Droga Europy do suwerenności technologicznej poprzez automatyzację opartą na sztucznej inteligencji: analiza rekomendacji KIRO 2024

Strategia KIRO: Droga Europy do pozycji lidera w dziedzinie sztucznej inteligencji i robotyki

Rekomendacje KIRO (sztuczna inteligencja i robotyka), opublikowane w czerwcu 2024 r., stanowią punkt zwrotny w europejskiej polityce technologicznej. Rekomendacje te, będące owocem konferencji wysokiego szczebla pod auspicjami Federalnego Ministerstwa Edukacji i Badań Naukowych (BMBF) oraz Federalnego Ministerstwa Gospodarki i Działań na rzecz Klimatu (BMWK), ustanawiają kompleksowe ramy mające na celu zrównoważone zabezpieczenie konkurencyjności Europy w globalnym wyścigu w dziedzinie sztucznej inteligencji i robotyki. 127-stronicowy dokument strategiczny to coś więcej niż tylko zbiór propozycji; to szczegółowa mapa drogowa, która łączy inicjatywy polityki przemysłowej z innowacjami regulacyjnymi. Nadrzędny cel jest ambitny, ale kluczowy: do 2030 r. znacząco zmniejszyć lukę technologiczną w stosunku do wiodących państw w tej dziedzinie, zwłaszcza Chin i Stanów Zjednoczonych.

Filary strategiczne rekomendacji KIRO 2024

Rekomendacje KIRO podzielono na różne strategiczne obszary działań, które mają być ze sobą powiązane i wzajemnie się uzupełniać. Obszary te stanowią podstawę spójnej i skutecznej europejskiej strategii w zakresie sztucznej inteligencji i robotyki.

1. Utworzenie paneuropejskiej sieci klastrów zajmujących się sztuczną inteligencją i robotyką

Kluczową propozycją KIRO 2024 jest utworzenie siedmiu międzybranżowych Klastrów Doskonałości do 2026 roku. Klastry te mają być centrami technologicznymi, które mają zniwelować różnice między Europą Środkową a Wschodnią. Ich rola wykracza jednak daleko poza samo tworzenie sieci. Mają one stać się dynamicznymi centrami innowacji, które:

Koncentracja i udostępnianie infrastruktury badawczej

Plan zakłada utworzenie łącznie 20 centrów testowych AI. Centra te nie będą odizolowanymi laboratoriami, lecz będą replikować realistyczne środowiska produkcyjne. Firmy, zwłaszcza małe i średnie przedsiębiorstwa (MŚP), będą miały możliwość testowania technologii AI i robotyki w warunkach rzeczywistych bez konieczności dokonywania dużych inwestycji początkowych. Centra te będą wyposażone w najnowocześniejszy sprzęt i oprogramowanie oraz będą gromadzić wiedzę ekspercką, aby wspierać firmy we wdrażaniu i optymalizacji rozwiązań AI. Koncentracja zasobów i wiedzy specjalistycznej w tych centrach ma na celu uwolnienie synergii i przyspieszenie transferu wiedzy.

Aktywnie promuj integrację MŚP

Kluczowym aspektem strategii klastra jest ukierunkowana integracja MŚP. Rekomendacje przewidują model „plug-and-play” dla modułów AI w istniejących rozwiązaniach automatyzacji. Model ten ma na celu ułatwienie MŚP integracji technologii AI z istniejącymi procesami produkcyjnymi bez konieczności wdrażania złożonych i kosztownych nowych rozwiązań. Standaryzowane interfejsy i modułowa architektura mają zwiększyć dostępność i adaptowalność rozwiązań AI. Oprócz rozwiązań technicznych, planowane są również usługi konsultingowe i wsparcia dla MŚP, które pomogą im w identyfikacji przypadków użycia, wyborze odpowiednich technologii i szkoleniu pracowników.

Ustanawianie i promowanie standardów europejskich

Zalecenia KIRO podkreślają potrzebę opracowania europejskich norm dla systemów robotyki opartych na sztucznej inteligencji. Europejski znak jakości ma zostać ustanowiony do trzeciego kwartału 2025 roku, certyfikując jakość, bezpieczeństwo i etyczne aspekty produktów i systemów robotyki opartej na sztucznej inteligencji. Znak ten ma służyć nie tylko jako znak jakości dla europejskich produktów, ale także jako podstawa zharmonizowanych regulacji europejskich w tym obszarze. Opracowanie norm ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia interoperacyjności, zmniejszenia barier w dostępie do rynku oraz wzmocnienia zaufania konsumentów i przedsiębiorstw do technologii sztucznej inteligencji. Europejska normalizacja powinna również przyczyniać się do kształtowania globalnych standardów i ugruntowania europejskich wartości i norm w rozwoju i stosowaniu technologii sztucznej inteligencji i robotyki na całym świecie.

Konkretnym przykładem istniejącej inicjatywy zmierzającej w tym kierunku jest ekosystem „RoX” (Robotics X.0), uruchomiony w 2024 roku. Sieć ta łączy już ponad 300 partnerów branżowych i 47 instytucji badawczych, demonstrując potencjał współpracy międzysektorowej i wymiany wiedzy w dziedzinie robotyki i automatyki. RoX stanowi wzór i inspirację dla rozwoju planowanych klastrów KIRO.

2. Przyspieszenie transferu technologii z badań do zastosowań

Rekomendacje KIRO analizują tempo transferu technologii w Europie i wskazują, że innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji i robotyki potrzebują średnio 5,2 roku, aby osiągnąć dojrzałość rynkową w Europie. Dla porównania, w Chinach proces ten trwa zaledwie 2,8 roku. Ta rozbieżność zagraża konkurencyjności europejskich firm. Aby przyspieszyć transfer technologii, proponuje się następujące działania:

Reforma prawa patentowego na rzecz innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji

Rekomendacje postulują wprowadzenie „przyspieszonego” systemu patentowego, przeznaczonego specjalnie dla rozwiązań automatyzacji opartych na sztucznej inteligencji. Ten przyspieszony proces ma umożliwić innowatorom szybszą ochronę ich wynalazków, a tym samym skrócić cykl innowacji. Złożoność patentów na sztuczną inteligencję wymaga również specjalistycznej wiedzy w urzędach patentowych. Dlatego proponuje się utworzenie w urzędach patentowych dedykowanych zespołów ekspertów ds. sztucznej inteligencji, posiadających niezbędną wiedzę specjalistyczną, umożliwiającą sprawne i właściwe rozpatrywanie wniosków patentowych dotyczących sztucznej inteligencji. Reforma prawa patentowego powinna również zachęcać do innowacji typu open source i promować upowszechnianie technologii sztucznej inteligencji, nie zaniedbując przy tym ochrony własności intelektualnej.

Ulgi podatkowe dla współpracy badawczej

Aby zintensyfikować współpracę między MŚP a instytucjami badawczymi, proponuje się premię badawczą w wysokości 150% dla współpracy MŚP. Ta zachęta podatkowa ma na celu zwiększenie atrakcyjności dla MŚP w inwestowaniu w badania i rozwój w dziedzinie sztucznej inteligencji i robotyki oraz w korzystanie z wiedzy i doświadczenia instytucji badawczych. Premia badawcza ma pokrywać nie tylko bezpośrednie koszty badań, ale także koszty pośrednie, takie jak koszty osobowe i inwestycje w infrastrukturę badawczą. Finansowanie ma być wolne od biurokracji i łatwo dostępne, aby uniknąć obciążenia MŚP przeszkodami administracyjnymi. W dłuższej perspektywie środek ten ma doprowadzić do zacieśnienia współpracy między nauką a przemysłem oraz umocnić pozycję Europy jako centrum innowacji.

Ofensywa kapitału wysokiego ryzyka dla sztucznej inteligencji i robotyki

Dostęp do kapitału wysokiego ryzyka ma kluczowe znaczenie dla startupów i innowacyjnych firm z branży sztucznej inteligencji i robotyki. Zalecenia KIRO zakładają mobilizację 20 miliardów euro prywatnego kapitału wysokiego ryzyka do 2027 roku. Aby osiągnąć ten cel, proponuje się gwarancje rządowe dla funduszy kapitału wysokiego ryzyka. Gwarancje te mają na celu zmniejszenie ryzyka dla inwestorów prywatnych i zachęcenie ich do inwestowania w startupy z branży sztucznej inteligencji i robotyki. Inicjatywa kapitału wysokiego ryzyka będzie koncentrować się nie tylko na finansowaniu na wczesnym etapie rozwoju, ale również na finansowaniu wzrostu dla firm na późniejszych etapach rozwoju. Oprócz zachęt finansowych planowane są również działania mające na celu poprawę klimatu inwestycyjnego w Europie, takie jak uproszczenie procesu zakładania firm i ograniczenie barier biurokratycznych dla inwestorów.

Pozytywnym przykładem udanego transferu technologii jest niemieckie centrum transferowe ZEN-MRI. Od momentu powstania w 2023 roku, ZEN-MRI z powodzeniem pomogło 17 startupom z branży sztucznej inteligencji i robotyki osiągnąć dojrzałość rynkową. Centrum to stanowi wzór dla innych inicjatyw i pokazuje, jak ukierunkowane wsparcie i specjalistyczna wiedza mogą utorować drogę od badań do zastosowań komercyjnych.

Synergia z unijną ustawą o sztucznej inteligencji i istniejącymi inicjatywami

Zalecenia KIRO 2024 są ściśle powiązane z podejściem opartym na ryzyku zawartym w unijnym rozporządzeniu w sprawie sztucznej inteligencji (art. 5–9 rozporządzenia w sprawie sztucznej inteligencji). Przyjmują one to podejście i rozszerzają je o szczegółowe kryteria dla sektora produkcyjnego. Na przykład, obowiązkowy audyt sztucznej inteligencji (AI) co 24 miesiące jest wymagany w przypadku robotów przemysłowych w III klasie ryzyka. Audyty te mają na celu nie tylko weryfikację bezpieczeństwa technicznego systemów, ale także uwzględnienie aspektów etycznych, zwłaszcza w odniesieniu do autonomicznych algorytmów decyzyjnych. Zalecenia KIRO przyczyniają się zatem do uwzględnienia etycznych i społecznych implikacji technologii sztucznej inteligencji (AI) w produkcji oraz do zapewnienia, że ​​korzystanie z AI jest odpowiedzialne i zgodne z wartościami europejskimi.

Jednocześnie zalecenia integrują kluczowe elementy Planu Działań VDMA w dziedzinie robotyki. VDMA (Niemiecka Federacja Inżynierów) opracowała już kompleksową strategię dla robotyki w Niemczech. Zalecenia KIRO przyjmują tę strategię i rozszerzają ją na poziom europejski. Szczegółowe cele przejęte z Planu Działań VDMA i wzmocnione w zaleceniach KIRO obejmują:

Zwiększona gęstość robotów

Celem jest zwiększenie zagęszczenia robotów z 219 do 350 robotów na 10 000 pracowników w przemyśle wytwórczym do 2030 roku. Zagęszczenie robotów jest uważane za ważny wskaźnik poziomu automatyzacji i konkurencyjności gospodarki. Zwiększenie zagęszczenia robotów ma na celu zwiększenie wydajności, obniżenie kosztów produkcji i poprawę warunków pracy. Rekomendacje KIRO określają różne środki mające na celu osiągnięcie tego celu, w tym zachęty inwestycyjne, doradztwo technologiczne i programy szkoleniowe.

Obniżenie kosztów energii w produkcji

Rekomendacje proponują dotowanie instalacji produkcyjnych zoptymalizowanych pod kątem sztucznej inteligencji (AI) w wysokości 0,08 EUR/kWh. Efektywność energetyczna jest kluczową kwestią dla europejskiego przemysłu, zarówno ze względów środowiskowych, jak i ekonomicznych. Technologie AI oferują znaczny potencjał w zakresie zwiększenia efektywności energetycznej w procesach produkcyjnych. Inteligentne sterowanie i optymalizacja mogą zmniejszyć zużycie energii i oszczędzać zasoby. Dotowanie instalacji zoptymalizowanych pod kątem AI ma na celu zachęcenie firm do inwestowania w technologie energooszczędne, a tym samym do przyczyniania się do realizacji europejskich celów klimatycznych.

Podwojenie finansowania badań publicznych

Zalecenia KIRO zakładają podwojenie finansowania publicznego na badania nad sztuczną inteligencją i robotyką do 500 milionów euro rocznie od 2026 roku. Silna baza badawcza stanowi fundament innowacji technologicznych i konkurencyjności. Zwiększone finansowanie powinno umożliwić rozwój badań podstawowych i stosowanych w dziedzinie sztucznej inteligencji i robotyki, rozwój nowych technologii oraz szkolenie wysoko wykwalifikowanych specjalistów. Finansowanie badań powinno obejmować zarówno publiczne instytucje badawcze, jak i firmy prywatne, a także koncentrować się na strategicznych priorytetowych tematach o szczególnym znaczeniu dla europejskiego przemysłu.

Priorytety technologiczne i przypadki użycia

Rekomendacje KIRO wskazują konkretne priorytety technologiczne i przypadki użycia, które mają kluczowe znaczenie dla przyszłego rozwoju automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji w Europie.

1. Autonomiczne agenci AI w produkcji

Samouczące się kontrolery robotów zostały uznane za kluczową technologię dla przemysłu przyszłości. Rekomendacje proponują ukierunkowane środki finansowania w następujących obszarach:

Generatywna sztuczna inteligencja do planowania ruchu

Należy promować wykorzystanie modeli dużego języka (LLM) do adaptacji ścieżek robotów w czasie rzeczywistym. Generatywne modele sztucznej inteligencji (AI) mają potencjał zrewolucjonizowania programowania robotów. Zamiast mozolnego, ręcznego programowania ruchów robota, generatywne modele AI mogą generować ścieżki robotów w czasie rzeczywistym i dostosowywać je do zmieniających się warunków środowiskowych. Umożliwia to bardziej elastyczne i wydajne procesy produkcyjne, szczególnie w środowiskach o dużej zmienności i małych partiach.

Systemy wieloagentowe

Za cel zdefiniowano połączenie w sieć co najmniej pięciu robotów ze zdecentralizowaną logiką decyzyjną. W złożonych środowiskach produkcyjnych często konieczna jest współpraca wielu robotów. Systemy wieloagentowe umożliwiają robotom autonomiczną komunikację między sobą, koordynację zadań i zdecentralizowane podejmowanie decyzji. Prowadzi to do powstania bardziej niezawodnych i elastycznych systemów produkcyjnych, które mogą dynamicznie dostosowywać się do zmieniających się wymagań. Zalecenia KIRO wzywają do promowania badań i rozwoju w tym obszarze w celu poprawy wydajności i niezawodności systemów wieloagentowych w produkcji.

Ucieleśniona sztuczna inteligencja

Współprojektowanie sprzętu i oprogramowania w celu uzyskania energooszczędnych układów AI w sterownikach robotów jest uznawane za kluczowy obszar innowacji. Zastosowania AI w robotyce wymagają znacznej mocy obliczeniowej. Konwencjonalne architektury komputerowe są często nieefektywne i energochłonne w przypadku aplikacji czasu rzeczywistego w robotyce. Ucieleśniona sztuczna inteligencja (EMS) opiera się na holistycznym podejściu, łącząc od samego początku sprzęt i oprogramowanie, aby tworzyć energooszczędne i wydajne układy AI dla sterowników robotów. Jest to szczególnie ważne w przypadku robotów mobilnych i aplikacji w środowiskach o ograniczonych zasobach.

Projekt pilotażowy w firmie KUKA, wiodącym producencie robotów, wykazał już, że kod programu wygenerowany przez sztuczną inteligencję może skrócić czas cyklu nawet o 37%. Ten przykład ilustruje ogromny potencjał autonomicznych agentów AI w zakresie zwiększania wydajności i elastyczności produkcji.

2. Współpraca człowiek-maszyna 4.0

Proponowane są konkretne środki mające na celu promowanie współpracy człowieka z maszyną 4.0 w zakresie robotyki wspomagającej w opiece i montażu:

Interfejsy sztucznej inteligencji emocjonalnej

Celem jest zintegrowanie obliczeń afektywnych z 30% wszystkich robotów usługowych do 2027 roku. Roboty usługowe, które pracują w bezpośredniej interakcji z ludźmi, muszą być w stanie rozpoznawać ludzkie emocje i odpowiednio na nie reagować. Obliczenia afektywne koncentrują się na rozwijaniu systemów sztucznej inteligencji (AI), które potrafią rozpoznawać, interpretować i wyrażać emocje. Integracja sztucznej inteligencji emocjonalnej z robotami usługowymi ma na celu zwiększenie akceptacji społecznej i zaufania do tych technologii oraz uczynienie interakcji człowiek-maszyna bardziej intuicyjną i przyjemną.

Adaptacyjne systemy bezpieczeństwa

Unikanie kolizji oparte na uczeniu maszynowym (ML) z czasem reakcji <50 ms jest definiowane jako wymóg technologiczny. We współpracy człowiek-robot bezpieczeństwo ma kluczowe znaczenie. Adaptacyjne systemy bezpieczeństwa oparte na uczeniu maszynowym mogą analizować otoczenie w czasie rzeczywistym i dynamicznie dostosowywać zachowanie robota, aby unikać kolizji. Czas reakcji poniżej 50 milisekund ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia bezpieczeństwa w dynamicznych środowiskach pracy, w których ludzie i roboty dzielą przestrzeń roboczą.

Platformy transferu umiejętności

Należy promować szkolenia robotów wspomagane przez AR przez wykwalifikowanych pracowników. Programowanie i obsługa robotów wymaga specjalistycznej wiedzy. Platformy szkoleniowe wspomagane AR umożliwiają wykwalifikowanym pracownikom intuicyjne i efektywne szkolenie robotów bez konieczności posiadania rozległej wiedzy programistycznej. Rzeczywistość rozszerzona (AR) nakłada elementy wirtualne na świat rzeczywisty, aby wspierać proces uczenia się i ilustrować złożone koncepcje. Platformy transferu umiejętności pomagają rozwiązać problem niedoboru wykwalifikowanych pracowników w dziedzinie robotyki i zwiększyć akceptację robotów w miejscu pracy.

Finansowany przez BMBF projekt „RA3” wykazał już, że wykorzystanie platform transferu umiejętności może skrócić czas szkolenia robotów nawet o 63%. Wynik ten podkreśla potencjał współpracy człowiek-maszyna 4.0 w zakresie zwiększania wydajności i elastyczności w różnych obszarach zastosowań.

Implikacje dla polityki gospodarczej i edukacyjnej

Zalecenia KIRO mają dalekosiężne implikacje ekonomiczne i edukacyjne, wykraczające poza sferę czysto technologiczną.

1. Transformacja rynku pracy i rozwój umiejętności

Rekomendacje przewidują wzrost netto o 1,2 miliona miejsc pracy do 2030 roku, co jest jednak ściśle powiązane z kompleksowymi działaniami szkoleniowymi. Aby skutecznie zarządzać transformacją rynku pracy, proponuje się następujące środki:

Wymagania dotyczące certyfikacji AI dla zawodów technicznych

Dla 75% zawodów technicznych obowiązkowa certyfikacja w zakresie AI ma zostać wprowadzona do 2028 roku. Szybki rozwój technologii AI wymaga nowych umiejętności i kwalifikacji w wielu dziedzinach zawodowych. Obowiązkowa certyfikacja w zakresie AI ma zapewnić, że specjaliści posiadają niezbędną wiedzę i umiejętności do pracy z systemami AI i wykorzystywania potencjału technologii AI w swoich dziedzinach. Certyfikacja będzie miała charakter modułowy i obejmie różne poziomy kompetencji, aby sprostać zróżnicowanym wymaganiom różnych zawodów.

Modułowe kształcenie ustawiczne z mikrodyplomami

Planowane jest wprowadzenie 40 „mikrokierunków” z zakresu sztucznej inteligencji i robotyki w szkołach zawodowych. Modułowe programy kształcenia ustawicznego z mikrokierunkami umożliwią elastyczny i dostosowany do potrzeb rozwój zawodowy w określonych obszarach sztucznej inteligencji i robotyki. Te krótkie, ukierunkowane kursy są idealne dla aktywnych zawodowo osób, które chcą szybko i efektywnie rozwijać swoje umiejętności bez konieczności ukończenia długich studiów uniwersyteckich. Mikrokierunki będą opracowywane w ścisłej współpracy z przemysłem, aby zapewnić, że program nauczania spełnia obecne i przyszłe wymagania rynku pracy.

Certyfikacja etycznej sztucznej inteligencji dla programów studiów inżynierskich

Obowiązkowe programy certyfikacji z zakresu etycznej sztucznej inteligencji (AI) są planowane dla kierunków studiów inżynierskich rozpoczynających się w semestrze zimowym 2025/26. Inżynierowie odgrywają kluczową rolę w rozwoju i wdrażaniu technologii AI. Dlatego niezwykle ważne jest, aby posiadali nie tylko wiedzę techniczną, ale także silną świadomość etyczną i umiejętność refleksji nad wpływem swojej pracy na społeczeństwo. Obowiązkowe programy certyfikacji z zakresu etycznej sztucznej inteligencji (AI) mają na celu zapewnienie, że przyszli inżynierowie będą w stanie rozwijać i wykorzystywać technologie AI w sposób odpowiedzialny i zgodny z zasadami etycznymi.

2. Łańcuchy wartości przemysłowych i produktywność

Obliczenia modelowe pokazują, że wdrożenie zaleceń KIRO może mieć znaczący pozytywny wpływ na tworzenie wartości przemysłowej w Europie do roku 2030:

Wzrost produktywności w przemyśle motoryzacyjnym

Oczekuje się, że w branży motoryzacyjnej dzięki robotom logistycznym zoptymalizowanym pod kątem sztucznej inteligencji (AI) produktywność wzrośnie o 14%. Przemysł motoryzacyjny jest kluczowym sektorem gospodarki w Europie, silnie uwarunkowanym automatyzacją i robotyką. Roboty logistyczne zoptymalizowane pod kątem AI mają potencjał, aby znacząco poprawić wydajność i elastyczność procesów produkcyjnych w przemyśle motoryzacyjnym. Dzięki inteligentnemu sterowaniu i optymalizacji można zoptymalizować przepływy materiałów, skrócić czasy realizacji i obniżyć koszty magazynowania.

Zwiększanie efektywności energetycznej w produkcji

Prognozuje się, że linie montażowe sterowane przez sztuczną inteligencję (AI) zmniejszą zużycie energii o 23%. Efektywność energetyczna jest kluczową kwestią dla przemysłu wytwórczego. Linie montażowe sterowane przez AI mogą optymalizować zużycie energii poprzez inteligentne zarządzanie procesami produkcyjnymi i unikanie niepotrzebnych strat energii. Przyczynia się to nie tylko do obniżenia kosztów operacyjnych, ale także do zmniejszenia wpływu przemysłu na środowisko.

Oszczędność zasobów dzięki predykcyjnym kontrolom AI

Oczekuje się, że predykcyjne sterowanie oparte na sztucznej inteligencji zmniejszy marnotrawstwo materiałów o 18%. Systemy te mogą monitorować procesy produkcyjne w czasie rzeczywistym i wcześnie wykrywać anomalie lub potencjalne błędy. To zmniejsza marnotrawstwo materiałów, poprawia jakość produktów i obniża wskaźnik braków. Oszczędność zasobów jest istotna nie tylko z ekonomicznego punktu widzenia, ale także z punktu widzenia zrównoważonego rozwoju i odpowiedzialnego korzystania z zasobów naturalnych.

Wyzwania i kluczowe czynniki sukcesu

Pomimo ambitnego celu zwiększenia udziału Europy w rynku robotów przemysłowych z 32% do 45% do 2030 r., zalecenia KIRO wskazują cztery główne wyzwania, które mają kluczowe znaczenie dla powodzenia strategii:

1. Fragmentacja regulacyjna

Zróżnicowane procedury certyfikacji AI w 14 państwach członkowskich UE utrudniają dostęp do rynku i skalowanie rozwiązań AI. Zharmonizowane europejskie regulacje w dziedzinie AI i robotyki są niezbędne do stworzenia jednolitego rynku produktów i usług AI oraz uniknięcia niekorzystnej sytuacji konkurencyjnej dla europejskich firm. Zalecenia KIRO wzywają do zacieśnienia współpracy między państwami członkowskimi UE w zakresie opracowywania i wdrażania standardów AI oraz procedur certyfikacji.

2. Dostępność danych

Tylko 38% MŚP z sektora produkcyjnego korzysta z przemysłowych pul danych. Dane są paliwem dla systemów AI. Dostęp do wysokiej jakości danych ma kluczowe znaczenie dla rozwoju i wdrażania zaawansowanych rozwiązań AI. Rekomendacje KIRO podkreślają potrzebę poprawy dostępu do danych dla MŚP i promowania korzystania z pul danych. Wymaga to działań mających na celu stworzenie infrastruktury danych, standaryzację interfejsów danych oraz wspieranie wymiany danych między firmami a instytucjami badawczymi.

3. Cyberbezpieczeństwo

57% systemów robotyki AI nie posiada monitoringu w czasie rzeczywistym w celu wykrywania ataków. Cyberbezpieczeństwo staje się coraz ważniejszym problemem w automatyce przemysłowej. Systemy robotyki AI są potencjalnymi celami cyberataków, które mogą prowadzić do przerw w produkcji, kradzieży danych lub sabotażu. Rekomendacje KIRO wzywają do wzmocnienia cyberbezpieczeństwa w systemach robotyki AI oraz rozwoju systemów monitorowania w czasie rzeczywistym w celu wykrywania ataków. Wymaga to inwestycji w technologie cyberbezpieczeństwa, opracowania standardów bezpieczeństwa oraz podnoszenia świadomości cyberbezpieczeństwa wśród firm.

4. Luka akceptacji

42% pracowników sceptycznie podchodzi do podejmowania decyzji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Akceptacja technologii AI w miejscu pracy i w całym społeczeństwie ma kluczowe znaczenie dla sukcesu strategii KIRO. Sceptyczne nastawienie i obawy dotyczące podejmowania decyzji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji mogą utrudniać wdrażanie i użytkowanie systemów AI. Rekomendacje KIRO podkreślają potrzebę promowania akceptacji technologii AI poprzez transparentną komunikację, partycypacyjne procesy rozwoju oraz uwzględnianie aspektów etycznych. Wymaga to otwartego dialogu z opinią publiczną, zaangażowania przedstawicieli pracowników oraz rozwoju systemów AI, które odpowiadają potrzebom i wartościom ludzi.

Możliwe rozwiązania tych problemów obejmują:

Europejskie GPAI robotyki (sztuczna inteligencja ogólnego przeznaczenia)

Platforma open source dla MŚP ma na celu ułatwienie dostępu do technologii AI i umożliwienie rozwoju własnych rozwiązań AI. Platforma zapewni standardowe moduły AI, narzędzia i zasoby, z których MŚP będą mogły korzystać do wdrażania aplikacji AI w swoich procesach produkcyjnych. Otwarty charakter platformy ma wspierać innowacyjność i współpracę oraz ograniczać zależność od zastrzeżonych technologii.

Certyfikat bezpieczeństwa KIRO

Połączona ocena bezpieczeństwa funkcjonalnego i cyberodporności ma na celu zapewnienie kompleksowego poziomu bezpieczeństwa systemów robotyki AI. Certyfikat ma zagwarantować, że systemy robotyki AI są zarówno bezpieczne funkcjonalnie, jak i chronione przed cyberatakami. Ta połączona ocena ma na celu wykorzystanie synergii i zwiększenie efektywności procesu certyfikacji. Certyfikat bezpieczeństwa KIRO ma stać się normą europejską, wzmacniając zaufanie przedsiębiorstw i społeczeństwa do bezpieczeństwa systemów robotyki AI.

Rozwój partycypacyjny

Obowiązkowy udział obywateli w projektach AI finansowanych ze środków publicznych ma na celu zwiększenie akceptacji społecznej i zapewnienie, że technologie AI są rozwijane zgodnie z wartościami i potrzebami obywateli. Udział obywateli powinien mieć miejsce na różnych etapach rozwoju projektu, od koncepcji do wdrożenia. Zaangażowanie obywateli ma na celu budowanie przejrzystości i zaufania oraz zapewnienie, że technologie AI będą wykorzystywane z korzyścią dla społeczeństwa.

Plan wdrożenia i monitorowanie

Wdrożenie 94 zaleceń KIRO 2024 odbywa się zgodnie z trzyetapowym planem, który określa jasne ramy czasowe i mierzalne kamienie milowe:

Faza 1 (2025-2026)

• Agencja UE KIRO zostanie utworzona w Brukseli i będzie zatrudniać 250 pracowników. Agencja będzie pełnić funkcję centralnego organu koordynującego wdrażanie zaleceń KIRO i promować współpracę między państwami członkowskimi UE, przemysłem i instytucjami badawczymi. Agencja będzie dysponować budżetem w wysokości 47 milionów euro na finansowanie wstępnych inicjatyw i projektów.
• Uruchomiono Klaster Doskonałości „AI-for-Robotics” z budżetem 47 milionów euro. Klaster będzie stanowił projekt flagowy w ramach strategii klastra określonej w rekomendacjach KIRO i zintensyfikuje współpracę między instytucjami badawczymi a firmami w dziedzinie AI i robotyki. Klaster będzie koncentrował się na strategicznych priorytetowych tematach i opracowywał innowacyjne rozwiązania dla wyzwań automatyzacji opartej na AI.
• Znak jakości KIRO jest obecnie testowany w 300 firmach. Faza pilotażowa ma na celu przetestowanie znaku jakości w praktyce, zebranie opinii od firm i optymalizację procesu certyfikacji. Projekt pilotażowy zapewni, że znak jakości jest istotny, praktyczny i skuteczny oraz akceptowany zarówno przez firmy, jak i konsumentów.

Faza 2 (2027-2028)

• Powszechne wdrożenie adaptacyjnych programów nauczania z zakresu sztucznej inteligencji (AI) w szkołach zawodowych w całej UE. Programy te mają na celu zapewnienie przyszłym wykwalifikowanym pracownikom kompetencji niezbędnych do pracy z technologiami AI i wykorzystania potencjału automatyzacji opartej na AI. To powszechne wdrożenie pomoże rozwiązać problem niedoboru kwalifikacji w dziedzinie AI i robotyki oraz wzmocnić konkurencyjność europejskiego przemysłu w tych dziedzinach.
• Celem jest osiągnięcie 50% udziału w rynku europejskich producentów robotów usługowych. Rynek robotów usługowych dynamicznie rośnie i oferuje znaczące możliwości dla europejskich firm. Rekomendacje KIRO mają na celu wzmocnienie pozycji europejskich producentów na tym rozwijającym się rynku i wzmocnienie ich konkurencyjności w stosunku do międzynarodowych konkurentów. Wymaga to ukierunkowanych działań wspierających badania i rozwój, pomocy we wprowadzaniu na rynek nowych produktów i usług oraz stworzenia korzystnego otoczenia regulacyjnego dla robotów usługowych. Skupienie się na kwestiach etycznych i współpracy człowiek-maszyna powinno stać się unikatowym atutem europejskich robotów usługowych.
• Oczekuje się przełomu w neuromorficznych układach AI do sterowania w czasie rzeczywistym. Neuromorficzne układy scalone, naśladujące ludzki mózg, obiecują znaczny wzrost efektywności energetycznej i mocy obliczeniowej w porównaniu z konwencjonalnymi architekturami komputerowymi. Energooszczędne i responsywne układy AI mają kluczowe znaczenie dla zastosowań w robotyce czasu rzeczywistego, szczególnie w systemach autonomicznych i we współpracy człowiek-maszyna. Rekomendacje KIRO wzywają do promowania badań i rozwoju w dziedzinie neuromorficznych układów scalonych, aby zapewnić europejskim firmom przewagę technologiczną w tej obiecującej dziedzinie. Oczekuje się, że ten przełom stworzy podwaliny pod nową generację inteligentnych i energooszczędnych systemów robotyki.

Faza 3 (2029-2030)

• Deklarowanym celem jest pełne wdrożenie Europejskiej Przestrzeni Danych Robotycznych. Celem Europejskiej Przestrzeni Danych Robotycznych jest stworzenie bezpiecznej i godnej zaufania platformy wymiany i udostępniania danych robotycznych. Przestrzeń ta umożliwi firmom, instytucjom badawczym i innym zainteresowanym stronom efektywną wymianę danych, zgodną z przepisami o ochronie danych, przyspieszając tym samym innowacje, rozwijając nowe modele biznesowe i wzmacniając konkurencyjność europejskiego przemysłu robotycznego. Wdrożenie przestrzeni danych wymaga opracowania wspólnych standardów, protokołów i modeli zarządzania, aby zapewnić interoperacyjność i bezpieczeństwo danych.
• Celem jest 35% redukcja kosztów systemów robotyki AI dzięki efektowi skali. Wraz ze wzrostem popularności i akceptacji systemów robotyki AI, oczekuje się osiągnięcia efektu skali, co doprowadzi do znacznego obniżenia kosztów produkcji. Ta redukcja kosztów powinna uczynić systemy robotyki AI dostępnymi dla szerszego grona firm, zwłaszcza MŚP, i dodatkowo poprawić ich konkurencyjność. Rekomendacje KIRO obejmują działania mające na celu promowanie penetracji rynku przez systemy robotyki AI oraz wspieranie firm we wdrażaniu i wykorzystywaniu tych technologii.
• Ugruntowanie pozycji Europy jako wiodącego rynku certyfikacji etycznej sztucznej inteligencji (AI) jest kluczowym celem strategicznym. Europa dąży do tego, aby stać się pionierem w etycznym i odpowiedzialnym rozwoju i stosowaniu AI. Rekomendacje KIRO przewidują dalszy rozwój i międzynarodowe uznanie znaku jakości KIRO dla etycznych systemów robotyki AI. Znak ten ma służyć nie tylko jako znak jakości dla europejskich produktów, ale także jako podstawa globalnych standardów i norm w dziedzinie etycznej AI. Ugruntowanie pozycji Europy jako wiodącego rynku certyfikacji etycznej AI ma na celu wzmocnienie zaufania konsumentów i przedsiębiorstw do technologii AI oraz zwiększenie konkurencyjności europejskich firm na rynku globalnym.

Monitorowanie i kontrola postępów

Niezależne konsorcjum monitorujące, kierowane przez Fraunhofer IPA (Instytut Inżynierii Produkcji i Automatyzacji), ma za zadanie coroczne monitorowanie postępów we wdrażaniu zaleceń KIRO. Konsorcjum będzie regularnie sporządzać raporty oceniające postępy we wdrażaniu, identyfikujące wyzwania i, w razie potrzeby, rekomendujące zmiany w strategii. Pierwsze sprawozdanie z postępu prac jest spodziewane w marcu 2026 r. i będzie zawierało kompleksowy przegląd stanu wdrażania KIRO. Konsorcjum monitorujące będzie ściśle współpracować z Agencją UE ds. KIRO, państwami członkowskimi UE, przemysłem i instytucjami badawczymi, aby zapewnić przejrzystą i obiektywną ocenę postępów. Roczne sprawozdania z postępu prac będą stanowić podstawę dalszego rozwoju strategii KIRO i zapewnią osiągnięcie wyznaczonych celów.

KIRO 2024 jako katalizator suwerenności technologicznej Europy

Konsekwentne i szybkie wdrożenie zaleceń KIRO 2024 ma potencjał zwiększenia udziału Europy w globalnym rynku sztucznej inteligencji i robotyki z obecnych 19% do imponujących 31% do 2030 roku. Ten ambitny wzrost nie jest jednak automatyczny; wymaga skoordynowanego wysiłku wszystkich zainteresowanych stron. Kluczowe dla sukcesu będzie optymalne wykorzystanie synergii między unijną ustawą o sztucznej inteligencji, inicjatywą VDMA w zakresie robotyki oraz wytycznymi KIRO, a także zintegrowanie ich w spójną strategię europejską.

Inicjatywy takie jak Niemiecki Instytut Robotyki (RIG) i planowana agencja certyfikacyjna KIRO stanowią obiecujące pierwsze kroki w tym kierunku. Tworzą one struktury instytucjonalne, które umożliwiają połączenie tradycyjnych atutów Europy w badaniach podstawowych z praktyczną wiedzą europejskiego przemysłu. To połączenie doskonałości naukowej i zastosowań przemysłowych stanowi kluczową przewagę konkurencyjną Europy, którą rekomendacje KIRO mają na celu dalsze wzmocnienie.

Pozostaje pytanie, czy Europie uda się stworzyć prawdziwie spójną i skuteczną europejską strategię w dziedzinie sztucznej inteligencji i robotyki na podstawie sformułowanych rekomendacji. Strategia ta musi nie tylko generować innowacje i wzrost gospodarczy, ale także jednocześnie zapewniać społeczną akceptację technologii sztucznej inteligencji i stawiać standardy etyczne w centrum uwagi. Rekomendacje KIRO 2024 stanowią obiecującą mapę drogową dla tej drogi. To, czy Europa z powodzeniem podąży tą drogą, zależy od determinacji i zaangażowania wszystkich zainteresowanych stron w dążeniu do sformułowanych celów i konsekwentnym wdrażaniu niezbędnych środków. Suwerenność technologiczna Europy w dziedzinie sztucznej inteligencji i robotyki jest zagrożona – a rekomendacje KIRO 2024 mogą okazać się kluczowym katalizatorem dla osiągnięcia i zabezpieczenia tej suwerenności w perspektywie długoterminowej. Sukces inicjatywy KIRO nie tylko ukształtuje przyszłość gospodarczą Europy, ale także będzie miał trwały wpływ na globalny krajobraz rozwoju i zastosowań technologii.

☑️ Wsparcie dla MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub reorganizacja strategii cyfrowej i digitalizacji

☑️ Rozszerzenie i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Rozwój pionierskiego biznesu

 

Chętnie będę pełnić rolę Twojego osobistego doradcy.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy poniżej lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 7348 4088 965 .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

 

 

Xpert.Digital to centrum przemysłowe skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu 360° Business Development wspieramy renomowane firmy od pozyskiwania nowych klientów po obsługę posprzedażową.

Nasze narzędzia cyfrowe obejmują analizę rynku, smarketing, automatyzację marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie mailingowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnowanie potencjalnych klientów.

Więcej informacji znajdziesz na stronach: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus