Robot-AI en fysieke AI: het nieuwe tijdperk van intelligente automatisering

Automatisering: Waarom fysieke AI de fabriek van de toekomst zal besturen en uw branche zal transformeren.

Kunstmatige intelligentie bevindt zich op een fundamenteel keerpunt. Na decennia waarin AI-systemen voornamelijk in digitale omgevingen opereerden, zoals voor data-analyse of contentgeneratie, verlaat de technologie nu haar virtuele kooi en manifesteert zich steeds meer in de fysieke realiteit. Deze overgang naar zogenaamde fysieke AI – belichaamde intelligentie – markeert niet alleen een technologische sprong voorwaarts, maar luidt mogelijk ook de volgende industriële revolutie in, waarbij abstracte algoritmen actieve systemen worden die direct interageren met onze driedimensionale wereld.

De economische dimensie van deze transformatie is adembenemend: de wereldwijde markt voor fysieke AI zal naar verwachting groeien van naar schatting 5,41 miljard dollar in 2025 tot 61,19 miljard dollar in 2034. Tegelijkertijd breidt het gehele AI-landschap zich in een vergelijkbaar tempo uit, wat wijst op een ingrijpende structurele verschuiving in de manier waarop bedrijven, industrieën en samenlevingen in de toekomst met automatisering en intelligentie zullen omgaan.

Maar fysieke AI is meer dan alleen de implementatie van algoritmen in robots. Waar klassieke robot-AI vaak afhankelijk is van rigide systemen die geprogrammeerd zijn voor specifieke taken, vertegenwoordigt fysieke AI een holistische benadering. Het is gebaseerd op generaliseerbare basismodellen die fundamentele kennis van de wereld ontwikkelen en een alomvattend begrip van de omgeving mogelijk maken – een ontwikkeling die leidt van gecentraliseerde cloudarchitecturen naar gedecentraliseerde, lokaal aangestuurde edge-AI.

Deze nieuwe generatie systemen, vaak aangeduid als Autonome Fysieke AI of Belichaamde AI, overstijgt de beperkingen van digitale AI door de kloof tussen digitaal en fysiek te overbruggen met behulp van geavanceerde sensornetwerken, realtime verwerking en autonome besluitvormingsmogelijkheden. De kern van het doel is om machines te ontwikkelen die niet alleen commando's uitvoeren, maar ook de echte wereld begrijpen en flexibel kunnen reageren op onvoorziene uitdagingen – van de autonome besturing van humanoïde robots in fabrieken tot precieze landbouwtechnologie op het veld. Deze ontwikkeling wordt in belangrijke mate gedreven door Vision-Language-Action Models (VLA's) en op fysica gebaseerde simulaties in digitale tweelingen, die risicovrije en schaalbare datageneratie mogelijk maken voor het trainen van deze robotsystemen.

Wanneer machines leren denken en de wereld aanraken – waarom de samensmelting van het digitale en het fysieke de volgende industriële revolutie inluidt

De ontwikkeling van kunstmatige intelligentie heeft een cruciaal keerpunt bereikt. Na decennia waarin AI-systemen uitsluitend in digitale omgevingen opereerden, beperkt tot het verwerken van data en het genereren van tekst, afbeeldingen of analyses, vindt er momenteel een fundamentele transformatie plaats. Kunstmatige intelligentie verlaat haar virtuele kooi en manifesteert zich steeds meer in de fysieke realiteit. Deze ontwikkeling markeert de overgang van puur digitale naar belichaamde intelligentie, van abstracte algoritmen naar handelende systemen die direct kunnen ingrijpen in onze driedimensionale wereld.

Marktprognoses en economische dimensie

De wereldwijde markt voor fysieke AI illustreert op treffende wijze de omvang van deze transformatie. Deze markt, die in 2025 een waarde van $ 5,41 miljard had, zal naar verwachting groeien tot $ 61,19 miljard in 2034, wat neerkomt op een gemiddelde jaarlijkse groei van 31,26 procent. Andere analisten voorspellen zelfs een nog dynamischer groei, met schattingen variërend van $ 3,78 miljard in 2024 tot $ 67,91 miljard in 2034, wat overeenkomt met een jaarlijkse groei van 33,49 procent. Deze indrukwekkende cijfers weerspiegelen niet alleen een technologische trend, maar duiden ook op een structurele verschuiving in de manier waarop bedrijven, industrieën en samenlevingen omgaan met automatisering en intelligentie.

Tegelijkertijd groeit de markt voor autonome AI-systemen met een vergelijkbaar tempo. De wereldwijde markt voor autonome AI zal naar verwachting tussen 2025 en 2029 met 18,4 miljard dollar groeien, wat neerkomt op een gemiddelde jaarlijkse groei van 32,4 procent. De prognoses voor de totale markt voor kunstmatige intelligentie schetsen een nog breder beeld: van 294,16 miljard dollar in 2025 tot 1.771,62 miljard dollar in 2033. Deze cijfers laten zien dat AI niet langer slechts een hulpmiddel is om bestaande processen te optimaliseren, maar zich ontwikkelt tot een fundamentele motor van economische transformatie.

Van de cloud naar de rand: een paradigmaverschuiving

Het onderscheid tussen fysieke AI en klassieke robot-AI lijkt op het eerste gezicht subtiel, maar bij nader inzien blijkt het paradigmatisch te zijn voor het begrijpen van de huidige technologische revolutie. Beide concepten opereren op het snijvlak van digitale intelligentie en fysieke manifestatie, maar hun benaderingen, mogelijkheden en potentieel verschillen fundamenteel. Waar traditionele robot-AI afhankelijk is van gespecialiseerde systemen die geprogrammeerd zijn voor specifieke taken, vertegenwoordigt fysieke AI een holistische benadering gebaseerd op generaliseerbare basismodellen, die een fundamentele perceptie van de wereld in fysieke contexten mogelijk maken.

De samenloop van deze twee ontwikkelingspaden leidt tot een nieuwe generatie systemen die bekend staan ​​als autonome fysieke AI. Deze systemen combineren de democratisering van hoogwaardige AI via open-source modellen met de integratie van kunstmatige intelligentie in fysieke systemen die autonoom, decentraal en onafhankelijk van gecentraliseerde cloudinfrastructuren kunnen functioneren. Deze ontwikkeling markeert een structurele verschuiving weg van een gecentraliseerde cloudarchitectuur naar een gedecentraliseerde, lokaal beheerde AI-infrastructuur.

Conceptuele onderscheidingen en grondslagen

Het onderscheiden van fysieke AI, robotische AI ​​en verwante concepten vereist een nauwkeurige conceptuele verduidelijking, aangezien de huidige discussies vaak een verwarring creëren die het begrip van hun respectievelijke specifieke kenmerken bemoeilijkt. De conceptuele grondslagen van deze technologieën zijn geworteld in verschillende wetenschappelijke tradities en streven in sommige gevallen uiteenlopende doelen na.

In de klassieke betekenis verwijst robot-AI naar de implementatie van kunstmatige intelligentie in fysieke machines die geprogrammeerd zijn om automatisch specifieke taken uit te voeren. Een robot vertegenwoordigt de hardware, de fysieke machine met zijn sensoren, actuatoren en mechanische componenten. De AI functioneert als software gebaseerd op algoritmen en machine learning, waardoor autonome besluitvorming en gegevensverwerking mogelijk is. In tegenstelling tot robots heeft AI zelf geen fysieke aanwezigheid, maar bestaat uitsluitend in softwarevorm. Het cruciale punt is dat hoewel AI in robots kan worden geïmplementeerd om hun mogelijkheden te vergroten, dit niet verplicht is.

Grenzen van klassieke industriële robotica

Conventionele industriële robots werken vaak volledig zonder AI en voeren repetitieve processen uit via rigide, puntsgewijze programmering. Deze systemen zijn machines die van punt naar punt bewegen en vooraf gedefinieerde commando's opvolgen zonder zelf interpretaties te kunnen maken. Dit maakt de processen star en inflexibel. Het gebruik van kunstmatige intelligentie maakt het robots eindelijk mogelijk om met behulp van 3D-camera's objecten te "zien" en lokale intelligentie te gebruiken om hun eigen bewegingsplannen te maken en objecten te manipuleren zonder precieze puntsgewijze programmering.

Fysieke AI: meer dan alleen programmeren

Fysieke AI gaat conceptueel gezien aanzienlijk verder dan deze definitie. De term beschrijft de integratie van AI in systemen zoals auto's, drones of robots, waardoor AI kan interageren met de echte fysieke wereld. Fysieke AI verschuift de focus van het automatiseren van repetitieve taken naar een grotere systeemautonomie. Dit opent nieuwe toepassingsgebieden en een groter marktpotentieel. Fysieke AI verwijst naar AI-systemen die de echte wereld begrijpen en ermee interageren door gebruik te maken van motorische vaardigheden, die vaak te vinden zijn in autonome machines zoals robots, zelfrijdende voertuigen en slimme ruimtes.

In tegenstelling tot traditionele AI, die uitsluitend in digitale domeinen opereert, overbrugt fysieke AI de kloof tussen digitaal en fysiek door middel van geavanceerde sensornetwerken, realtime verwerking en autonome besluitvorming. Deze technologie stelt machines in staat hun omgeving te observeren met behulp van sensoren, deze informatie te verwerken met AI en fysieke acties uit te voeren via actuatoren. Het fundamentele verschil zit hem in het feit dat fysieke AI continu gegevens verzamelt uit fysieke omgevingen via meerdere sensoren tegelijk, waardoor een alomvattend begrip van de omgeving wordt ontwikkeld.

Geïntegreerde AI: intelligentie door interactie

Geïntegreerde AI, ofwel kunstmatige intelligentie, verwijst naar een recente trend in AI-onderzoek die voortbouwt op de theorie van belichaming. Deze theorie stelt dat intelligentie moet worden begrepen binnen de context van fysieke agenten die zich gedragen in een reële fysieke en sociale wereld. In tegenstelling tot klassieke machine learning in de robotica, omvat geïntegreerde AI alle aspecten van interactie en leren binnen een omgeving: van waarneming en begrip tot denken, plannen en uiteindelijk uitvoeren of controleren.

In de beginjaren van AI-onderzoek werden denkprocessen geconceptualiseerd als abstracte symboolmanipulatie of computationele bewerkingen. De focus lag op algoritmen en computerprogramma's, waarbij de onderliggende hardware grotendeels irrelevant werd geacht. Rodney Brooks, een Australische computerwetenschapper en cognitief wetenschapper, was een van de eersten die dit perspectief fundamenteel ter discussie stelde. In zijn invloedrijke lezing bekritiseerde hij de destijds gangbare praktijk om AI-systemen te ontwikkelen met een top-downbenadering die zich richtte op het nabootsen van menselijke probleemoplossende en redeneervaardigheden.

Brooks betoogde dat intelligentiemodellen die ontwikkeld waren binnen traditioneel AI-onderzoek, en die sterk afhankelijk waren van de werking van de computers die destijds beschikbaar waren, vrijwel geen gelijkenis vertoonden met de werkwijze van intelligente biologische systemen. Dit blijkt uit het feit dat de meeste activiteiten die mensen in het dagelijks leven uitvoeren, geen probleemoplossend of plannend gedrag zijn, maar eerder routinematig gedrag in een relatief rustige, maar zeer dynamische omgeving. Net zoals menselijk leren gebaseerd is op exploratie en interactie met de omgeving, moeten belichaamde agenten hun gedrag verfijnen door ervaring.

Belichaamde AI overstijgt de beperkingen van digitale AI door via fysieke AI-systemen met de echte wereld te interageren. Het doel is de kloof tussen digitale AI en toepassingen in de echte wereld te overbruggen. Voor een belichaamde intelligente agent spelen de fysieke structuur en eigenschappen, zintuiglijke vermogens en handelingsmogelijkheden een cruciale rol. Intelligentie hoort niet op zichzelf te staan, maar moet zich juist manifesteren door middel van diverse, multimodale interactie met de omgeving.

Generatieve modellen en de simulatie van de werkelijkheid

Generatieve fysieke AI breidt bestaande generatieve AI-modellen uit door het vermogen toe te voegen om ruimtelijke relaties en fysieke processen in onze driedimensionale wereld te begrijpen. Deze uitbreiding wordt mogelijk gemaakt door extra data in het trainingsproces van de AI te integreren, data die informatie bevat over ruimtelijke structuren en natuurwetten van de echte wereld. Generatieve AI-modellen, zoals taalmodellen, worden getraind met grote hoeveelheden tekst- en beelddata en imponeren met hun vermogen om mensachtige taal te genereren en abstracte concepten te ontwikkelen. Hun begrip van de fysieke wereld en de bijbehorende regels is echter beperkt; ze missen ruimtelijke context.

Fysica-gebaseerde datageneratie begint met het creëren van een digitale tweeling, bijvoorbeeld een fabriek. Sensoren en autonome machines zoals robots worden in deze virtuele ruimte geïntegreerd. Vervolgens worden realistische scenario's uitgevoerd op basis van fysica-gebaseerde simulaties, waarbij sensoren verschillende interacties vastleggen, zoals de dynamiek van starre lichamen (bijvoorbeeld bewegingen en botsingen) of de interactie van licht met de omgeving. Deze technologie beloont fysieke AI-modellen voor het succesvol voltooien van taken in de simulatie, waardoor ze zich continu kunnen aanpassen en verbeteren.

Door herhaalde training leren autonome machines zich aan te passen aan nieuwe situaties en onvoorziene uitdagingen, waardoor ze klaar zijn voor toepassingen in de praktijk. Na verloop van tijd ontwikkelen ze geavanceerde fijne motorische vaardigheden voor praktische doeleinden, zoals het nauwkeurig inpakken van dozen, het ondersteunen van productieprocessen of het autonoom navigeren in complexe omgevingen. Tot nu toe waren autonome machines niet in staat hun omgeving volledig waar te nemen en te interpreteren. Generatieve fysieke AI maakt het nu mogelijk om robots te ontwikkelen en te trainen die naadloos kunnen interageren met de echte wereld en zich flexibel kunnen aanpassen aan veranderende omstandigheden.

Technologische architectuur en functionaliteit

De technologische basis van fysieke AI en geavanceerde robotische AI-systemen is gebaseerd op de wisselwerking van verschillende sleuteltechnologieën, die alleen in combinatie de indrukwekkende mogelijkheden van moderne autonome systemen mogelijk maken. Deze architectuur verschilt fundamenteel van traditionele automatiseringsoplossingen door haar vermogen om te generaliseren, continu te leren en zich aan te passen aan ongestructureerde omgevingen.

De kern van deze technologische revolutie wordt gevormd door Foundation Models, grote, vooraf getrainde AI-systemen die sinds 2021 als overkoepelende term dienen voor de gangbare grote AI-systemen van vandaag. Deze modellen worden in eerste instantie uitgebreid getraind met enorme hoeveelheden data en kunnen vervolgens, door middel van relatief weinig gespecialiseerde training (finetuning), worden aangepast aan een breed scala aan taken. Deze pre-training stelt Foundation Models niet alleen in staat om taal te begrijpen, maar vooral ook om een ​​brede kennis van de wereld te ontwikkelen en tot op zekere hoogte logisch te denken, te redeneren, te abstraheren en te plannen.

Deze eigenschappen maken basismodellen bijzonder geschikt voor de besturing van robots, een onderzoeksgebied dat al zo'n drie jaar intensief wordt bestudeerd en momenteel leidt tot een revolutie in de robotica. Dankzij deze eigenschappen zijn dergelijke modellen veel beter dan conventionele, gespecialiseerde AI voor robots. Om deze redenen is het gebruik van geschikte basismodellen als robotbrein een doorbraak en opent het voor het eerst de weg naar de ontwikkeling van werkelijk intelligente, praktisch bruikbare en daarmee universeel toepasbare robots.

Visie-Taal-Actie-modellen (VLA): Het brein van de robot

In tegenstelling tot standaard basismodellen, die niet ontworpen of geoptimaliseerd zijn voor robotica en de specifieke eisen ervan, worden robotica-basismodellen bovendien getraind op datasets voor robotica en beschikken ze over specifieke architectonische aanpassingen. Deze modellen zijn doorgaans visie-taal-actiemodellen (SNA's) die spraak, beeld- en videogegevens van camera's als input verwerken en getraind zijn om direct acties uit te voeren, oftewel bewegingscommando's voor de gewrichten en actuatoren van de robot.

Een belangrijke mijlpaal in deze ontwikkeling was Google DeepMind's RT-2 uit medio 2023, de eerste VLA in de striktste zin van het woord. Huidige modellen omvatten de open-source OpenVLA uit 2024, evenals andere geavanceerde systemen. De architectuur van deze modellen is zeer complex en omvat doorgaans een visuele encoder die camerabeelden omzet in numerieke representaties, een groot taalmodel als kern voor redeneren en plannen, en gespecialiseerde actiedecoders die continue robotcommando's genereren.

Lichaamsgerichte redenering: begrijpen en handelen

Een belangrijk aspect van moderne fysieke AI-systemen ligt in hun vermogen tot belichaamd redeneren – het vermogen van modellen om de fysieke wereld te begrijpen en ermee te interageren. Belichaamd redeneren omvat de kennis van de wereld, inclusief de fundamentele concepten die cruciaal zijn voor het functioneren en handelen in een inherent fysiek belichaamde wereld. Dit is een vermogen van Vision Language Models (VLM's) en is niet noodzakelijkerwijs beperkt tot robotica. Het testen van belichaamd redeneren houdt simpelweg in dat VLM's worden aangestuurd met afbeeldingen.

Klassieke computervisie-taken zoals objectherkenning en correspondentie tussen meerdere perspectieven vallen onder belichaamd redeneren. Deze taken worden allemaal uitgedrukt als gesproken aanwijzingen. Belichaamd redeneren kan ook worden getest door middel van visuele vraagbeantwoording. Deze vragen testen het begrip dat nodig is om met de omgeving te interageren. Naast algemeen fysiek redeneren kunnen systemen wereldkennis gebruiken om beslissingen te nemen. Een robot zou bijvoorbeeld gevraagd kunnen worden om een ​​gezonde snack uit de keuken te halen, waarbij wereldkennis in het VLM (Virtual Life Management) wordt gebruikt om te bepalen hoe dit ambigue commando moet worden uitgevoerd.

Voor robotica-toepassingen is het cruciaal om dit inzicht te benutten om zinvolle acties in de echte wereld mogelijk te maken. Dit betekent dat we kennis op hoog niveau moeten vertalen naar precieze besturingscommando's via de hardware-API's van de robot. Elke robot heeft een andere interface en de kennis over hoe de robot wordt bestuurd, is niet aanwezig in de VLM's (Virtual Logic Models). De uitdaging ligt in het uitbreiden van de grote, vooraf getrainde modellen, zodat ze continue acties kunnen genereren voor specifieke robotconfiguraties, met behoud van de waardevolle mogelijkheden van de VLM.

Een innovatieve oplossing voor deze uitdaging is de Action Expert-architectuur, een transformermodel met hetzelfde aantal lagen, maar met kleinere inbeddingsdimensies en MLP-breedtes. De aandachtskoppen en de inbeddingsdimensie per kop moeten overeenkomen met het hoofdmodel om prefix-tokens in het aandachtmechanisme mogelijk te maken. Tijdens de verwerking passeren suffix-tokens de Action Expert-transformer, waarbij de KV-inbeddingen van de prefix worden opgenomen. Deze worden eenmaal berekend en vervolgens in de cache opgeslagen.

Kerntechnologieën: simulatie, Edge AI en transfer learning.

De realisatie van fysieke AI is gebaseerd op de wisselwerking tussen drie sleuteltechnologieën. Ten eerste maken realistische simulaties in de vorm van digitale tweelingen een nauwkeurige weergave mogelijk van processen, materiaalstromen en interacties, wat cruciaal is voor autonoom leren van robots. Ten tweede zorgt edge AI-hardware ervoor dat AI-systemen lokaal op de robot draaien, bijvoorbeeld via compacte GPU-gebaseerde systemen. Ten derde maakt geavanceerde computervisie het mogelijk voor visuele herkenningssystemen om verschillende objecten, vormen en variaties te identificeren.

Robotleren vindt plaats wanneer AI-modellen worden getraind in simulaties en hun kennis wordt overgedragen op fysieke robots. Transferleren versnelt de aanpassing aan nieuwe taken aanzienlijk. Realtime data-analyse met platforms zoals Microsoft Fabric maakt de analyse van procesgegevens, de identificatie van knelpunten en de afleiding van optimalisaties mogelijk. De realiteit en de machine worden virtueel nagebootst met al hun natuurwetten en specificaties. Deze digitale tweeling leert vervolgens, bijvoorbeeld door middel van reinforcement learning, precies hoe te bewegen zonder botsingen, hoe gewenste bewegingen uit te voeren en hoe te reageren op verschillende gesimuleerde scenario's.

De AI kan talloze situaties risicovrij testen zonder de fysieke robot te beschadigen. De resulterende data wordt vervolgens naar de echte robot overgebracht zodra de digitale tweeling voldoende heeft geleerd. Robots die zijn uitgerust met geschikte AI-systemen voeren niet alleen rigide programma's uit, maar zijn ook in staat om beslissingen te nemen en zich aan te passen. Fysieke AI wordt gebruikt om robots context en situationeel begrip te geven. In de praktijk betekent dit dat robots met fysieke AI processen kunnen beheersen die variabel zijn en aanpassingsvermogen vereisen.

Data als brandstof: uitdagingen en oplossingen

Een ander cruciaal aspect is de datageneratie voor het trainen van deze systemen. Terwijl VLM's worden getraind op triljoenen tokens aan internetdata, is het mogelijk om een ​​vergelijkbaar aantal tokens te verkrijgen met robotica-data. Open X-Embodiment bevat 2,4 miljoen afleveringen. Uitgaande van 30 seconden per aflevering, een framebemonsteringsfrequentie van 30 Hz en ongeveer 512 visuele tokens per frame, kunnen meer dan een biljoen tokens worden bereikt. Deze gezamenlijke inspanning van 21 academische en industriële instellingen combineert 72 verschillende datasets van 27 verschillende robots en omvat 527 mogelijkheden verdeeld over 160.266 taken.

Het standaardiseren van data van diverse robottypen met uiteenlopende sensoren en actieruimtes in een uniform formaat vormt een enorme technische uitdaging, maar is cruciaal voor de ontwikkeling van generaliseerbare modellen. World Foundation Models worden gebruikt om schaalbare trainingsdata te genereren of te repliceren voor fundamentele robotica-modellen, aangezien de relatieve schaarste aan robotica-relevante trainingsdata momenteel het grootste knelpunt vormt in hun ontwikkeling.

Xpert.Digital heeft diepe kennis in verschillende industrieën. Dit stelt ons in staat om op maat gemaakte strategieën te ontwikkelen die zijn afgestemd op de vereisten en uitdagingen van uw specifieke marktsegment. Door continu markttrends te analyseren en de ontwikkelingen in de industrie na te streven, kunnen we handelen met vooruitziende blik en innovatieve oplossingen bieden. Met de combinatie van ervaring en kennis genereren we extra waarde en geven onze klanten een beslissend concurrentievoordeel.

Meer hierover hier:

• Gebruik de 5 -voudig competentie van Xpert.Digital in één pakket - van 500 €/maand

Branchespecifieke toepassingsgebieden en marktpotentieel

De praktische implementatie van fysieke AI en geavanceerde robotische AI-systemen vindt plaats in een breed scala aan sectoren en toepassingen, waarbij elke sector specifieke eisen, uitdagingen en mogelijkheden kent. Analyse van de verschillende markten laat duidelijk zien dat een universele aanpak niet optimaal is voor alle sectoren; de specifieke kenmerken van elke sector bepalen juist welke vorm van intelligente automatisering de grootste voordelen oplevert.

Het gebruik van fysieke AI is met name zichtbaar in de industriële productie. De auto-industrie loopt voorop in deze transformatie. BMW is de eerste autofabrikant die humanoïde robots in de productie test, met name de Figure 02 in de fabriek in Spartanburg, VS. In tegenstelling tot Tesla's Optimus, die grotendeels in de conceptfase is gebleven, pakt de door AI aangestuurde Figure 02 al plaatwerkonderdelen van een plank en plaatst ze in een machine – een taak die traditioneel door mensen in autofabrieken werd uitgevoerd.

BMW en Figure AI zijn van plan om gezamenlijk technologische thema's te onderzoeken zoals kunstmatige intelligentie, robotbesturing, virtualisatie van de productie en robotintegratie. De auto-industrie, en daarmee de voertuigproductie, ontwikkelt zich snel. Het gebruik van universele robots heeft de potentie om de productiviteit te verhogen, te voldoen aan de groeiende vraag van klanten en teams in staat te stellen zich te concentreren op de veranderingen die voor hen liggen. Het uiteindelijke doel is om fabrieksmedewerkers te ontlasten van ergonomisch belastende en vermoeiende taken.

Industriële automatisering profiteert van fysieke AI door de combinatie van digitale tweelingen, edge AI en robotica, waardoor automatisering opnieuw wordt gedefinieerd. In de productie openen zogenaamde 'live twins' – digitale modellen die processen niet alleen weergeven, maar ook actief aansturen – nieuwe mogelijkheden. Deze maken het mogelijk om knelpunten te identificeren voordat ze kritiek worden, nieuwe processen te testen en varianten te evalueren, en autonome systemen risicovrij te trainen. Met name op het gebied van Logistiek 4.0 en slimme magazijnen verbeteren live twins de betrouwbaarheid van de planning, de bedrijfszekerheid en de reactiesnelheid.

Logistiek 4.0: Digitale tweelingen in de praktijk getest

Het voorbeeld van de KION Group laat precies zien hoe fysieke AI de logistiek in magazijnen in de praktijk kan ondersteunen. KION, Accenture en NVIDIA ontwikkelen gezamenlijk een oplossing waarbij intelligente robots volledig worden getraind in een digitale tweeling van het magazijn. Daar leren de robots processen zoals laden en lossen, orderverzameling en herverpakken voordat ze in het daadwerkelijke magazijn worden ingezet. Het systeem is gebaseerd op het NVIDIA Omniverse-simulatieplatform. Daarnaast wordt NVIDIA Mega, een framework binnen Omniverse dat specifiek is ontworpen voor industriële toepassingen, gebruikt om de parallelle simulatie van complete systemen en robotvloten te ondersteunen.

De voordelen zijn op verschillende manieren duidelijk. Het simuleren van typische magazijnprocessen vermindert fouten in de praktijk aanzienlijk. De training is risicovrij, versneld en vereist geen fysieke middelen. Na een succesvolle training nemen de robots de daadwerkelijke taken over, in realtime aangestuurd door AI die direct op de robot draait. Bovendien maken digitale tweelingen proactieve strategische planning mogelijk, waardoor bedrijven virtueel verschillende lay-outs, automatiseringsniveaus en personeelsconfiguraties vooraf kunnen testen en optimaliseren zonder de lopende werkzaamheden te verstoren.

De logistieke en transportsector ondergaat een ingrijpende transformatie dankzij kunstmatige intelligentie (AI). AI wordt toegepast op diverse gebieden binnen de logistiek. Voor vraagvoorspelling en verkoopplanning vertrouwt 62 procent van de bedrijven op AI-ondersteuning, terwijl 51 procent AI gebruikt voor productieoptimalisatie en 50 procent voor transportoptimalisatie. Toepassingen variëren van het herkennen van verschillende gevaarlijke stoffenlabels en het onderscheiden van objecten zonder serienummers of labels tot het analyseren van sensorgegevens over activiteiten en bewegingen.

AI-systemen kunnen aankomsttijden van transporten voorspellen met behulp van gegevens uit meerdere bronnen en verkoopprognoses maken met multivariate data uit toeleveringsketens en openbare bronnen. Ze plannen pauzes van werknemers op basis van vitale functies, bewegingsgegevens en gegevens over machinebediening, maken geautomatiseerde laadplanning mogelijk met convolutionele neurale netwerken en monitoren de keuze van transportmiddelen om steeds betere oplossingen te vinden. De interactie tussen mens en machine wordt verbeterd door getrainde spraakrobots, terwijl transportrobots optische patronen gebruiken om zichzelf te positioneren en te oriënteren.

Gezondheidszorg: precisie en ondersteuning

De gezondheidszorg is een bijzonder gevoelig, maar veelbelovend toepassingsgebied. Meer dan 40 procent van de medische professionals in Duitsland gebruikt AI-ondersteunde technologieën in hun instellingen of praktijken. In de dagelijkse medische praktijk betekent dit dat radiologieafdelingen AI gebruiken om beelden te analyseren, of dat AI-ondersteunde apps voor symptoomcontrole worden ingezet voor voorlopige diagnoses. Een belangrijke toepassing van AI is de geautomatiseerde analyse van medische dossiers. AI kan artsen ondersteunen bij het stellen van diagnoses, omdat het gebruikmaakt van en een enorme hoeveelheid bestaande data analyseert – aanzienlijk meer dan een arts ooit in zijn of haar hele carrière zou kunnen verzamelen.

In de Duitse gezondheidszorg worden drie soorten robots gebruikt: therapierobots, zorgrobots en chirurgische robots. Therapierobots kunnen zelfstandig oefeningen begeleiden, terwijl zorgrobots zorgprofessionals ondersteunen. Chirurgische robots kunnen zelfstandig incisies maken en menselijke chirurgen assisteren. Hun inzet is essentieel voor sommige minimaal invasieve ingrepen. De da Vinci-robot van Intuitive Surgical helpt chirurgen bij het uitvoeren van precieze, minimaal invasieve procedures door een combinatie van menselijke chirurgbesturing en ingebouwde AI, die menselijke intuïtie en robotprecisie verenigt.

De markt voor fysieke AI in de gezondheidszorg wordt gedomineerd door chirurgische robots, met name robotondersteunde chirurgische systemen, die in 2024 de markt aanvoerden. Binnen de robotica zullen de neurochirurgische en orthopedische segmenten naar verwachting de hoogste groeicijfers laten zien gedurende de prognoseperiode. Naast radiologie en pathologie spelen AI-toepassingen een steeds belangrijkere rol in diagnostiek en interventies in alle medische specialismen. In de gepersonaliseerde geneeskunde ondersteunt AI de analyse van biomarkers.

Slimme landbouw: AI in het veld

De landbouw ontwikkelt zich tot een verrassend dynamisch terrein voor fysieke AI-toepassingen. Bijna de helft van alle landbouwbedrijven werkt nu met AI. Het grootste potentieel wordt gezien in klimaat- en weersvoorspellingen, maar ook in oogst- en productieplanning, evenals opbrengstprognoses. Oplossingen voor alledaags kantoorwerk zijn ook interessant als potentiële hulpmiddelen. De landbouw behoort tot de pioniers van kunstmatige intelligentie. Het gebruik ervan wordt steeds noodzakelijker vanwege de toenemende werkdruk voor landbouwmanagers.

Fysieke AI zal de komende jaren een steeds belangrijkere rol spelen in de landbouw en voedselverwerking. Voorheen waren veel natuurlijke processen moeilijk te begrijpen, maar dankzij technologische vooruitgang kunnen systemen nu individueel reageren op hun omgeving. Ze passen zich aan de bestaande wereld aan, in plaats van dat de wereld voor hen opnieuw ontworpen moet worden. Moderne boeren werken steeds vaker hybride, waarbij ze computergestuurd werk combineren met handarbeid op het land. Diverse technologieën worden op het land en in de schuren gebruikt om gegevens te meten en processen te optimaliseren.

Klimaatverandering en gestage bevolkingsgroei vormen enorme uitdagingen voor de moderne landbouw. ​​Om deze mondiale problemen effectief aan te pakken, kan het gericht inzetten van fysieke AI op boerderijen van elke omvang een cruciale bijdrage leveren. In tegenstelling tot de wijdverbreide veronderstelling dat dergelijke technologieën alleen geschikt zijn voor grote boerderijen, kunnen met name kleinere bedrijven enorm profiteren van de voordelen ervan. Het gebruik van compacte machines zoals intelligente robotmaaiers of geautomatiseerde onkruidverwijderaars stelt hen in staat om efficiëntiewinsten te behalen en taken uit te voeren waarvoor momenteel geen gekwalificeerde arbeidskrachten meer beschikbaar zijn op de arbeidsmarkt.

Beeldherkenningstechnologieën en sensoren kunnen helpen om pesticiden veel preciezer toe te passen en in sommige gevallen zelfs volledig te elimineren. Dit levert niet alleen economische, maar ook ecologische voordelen op. Het Agri-Gaia-project, gefinancierd door het Duitse federale ministerie van Economische Zaken en Energie, creëert een open infrastructuur voor de uitwisseling van AI-algoritmen in de landbouw. ​​Projectpartners uit brancheorganisaties, onderzoeksinstellingen, de politiek en het bedrijfsleven ontwikkelen onder leiding van het Duitse onderzoekscentrum voor kunstmatige intelligentie (DFKI) een digitaal ecosysteem voor de overwegend kleine en middelgrote ondernemingen (mkb) in de landbouw- en voedingssector, gebaseerd op het Europese cloudinitiatief Gaia-X.

Detailhandel: Het einde van de wachtrij

De detailhandel ondergaat een fundamentele transformatie van de klantervaring en operationele efficiëntie door middel van fysieke AI en AI-gebaseerde systemen. Retailers kunnen AI gebruiken om de vraag naar specifieke artikelen in verschillende regio's beter te voorspellen door gegevens over andere artikelen, gegevens van winkels met vergelijkbare demografische kenmerken en gegevens van derden, zoals weer- en inkomensniveaus, te raadplegen en te analyseren. Een landelijke apotheekketen gebruikte onlangs AI om de vraag naar een specifiek vaccin te volgen en te voorspellen, op basis van nationale trends die aan de federale overheid werden gerapporteerd.

Retailers combineren AI met video- en sensorgegevens om kassazones te elimineren. Klanten kunnen zo artikelen uit de schappen pakken, in hun winkelmandje leggen en de winkel verlaten zonder in de rij te hoeven staan. Door de wachtrijen en kassasystemen te elimineren, komt er meer winkelruimte vrij voor productpresentaties. Een landelijke supermarktketen gebruikt AI om producten met onleesbare barcodes visueel te scannen en de waarde ervan te berekenen. Dankzij AI in combinatie met videocamera's en schapsensoren kunnen retailers de klantstromen in hun winkels beter in kaart brengen en de omzet per vierkante meter verhogen.

De technologie identificeert producten waar klanten niet lang bij blijven staan ​​en adviseert retailers om deze te vervangen door aantrekkelijkere artikelen. AI kan ook gerichte promoties voor specifieke artikelen genereren op de mobiele apparaten van klanten wanneer ze zich in de juiste winkel bevinden. Deze technologie stelt retailers ook in staat om hun assortiment beter te bundelen. Merken zoals Zara gebruiken AR-displays in hun winkels, zodat klanten kleding virtueel kunnen passen. Supermarktketens zoals Amazon Fresh richten zich op contactloos betalen en digitale boodschappenlijsten die gekoppeld zijn aan fysieke schappen.

Bouw: Efficiëntie door digitale planning

De bouwsector is van oudsher een ondergedigitaliseerde sector, maar profiteert steeds meer van AI-toepassingen. AI, samen met andere digitaliseringsmethoden zoals Building Information Modeling (BIM), het Internet of Things (IoT) en robotica, maakt een hogere efficiëntie mogelijk in de gehele waardeketen, van de productie van bouwmaterialen via de ontwerp-, plannings- en bouwfasen tot de exploitatie en het onderhoud. Een generatief geometrisch ontwerpsysteem creëert en evalueert talloze ontwerpopties op basis van meetbare doelstellingen zoals comfort, energie-efficiëntie en werkplekinrichting.

AI-methoden maken een veel snellere overweging en evaluatie van aanzienlijk meer parameters en varianten mogelijk. Tekstanalyse op basis van AI kan automatisch regelsets evalueren. Dit houdt in dat regelgebaseerde systemen worden gecombineerd met tekstanalyse op basis van AI. Bouwinformatie zoals afmetingen, materialen en technische systemen wordt geëxtraheerd, geanalyseerd en automatisch vergeleken met tekstgebaseerde regelsets. Het gebruik van voorspellende modellen op basis van AI in vroege ontwerpfasen maakt snelle en nauwkeurige schattingen van de energiebehoefte mogelijk.

AI-toepassingen in de bouw zijn al behoorlijk geavanceerd en sommige worden al gebruikt. Machine learning-methoden kunnen helpen bij de bouwplanning, het optimaliseren van bouwprocessen en het ondersteunen van diverse taken. Robots kunnen niet alleen objecten transporteren, maar ook muren schilderen, meten of lassen. Camera's en andere sensoren detecteren obstakels. Beelden en puntenwolken, handmatig of door autonome systemen vastgelegd, dienen ook voor kwaliteitscontrole tijdens de bouw. ​​Neurale netwerken worden getraind om de oppervlaktekwaliteit te inspecteren en schade of verkleuring te detecteren.

Branchefocus: B2B, digitalisering (van AI tot XR), machinebouw, logistiek, hernieuwbare energie en industrie

Meer hierover hier:

• Xpert Business Hub

Een thematisch centrum met inzichten en expertise:

• Kennisplatform over de mondiale en regionale economie, innovatie en branchespecifieke trends
• Verzameling van analyses, impulsen en achtergrondinformatie uit onze focusgebieden
• Een plek voor expertise en informatie over actuele ontwikkelingen in het bedrijfsleven en de technologie
• Topic hub voor bedrijven die meer willen weten over markten, digitalisering en industriële innovaties

Uitdagingen, risico's en regelgevingskaders

De snelle ontwikkeling van fysieke AI en geavanceerde robotische AI-systemen gaat gepaard met een veelheid aan technische, ethische, juridische en maatschappelijke uitdagingen die moeten worden aangepakt voor een verantwoorde en duurzame implementatie. Deze uitdagingen variëren van fundamentele technische beperkingen en kwesties rond gegevensbescherming en -beveiliging tot complexe ethische vragen die de relatie tussen mens en machine fundamenteel beïnvloeden.

Technische beperkingen vormen nog steeds een aanzienlijk obstakel voor de wijdverspreide toepassing van fysieke AI. Hoewel er aanzienlijke vooruitgang is geboekt, blijven fysieke beperkingen zoals mobiliteit, energiebeheer en fijne motoriek belangrijke uitdagingen. Recente experimenten met robotstofzuigers die zijn uitgerust met geavanceerde taalmodellen benadrukken de complexiteit en beperkingen van deze technologie in praktijktoepassingen. Een onderzoeksteam voerde een experiment uit waarbij robotstofzuigers waren uitgerust met verschillende taalmodellen. De primaire taak voor deze robots was het lokaliseren van een stuk boter in een andere kamer en het naar een persoon te brengen die van locatie kon veranderen.

Deze ogenschijnlijk eenvoudige taak leverde aanzienlijke uitdagingen op voor de door AI aangestuurde robots. De robots konden bewegen, aanmeren bij laadstations, communiceren via een Slack-verbinding en foto's maken. Ondanks deze mogelijkheden behaalde geen van de geteste LLM's een succespercentage van meer dan 40 procent bij het bezorgen van boter. De belangrijkste redenen voor het falen lagen in problemen met ruimtelijk inzicht en een gebrek aan bewustzijn van hun eigen fysieke beperkingen. Een van de modellen diagnosticeerde zichzelf zelfs met een trauma als gevolg van de draaiende bewegingen en een binaire identiteitscrisis.

Deze reacties, hoewel gegenereerd door een niet-levend systeem, benadrukken de potentiële uitdagingen bij de ontwikkeling van AI die bedoeld is om te functioneren in complexe, realistische omgevingen. Het is cruciaal dat goed presterende AI-modellen kalm blijven onder druk om weloverwogen beslissingen te kunnen nemen. Dit roept de vraag op hoe dergelijke stressreacties in toekomstige AI-systemen kunnen worden vermeden of beheerd om betrouwbare en veilige interactie te garanderen. Hoewel analytische intelligentie in LLM's indrukwekkende vooruitgang boekt, blijft praktische intelligentie, met name op het gebied van ruimtelijk inzicht en emotiemanagement, achter.

Gegevensbescherming, cyberbeveiliging en juridische kaders

Gegevensbescherming en cyberbeveiliging vormen fundamentele uitdagingen. Wetgeving inzake gegevensbescherming en privacy is cruciaal om ervoor te zorgen dat persoonsgegevens ethisch en veilig worden verwerkt. Een van de belangrijkste wettelijke kaders is de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), die in 2018 door de Europese Unie is ingevoerd. De AVG stelt strikte richtlijnen vast voor het verzamelen, verwerken, opslaan en overdragen van persoonsgegevens.

De kernprincipes van de AVG omvatten rechtmatigheid, billijkheid en transparantie. Deze principes vereisen dat duidelijk wordt aangegeven welke gegevens worden verzameld en waarom, om een ​​eerlijk gebruik van de gegevens te garanderen zonder een bepaalde groep te benadelen. Doelbinding vereist dat gegevens worden verzameld voor specifieke, expliciete en legitieme doeleinden en niet verder worden verwerkt op een wijze die onverenigbaar is met die doeleinden. Dataminimalisatie vereist dat alleen de gegevens die noodzakelijk zijn voor het beoogde doel worden verzameld en verwerkt. Nauwkeurigheid vereist dat persoonsgegevens nauwkeurig en actueel worden gehouden, terwijl bewaarbeperking vereist dat gegevens slechts zo lang worden bewaard als nodig is voor het beoogde doel.

Integriteit en vertrouwelijkheid vereisen dat gegevens veilig worden verwerkt om ze te beschermen tegen ongeoorloofde of onrechtmatige verwerking en onbedoeld verlies. Verantwoording vereist dat organisaties kunnen aantonen dat ze voldoen aan deze beginselen van gegevensbescherming. De recent aangenomen EU-wetgeving inzake kunstmatige intelligentie bouwt voort op de AVG en classificeert AI-systemen op basis van hun risiconiveau. Verboden AI-systemen zijn onder andere systemen die personen categoriseren op basis van biometrische gegevens om bepaalde soorten gevoelige informatie te verkrijgen.

Beveiligingsonderzoekers hebben kwetsbaarheden in robotsystemen ontdekt die manipulatie van de apparaten of toegang tot gevoelige gegevens mogelijk zouden maken. Deze kwetsbaarheden omvatten onbeveiligde firmware-updates, onversleutelde gebruikersgegevens op de apparaten en gebreken in de PIN-beveiliging voor toegang op afstand tot camera's. Dergelijke tekortkomingen ondermijnen het vertrouwen in de certificeringen van fabrikanten en benadrukken de noodzaak van robuuste beveiligingsmaatregelen. Onderzoekers stellen voor om systemen voor beeldherkenning te ontwerpen die onleesbaar blijven voor mensen, maar de robots wel voldoende informatie verschaffen voor navigatie om misbruik van privégegevens te voorkomen.

De EU-wetgeving inzake kunstmatige intelligentie en geharmoniseerde normen

Het regelgevingslandschap voor AI en robotica ontwikkelt zich snel. De EU-wetgeving inzake kunstmatige intelligentie (AI) is 's werelds eerste alomvattende juridische kader voor kunstmatige intelligentie en is gebaseerd op een risicogebaseerde aanpak. Hoe hoger het risico, hoe talrijker en strenger de eisen waaraan moet worden voldaan. AI-systemen kunnen worden geclassificeerd als AI-systemen met een hoog risico vanwege hun relevantie voor de veiligheid. Aan AI-systemen met een hoog risico zijn specifieke eisen verbonden, waaronder uitgebreide documentatie met alle noodzakelijke informatie over het systeem en het doel ervan, zodat autoriteiten de naleving ervan kunnen beoordelen, duidelijke en passende informatie voor de gebruiker, passende menselijke toezichtsmaatregelen en een hoge mate van robuustheid, cyberbeveiliging en nauwkeurigheid.

De Machinerichtlijn stelt veiligheidseisen vast voor machines, inclusief autonome en netwerksystemen. De richtlijn definieert zelfontwikkelend gedrag en autonome mobiele machines, maar vermijdt de term AI-systeem. Een product zoals een chirurgische robot kan op het snijvlak van verschillende regelgevingen vallen, zoals de Richtlijn medische hulpmiddelen, de Machinerichtlijn en de AI-richtlijn, die allemaal gevolgen hebben voor de functionele veiligheid. De centrale vraag is: wat is de optimale reeks risicobeperkende maatregelen met betrekking tot marktintroductie, aansprakelijkheid en reputatieschade?

Geharmoniseerde normen specificeren de fundamentele gezondheids- en veiligheidseisen uit de wetgeving. Ze beschrijven welke technische regels en risicobeheersingsmaatregelen kunnen worden gebruikt om aan deze fundamentele eisen te voldoen. Naleving van deze normen geeft aan dat aan de eisen van wet- en regelgeving wordt voldaan. Het risicobeheersingssysteem, gebaseerd op ISO/IEC 42001, is van cruciaal belang. Deze norm voor AI-managementsystemen biedt een gestructureerd kader voor de identificatie, beoordeling en behandeling van risico's.

Ethiek, vooroordelen en duurzaamheid

Ethische vraagstukken spelen een rol in alle aspecten van de ontwikkeling en implementatie van fysieke AI. Een gebrek aan zorgvuldige datavoorbereiding kan leiden tot ongewenste resultaten. Vooroordelen in datasets leiden tot problemen met eerlijkheid, het in stand houden van sociale ongelijkheden en discriminatie van minderheden. Erger nog, er bestaat een risico dat privé- en vertrouwelijke informatie via de modeluitvoer openbaar wordt en in verkeerde handen valt. Voordat een systeem wordt getraind, moet worden beoordeeld in hoeverre het de levens van de betrokkenen zal beïnvloeden. Er moet worden vastgesteld of het ethisch verantwoord is om een ​​AI-systeem beslissingen te laten nemen voor de betreffende taak, en er moet worden gegarandeerd dat er voldoende en representatieve data beschikbaar zijn voor alle betrokken groepen.

De uitdagingen strekken zich ook uit tot energie-efficiëntie en duurzaamheid. Humanoïde robots en fysieke AI-systemen vereisen aanzienlijke hoeveelheden energie, zowel voor de werking als voor de training van hun onderliggende modellen. Batterijtechnologie, handvaardigheid, kosteneffectiviteit, schaalbaarheid en ethisch bestuur blijven belangrijke uitdagingen. De samenloop van dalende hardwarekosten, verbeterde AI en toenemende arbeidstekorten creëert echter een ideale situatie die een versnelde adoptie bevordert.

Toekomstperspectieven en strategische implicaties

De ontwikkelingsrichting van fysieke AI en geavanceerde robotische AI-systemen wijst op een fundamentele herinrichting van het industriële en maatschappelijke landschap in de komende jaren. De samenloop van technologische doorbraken, economische behoeften en regelgeving creëert een omgeving die de transformatie van experimentele pilotprojecten naar grootschalige commerciële toepassing versnelt.

De revolutie in robotica dankzij Foundation Models is een van de belangrijkste keerpunten. Momenteel is er een enorme groei in de ontwikkeling van humanoïde robots die worden aangestuurd door Robotics Foundation Models. Naast de autonome end-to-end besturing van robots met behulp van dergelijke modellen, worden zogenaamde World Foundation Models gebruikt om schaalbare trainingsdata voor Robotics Foundation Models te genereren of te repliceren. Voor een aantal nog beperkte toepassingen, zoals eenvoudige, repetitieve en vermoeiende handmatige taken in productie en logistiek, of mogelijk zelfs in de vorm van huishoudrobots, zouden robots die worden aangestuurd door Foundation Models binnen ongeveer vijf jaar beschikbaar kunnen komen. Op de middellange tot lange termijn zullen vervolgens complexere en veeleisendere taken volgen.

Generalisatie en vlootbeheer

De ontwikkeling van universele AI-modellen voor het optimaliseren van robotvloten is een veelbelovende manier om fragmentatie tegen te gaan. Basismodellen zijn ontworpen om een ​​breed scala aan taken te begrijpen en uit te voeren voor verschillende robottypen. Ze leren algemene concepten en gedragingen in plaats van voor elke specifieke taak opnieuw getraind te worden. Amazon's DeepFleet en Galbot's NavFoM maken de besturing van heterogene robotvloten mogelijk met één enkel AI-model. NavFoM wordt beschreven als 's werelds eerste AI-basismodel voor navigatie dat geschikt is voor verschillende typen robots en taken. Het doel is om één enkel AI-model het algemene concept van beweging aan te leren, waardoor hetzelfde kernmodel kan worden gebruikt voor een breed scala aan robottypen, van robots op wielen en humanoïde robots tot drones.

Vooruitgang in ruimtelijke intelligentie door middel van multimodale modellen opent nieuwe perspectieven. De SenseNova SI-serie is gebaseerd op gevestigde multimodale basismodellen en ontwikkelt robuuste en krachtige ruimtelijke intelligentie. Deze modellen vertonen opkomende generalisatiemogelijkheden, waarbij finetuning op specifieke 3D-transformatie QA-subsets leidt tot onverwachte transferwinsten naar verwante, maar voorheen onbekende taken zoals het vinden van paden in een doolhof. De verbeterde ruimtelijke intelligentie opent veelbelovende toepassingsmogelijkheden, met name op het gebied van belichaamde manipulatie, waar aanzienlijke verbeteringen in succespercentages zijn waargenomen, zelfs zonder verdere finetuning.

Synthetische data en het ChatGPT-moment van robotica

De Cosmos World Foundation-modellen van Nvidia vertegenwoordigen een potentieel ChatGPT-moment voor robotica. Deze fysieke AI-modellen zijn cruciaal om robots in staat te stellen zo realistisch mogelijk interacties met de echte wereld te oefenen in 3D-simulaties. Het ontwikkelen van dergelijke fysieke AI-modellen is kostbaar en vereist enorme hoeveelheden data uit de praktijk en uitgebreide tests. De Cosmos World Foundation-modellen bieden ontwikkelaars een eenvoudige manier om enorme hoeveelheden fotorealistische, op fysica gebaseerde synthetische data te genereren om hun bestaande modellen te trainen en te evalueren.

De investeringscyclus voor fysieke AI tot 2030 wijst op aanzienlijke kapitaalstromen. Marktprognoses duiden op een sterke groei tot 2030, waarbij de uitgaven in 2026 naar verwachting tussen de 60 en 90 miljard dollar zullen liggen, en de totale uitgaven over vijf jaar tussen de 0,4 biljoen en 0,7 biljoen dollar. De maakindustrie loopt voorop, gevolgd door de logistiek, terwijl de dienstensector groeit naarmate de technologie zich verder ontwikkelt. ABI Research schat de wereldwijde robotica-markt op 50 miljard dollar in 2025 en voorspelt dat deze in 2030 ongeveer 111 miljard dollar zal bereiken, met een gemiddelde jaarlijkse groei van rond de 15%.

Fysieke AI transformeert de maakindustrie, met een verwachte groei van 23 procent tot 2030. De wereldwijde markt voor industriële AI bereikte in 2024 een waarde van 43,6 miljard dollar en zal naar verwachting tot 2030 jaarlijks met 23 procent groeien, gedreven door toepassingen van fysieke AI in de maakindustrie. Deze ontwikkeling markeert een afwijking van traditionele automatisering gebaseerd op starre, voorgeprogrammeerde robots. De fysieke AI van vandaag integreert visiesystemen, tactiele sensoren en adaptieve algoritmen, waardoor machines onvoorspelbare taken kunnen uitvoeren.

De druk op fysieke AI komt op een cruciaal moment, waar geopolitieke spanningen en verstoringen in de toeleveringsketen de behoefte aan flexibele productie vergroten. Vooruitgang in industriële robotica herdefinieert automatisering en bevordert veerkracht en groei in sectoren die kampen met personeelstekorten. In autofabrieken vullen AI-gestuurde robots met realtime leervermogen taken in die voorheen te complex werden geacht voor machines, zoals adaptief lassen of kwaliteitscontrole onder wisselende omstandigheden. Deze verschuiving zal naar verwachting de kosten in grootschalige productieomgevingen met wel 20 procent verlagen.

Economische kansen voor Duitsland en Europa

De strategische implicaties voor Duitse en Europese bedrijven zijn aanzienlijk. Het tekort aan geschoolde arbeidskrachten treft met name de industrie en de logistiek, terwijl de vraag tegelijkertijd toeneemt. De Duitse industrie staat onder druk; het tekort aan geschoolde arbeidskrachten remt de groei, de toenemende complexiteit vereist snelle aanpassingsvermogen, investeringen in efficiëntie en veerkracht zijn essentieel en productiviteitswinst is cruciaal voor het concurrentievermogen. Fysieke AI biedt Duitsland de kans om terug te keren naar de voorhoede van de industrie. De transformatie van de Duitse industrie is geen optie, maar een noodzaak.

De ontwikkeling beweegt zich richting een nieuw, fundamenteel fysiek model, gedreven door belichaamde intelligentie, dat mogelijk de multimodale richting zal domineren. In de echte wereld zit alles vol details zoals contact, wrijving en botsingen die moeilijk met woorden of beelden te beschrijven zijn. Als het model deze fundamentele fysieke processen niet kan begrijpen, kan het geen betrouwbare voorspellingen over de wereld doen. Dit zal een ander ontwikkelingspad zijn dan dat van de gangbare taalmodellen.

De ontwikkeling van multimodale AI gaat verder dan alleen tekst. Multimodale modellen combineren verschillende neurale architecturen, zoals visietransformatoren voor visuele input, spraakencoders voor audio-input en grote taalmodellen voor logisch redeneren en tekstgeneratie, in één systeem. De gezondheidszorg verschuift naar sensorische input, waarbij multimodale AI de stem, het gezicht en medische scans van een patiënt kan analyseren om vroege tekenen van ziekte te detecteren. Het vervangt artsen niet, maar geeft ze juist een bovenmenselijk gezichtsvermogen.

De visie van fysieke AI die naadloos in onze omgeving opereert, vereist verder onderzoek en ontwikkeling om de betrouwbaarheid en veiligheid van deze systemen te garanderen. In de toekomst zou er een grotere integratie kunnen plaatsvinden van open-source robotica-software zoals ROS en lokale besturingsmethoden, waardoor de afhankelijkheid van clouddiensten afneemt en gebruikers meer controle over hun apparaten krijgen. Tegelijkertijd moeten fabrikanten en regelgevende instanties de normen voor beveiliging en gegevensbescherming continu verbeteren om het vertrouwen van gebruikers te behouden en het potentieel van robotica op verantwoorde wijze te ontsluiten.

De komende jaren zullen cruciaal zijn om te bepalen of de huidige pilotprojecten zich ontwikkelen tot levensvatbare bedrijfsmodellen. Wat echter zeker is, is dat de combinatie van fysieke en digitale autonomie de toekomst zal vormgeven. AI verlaat zijn geïsoleerde rol en wordt een integraal onderdeel van processen en beslissingen in de praktijk. Dit markeert het begin van een fase waarin de directe invloed ervan tastbaarder zal zijn dan ooit tevoren. De ontwikkeling van fysieke AI en robotische AI ​​is niet het einde, maar eerder het begin van een fundamentele transformatie waarvan de volledige impact pas in de komende decennia duidelijk zal worden.

☑️ onze zakelijke taal is Engels of Duits

☑️ Nieuw: correspondentie in uw nationale taal!

 

Ik ben blij dat ik beschikbaar ben voor jou en mijn team als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het contactformulier hier in te vullen of u gewoon te bellen op +49 89 674 804 (München) . Mijn e -mailadres is: Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

 

 

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisatie van de internationale verkoopprocessen

☑️ Wereldwijde en digitale B2B -handelsplatforms

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Maatregel