjanak.

Stratégiai jelentőség Németország és Európa számára

A kognitív robotika fejlesztése nemcsak technológiai, hanem geopolitikai kérdés is. Az intelligens robotok fejlesztésének és gyártásának képességét egyre inkább stratégiai tényezőnek tekintik. A robotika nemcsak a polgári szektorban, hanem a védelemben is alkalmazásokat talál, ahol az autonóm rendszerek egyre nagyobb jelentőséget kapnak.

Németország vezető szerepet tölthet be a kognitív robotika területén, ha a megfelelő keretrendszert kialakítják. Erősségei a precíziós mechanikában, a szoftverfejlesztésben és az ipari folyamatok mélyreható megértésében rejlenek. Az autóipar, amely történelmileg a robotika egyik kulcsfontosságú hajtóereje, ismét központi szerepet játszhat. A kiépített beszállítói hálózatok és a valós gyártási folyamatok millióiból származó kiterjedt adatbázis értékes eszközök.

Ezt a potenciált azonban aktívan ki kell aknázni. Németország és Európa robotikai stratégiájának több elemet kell magában foglalnia. Először is, jelentős kutatás-fejlesztési beruházásokra van szükség ahhoz, hogy lépést lehessen tartani az Egyesült Államokkal és Kínával. Másodszor, a szabályozási keretet úgy kell kialakítani, hogy az az innovációt elősegítse, ne pedig akadályozza, a biztonsági és etikai normák veszélyeztetése nélkül. Harmadszor, az ipar, a kutatóintézetek és a startupok közötti együttműködést fokozni kell a tudás piacképes termékekké történő átadásának felgyorsítása érdekében.

A vállalkozói szellem előmozdítása és a robotikai startupok számára vonzó környezet megteremtése kulcsfontosságú. A leginnovatívabb fejlesztések közül sok az agilis és kockázattűrő startupoktól származik. Németországnak és Európának biztosítania kell, hogy az ilyen vállalatok hozzáférjenek a tőkéhez, a tehetségekhez és a piacokhoz.

A szakképzett munkaerő képzése egy másik kritikus tényező. A mesterséges intelligencia, a robotika és a kapcsolódó területek szakértői iránti kereslet messze meghaladja a kínálatot. Az egyetemeknek és a szakiskoláknak adaptálniuk kell tantervüket, és növelniük kell a képzést ezeken a területeken. Ugyanakkor átképzési programokat kell kínálni a meglévő munkavállalóknak, hogy kezelni tudják az automatizált munkaerőre való átállást.

A merev gépektől a tanulópartnerekig – Európa útja a robotika korszakába

A programozott robotokról a tanuló robotokra való áttérés az elkövetkező évtizedek egyik legjelentősebb technológiai változását jelenti. A robotok alapmodelljei drámaian kibővíthetik az autonóm rendszerek rugalmasságát és alkalmazási lehetőségeit. A robotok többé nem merev gépek lesznek, amelyek csak előre meghatározott feladatokat látnak el, hanem adaptív rendszerek, amelyek képesek tanulni a tapasztalatokból és alkalmazkodni az új helyzetekhez.

A gazdasági következmények messzemenőek. A kognitív robotok általi automatizálás számos iparágban növelheti a termelékenységet, ellensúlyozhatja a szakemberhiányt, és erősítheti a magasan iparosodott gazdaságok versenyképességét. A piaci előrejelzések exponenciális növekedést mutatnak, több billió dolláros hozzáadott értékkel.

Németország és Európa azzal a kihívással néz szembe, hogy a robotika területén meglévő hagyományos erősségeit a kognitív rendszerek új igényeivel ötvözze. A német és európai vállalatok hardver kiválósága szilárd alapot nyújt, de ezt ki kell egészítenie a mesterséges intelligencia szakértelemmel. Az olyan vállalatok, mint az Agile Robots és a NEURA Robotics, bizonyítják, hogy az európai szereplők valóban képesek versenyezni ezen a területen. A globális verseny azonban intenzív, és mind az USA, mind Kína jelentős összegeket fektet be ebbe a jövőbeli technológiába.

Ez a fejlődés rendszerszintű megközelítést igényel, amely magában foglalja a kutatást, az ipart, a politikát és a társadalmat. A technológiai innovációt intelligens szabályozásnak kell kísérnie, amely biztosítja a biztonságot és az etikai normákat az innováció elfojtása nélkül. Az automatizálás hatásairól szóló társadalmi vitát konstruktívan kell lefolytatni, hogy enyhítsük a félelmeket és rávilágítsunk az előnyökre.

A programozott robotokról a tanuló robotokra való áttérés több, mint pusztán technológiai fejlődés. Egy új korszak kezdetét jelzi, amelyben a gépek már nem pusztán eszközök, hanem partnerek, akik az emberekkel együttműködve komplex feladatok elvégzésében dolgoznak. Az, hogy a társadalmak hogyan alakítják ezt az átmenetet, meghatározza, hogy a technológia előnyei széles körben elterjednek-e, és hogy Európa vezető szerepet tud-e játszani ebben az új világban. A lehetőségek hatalmasak, de meg kell ragadni őket. Itt az ideje a cselekvésnek.

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

☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német

☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!

 

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

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