Generatywna fizyczna sztuczna inteligencja i podstawowe modele robotów: transformacja robotyki poprzez systemy uczące się

Koniec programowania: Kiedy maszyny uczą się po prostu obserwując – Kiedy maszyny uczą się myśleć, zamiast sztywno słuchać.

Robotyka przechodzi obecnie fundamentalną zmianę paradygmatu, która fundamentalnie zmienia sposób funkcjonowania systemów autonomicznych. Chociaż roboty przemysłowe są wykorzystywane w produkcji od dziesięcioleci, dotychczas ograniczały się do sztywnych, predefiniowanych procesów. Maszyny te wykonywały precyzyjnie zaprogramowane instrukcje typu „jeśli-to” i mogły wykonywać tylko zadania, do których zostały wyraźnie zaprogramowane. Każde nowe wymaganie, każda modyfikacja linii produkcyjnej wymagała złożonego przeprogramowania przez wyspecjalizowany personel. Ta tradycyjna robotyka opierała się na algorytmach deterministycznych, w których każda sekwencja ruchów, każda pozycja chwytania i każda reakcja na sygnały z czujników musiała być definiowana ręcznie.

Przełom, który obecnie się dokonuje, opiera się na przeniesieniu zasad znanych z generatywnej sztucznej inteligencji do świata fizycznego. Tak jak duże modele językowe rozwijają statystyczne rozumienie języka poprzez trenowanie na ogromnych ilościach tekstu, tak obecnie tworzone są modele bazowe dla robotów, które nabywają rozumienia świata trójwymiarowego i relacji fizycznych poprzez obserwację i symulację. Modele te nie są już programowane do każdej pojedynczej czynności, lecz uczą się ogólnych umiejętności, które mogą zastosować w nowych sytuacjach.

Jensen Huang, prezes firmy Nvidia, nazywa ten moment „momentem ChatGPT robotyki”, co jest analogią podkreślającą rewolucyjny wymiar tego rozwoju. Tak jak ChatGPT zademonstrował szerokiej publiczności w listopadzie 2022 roku, do czego zdolne są współczesne modele językowe, tak modele podstawowe (Fundament Models) mogą stanowić podobny próg dla robotów. Paralela ta nie jest jedynie metaforyczna. Technologie leżące u ich podstaw opierają się na wspólnych, podstawowych zasadach architektonicznych. Modele transformatorowe, pierwotnie opracowane do przetwarzania języka, są obecnie adaptowane do przetwarzania danych sensorycznych, trajektorii ruchu i interakcji fizycznych.

Ten rozwój ma dalekosiężne implikacje ekonomiczne. Branża robotyki jest gotowa na gwałtowny wzrost, który może przyćmić wcześniejsze osiągnięcia. Chociaż na całym świecie używa się obecnie około czterech milionów robotów przemysłowych, analitycy rynku przewidują, że do 2030 roku liczba samych robotów humanoidalnych może osiągnąć dwadzieścia milionów sztuk. Najbardziej ambitne prognozy ARK Invest przewidują maksymalną wartość rynku robotów humanoidalnych na poziomie dwudziestu czterech bilionów dolarów. Liczby te mogą wydawać się przesadzone, ale odzwierciedlają transformacyjną siłę, jaką eksperci przypisują tej technologii.

Nadaje się do:

• Przemysł AI 5.0: Jak projekt Prometheus Jeffa Bezosa (Amazon) o wartości 6,2 miliarda dolarów wprowadza sztuczną inteligencję do hal produkcyjnych

Od sztywnych algorytmów do systemów adaptacyjnych

Ewolucja technologiczna od robotów programowanych do uczących się odbywa się na kilku poziomach. W swojej istocie polega ona na odejściu od systemów opartych na regułach na rzecz podejść opartych na danych. Tradycyjne programowanie robotów opierało się na wyraźnych instrukcjach na każdą ewentualność. Robot na linii montażowej musiał dokładnie wiedzieć, gdzie będzie znajdował się komponent, jego orientację oraz siłę i prędkość, z jaką powinien go uchwycić. Ta precyzja wymagała ustrukturyzowanego środowiska, które minimalizowało zmienność.

Modele podstawowe robotów zrywają z tym paradygmatem, wyodrębniając wzorce statystyczne z dużych zbiorów danych. Zamiast implementować jawne reguły, modele te uczą się niejawnych reprezentacji zadań, obiektów i strategii manipulacji. Proces uczenia się jest podobny do uczenia się człowieka poprzez obserwację i naśladownictwo. Model otrzymuje tysiące, a nawet miliony demonstracji pokazujących, jak wykonywane są określone zadania. Na podstawie tych danych sieć neuronowa wyodrębnia wzorce i strategie, które następnie może zastosować w nowych, podobnych sytuacjach.

Dane dla tych modeli fundamentowych pochodzą z różnych źródeł. Firma Physical Intelligence zebrała około 10 000 godzin rzeczywistych danych robotów, aby wytrenować swój pierwszy model fundamentowy. Startup GEN-0 raportuje jeszcze większy zbiór danych, obejmujący 270 000 godzin rzeczywistych danych manipulacyjnych z domów, magazynów i miejsc pracy na całym świecie. Te zbiory danych są ogromne, ale daleko im do bilionów tokenów używanych do trenowania dużych modeli językowych. Rozbieżność ta wynika z natury danych. Dane robotów są trudniejsze do zebrania, ponieważ wymagają fizycznej interakcji w świecie rzeczywistym. Nie można po prostu pobrać milionów filmów z internetu i mieć nadzieję, że to wystarczy. Dane robotów często muszą być aktywnie generowane poprzez teleoperację, demonstracje ludzkie lub zautomatyzowane systemy gromadzenia danych.

W tym miejscu do gry wkracza symulacja, odgrywając kluczową rolę we współczesnych badaniach nad robotyką. Symulatory oparte na fizyce umożliwiają generowanie praktycznie nieograniczonej ilości syntetycznych danych treningowych. Firma Nvidia stworzyła platformy takie jak Omniverse i Isaac Sim, które zapewniają wysoce realistyczne wirtualne środowiska, w których można szkolić roboty. Modele World Foundation, rozwijane przez firmę Nvidia pod nazwą Cosmos, generują fotorealistyczne sekwencje wideo z prostych danych wejściowych, respektujących prawa fizyki, na których roboty mogą się uczyć wirtualnie.

Pomysł jest przekonujący. Zamiast rejestrować miliony godzin interakcji w świecie rzeczywistym, roboty można trenować w symulacjach, gdzie czas jest kompresowany, a tysiące instancji robotów uczy się równolegle. Wyzwanie polega na zniwelowaniu tzw. luki między symulacją a rzeczywistością, czyli rozbieżności między zachowaniem symulowanym a rzeczywistym. Robot, który działa idealnie w symulacji, może zawieść w świecie rzeczywistym, jeśli właściwości fizyczne, takie jak tarcie, elastyczność czy niedokładności czujników, nie zostały poprawnie zamodelowane.

Rola niemieckich aktorów w globalnym krajobrazie robotyki

Niemcy mają ugruntowaną pozycję w branży robotyki i są uważane za jeden z czołowych krajów w dziedzinie automatyki przemysłowej. Gęstość robotyzacji w niemieckim przemyśle należy do najwyższych na świecie, wynosząc około trzystu robotów na dziesięć tysięcy pracowników. Ta siła tradycyjnej robotyki stanowi solidny fundament, ale pozostaje pytanie, czy Niemcy będą w stanie skutecznie przejść na roboty kognitywne, oparte na sztucznej inteligencji.

Kilka niemieckich i europejskich firm pozycjonuje się na tym rozwijającym się rynku. Agile Robots z siedzibą w Monachium stała się jednym z najbardziej ambitnych graczy. W listopadzie 2025 roku firma ogłosiła wprowadzenie swojego pierwszego robota humanoidalnego, Agile One, zaprojektowanego specjalnie do zastosowań przemysłowych, którego produkcja w nowej fabryce w Bawarii ma rozpocząć się na początku 2026 roku. Agile Robots podkreśla, że ​​szkolenia w ramach Robot Foundation Model odbywają się głównie w Monachium i opierają się na rzeczywistych danych produkcyjnych. Partnerstwo z Deutsche Telekom i Nvidią umożliwia szkolenia w ramach nowej platformy Industrial AI Cloud, hostowanej w niemieckich centrach danych i zgodnej z europejskimi standardami ochrony danych.

To podejście ma strategiczne znaczenie. Podczas gdy wielu konkurentów opiera się na danych syntetycznych lub generycznych, Agile Robots, dzięki własnej produkcji oraz klientom z branży motoryzacyjnej i elektronicznej, dysponuje jednym z największych przemysłowych zbiorów danych w Europie. Dane są siłą napędową sztucznej inteligencji, a dostęp do wysokiej jakości danych rzeczywistych zapewnia znaczną przewagę konkurencyjną. Firma posiada już ponad 20 000 działających rozwiązań robotycznych i stale gromadzi nowe dane z rzeczywistych aplikacji.

NEURA Robotics z siedzibą w Metzingen w Niemczech realizuje podobnie ambitne podejście. Firma pozycjonuje się w dziedzinie robotyki kognitywnej i ściśle współpracuje z firmą Nvidia w celu opracowywania modeli bazowych dla swoich systemów robotycznych. NEURA kładzie nacisk na połączenie danych rzeczywistych z zaawansowanymi symulacjami i opracowała wielowarstwową architekturę sztucznej inteligencji, która łączy przetwarzanie danych z czujników w czasie rzeczywistym, lokalne wnioskowanie w robocie oraz rozproszone uczenie wieloagentowe. W październiku 2025 roku NEURA ogłosiła ekspansję do Hangzhou w Chinach, z kapitałem zakładowym w wysokości 45 milionów euro, co podkreśla globalny zasięg firmy.

Niemieckie Centrum Lotnictwa i Kosmonautyki (DLR) również inwestuje w modele fundamentowe, ale z szerszym naciskiem na zastosowania w lotnictwie, kosmosie i transporcie. Projekt DLR „Adaptacja Modeli Fundamentalnych” ma na celu dostosowanie dużych modeli AI do konkretnych zastosowań oraz opracowanie lekkich, specjalistycznych modeli. Chociaż DLR nie opracowuje bezpośrednio komercyjnych robotów humanoidalnych, jego badania przyczyniają się do rozwoju bazy wiedzy, na której mogą budować podmioty przemysłowe.

Pozycja niemieckich firm nie jest jednak pozbawiona wyzwań. Globalna konkurencja jest zacięta, a zarówno Stany Zjednoczone, jak i Chiny intensywnie inwestują w robotykę i sztuczną inteligencję. W pierwszej połowie 2025 roku Chiny zainwestowały sześciokrotnie, a Stany Zjednoczone czterokrotnie więcej kapitału w robotykę wykorzystującą sztuczną inteligencję niż Unia Europejska. Ta luka inwestycyjna jest niepokojąca. Podczas gdy Europa zainwestowała ponad dwadzieścia miliardów euro w firmy zajmujące się sztuczną inteligencją, Stany Zjednoczone przeznaczają na ten cel sto dwadzieścia miliardów dolarów rocznie, a Chiny w ciągu ostatniej dekady zainwestowały dziewięćset dwanaście miliardów dolarów w sztuczną inteligencję i powiązane technologie.

Krajobraz regulacyjny w Europie przyczynia się do tej rozbieżności. Chociaż ustawa o sztucznej inteligencji (AI) i RODO dążą do ważnego celu, jakim jest promowanie odpowiedzialnego rozwoju sztucznej inteligencji (AI) i zapewnienie prywatności danych, jednocześnie ograniczają dostęp do danych szkoleniowych i zwiększają koszty przestrzegania przepisów, nieproporcjonalnie obciążając mniejsze firmy. Podczas gdy Europa wprowadza regulacje, firmy amerykańskie i chińskie eksperymentują ze znacznie mniejszą liczbą ograniczeń.

Ekonomiczny wymiar transformacji technologicznej

Wprowadzenie modeli fundamentalnych w robotyce ma dalekosiężne implikacje ekonomiczne, wykraczające poza sam przemysł robotyki. W swojej istocie, podejmuje pytanie, w jaki sposób automatyzacja może zwiększyć produktywność, złagodzić niedobór wykwalifikowanych pracowników i zapewnić konkurencyjność wysoko uprzemysłowionych gospodarek, takich jak Niemcy.

Koszty szkoleń dla modeli fundamentalnych są znaczne i stale rosną. Podczas gdy pierwotny model Transformera kosztował około dziewięciuset dolarów w 2017 roku, szacowane koszty szkolenia dla GPT-4 firmy OpenAI wyniosły siedemdziesiąt osiem milionów dolarów, a dla Gemini Ultra firmy Google sto dziewięćdziesiąt jeden milionów dolarów. Kwoty te znacznie przekraczają budżety dostępne dla instytucji akademickich i mniejszych firm. Opracowywanie konkurencyjnych modeli fundamentalnych wymaga zatem inwestycji kapitałowej, którą mogą pozyskać jedynie dobrze finansowane firmy lub środki rządowe.

W przypadku modeli fundamentowych przeznaczonych specjalnie dla robotyki, dokładne koszty są trudniejsze do oszacowania, ale prawdopodobnie będą one zbliżone, jeśli nie wyższe. Konieczność gromadzenia dużych ilości danych o robotach w warunkach rzeczywistych wymaga rozbudowanej infrastruktury sprzętowej i poniesienia kosztów operacyjnych. Firma Physical Intelligence informuje, że jej system generowania danych dostarcza ponad dziesięć tysięcy nowych godzin danych o robotach tygodniowo. Obsługa takiego systemu z tysiącami urządzeń do gromadzenia danych i robotów na całym świecie jest kosztowna.

Zwrot z inwestycji w te projekty zależy od tego, czy opracowane modele fundamentów rzeczywiście przyniosą obiecane korzyści. Ekonomiczne uzasadnienie dla robotów humanoidalnych opiera się na ich zdolności do zastąpienia lub uzupełnienia pracy ludzkiej w niektórych obszarach. Badanie przeprowadzone przez firmę Nexery przewiduje, że roboty humanoidalne mogłyby zautomatyzować do 40% zadań obecnie wykonywanych ręcznie, ze szczególnym uwzględnieniem montażu, logistyki i konserwacji. Przewidywany okres zwrotu wynosi mniej niż 56 setnych roku, co czyni roboty humanoidalne atrakcyjną inwestycją.

Obliczenia te opierają się na założeniu, że koszty zakupu robotów humanoidalnych będą spadać. Podczas gdy pierwsze modele będą kosztować średnio osiemdziesiąt tysięcy dolarów amerykańskich w 2025 roku, do 2030 roku spodziewana jest cena około dwudziestu do trzydziestu tysięcy dolarów. Ta redukcja kosztów będzie napędzana ekonomią skali, udoskonaleniami technologicznymi i konkurencją. Dla porównania, przeciętny pracownik przemysłowy w Niemczech kosztuje pracodawcę około pięćdziesięciu do siedemdziesięciu tysięcy euro rocznie, wliczając składki na ubezpieczenia społeczne i świadczenia. Robot, który może pracować całą dobę, nie wymaga przerw i nie choruje, mógłby się zwrócić w ciągu kilku lat w tych warunkach.

Wpływ na gospodarkę jest niejednoznaczny. Z jednej strony automatyzacja za pomocą robotów kognitywnych mogłaby pomóc złagodzić dotkliwy niedobór wykwalifikowanych pracowników w wielu sektorach. Niemcy i inne kraje wysoko uprzemysłowione zmagają się ze zmianami demograficznymi, które zmniejszają liczbę dostępnych pracowników. Roboty mogłyby wypełnić luki i utrzymać produktywność. Z drugiej strony istnieją obawy, że automatyzacja doprowadzi do utraty miejsc pracy, szczególnie w sektorach wymagających powtarzalnych, fizycznych zadań.

Doświadczenia historyczne pokazują jednak, że postęp technologiczny nie prowadzi do masowego bezrobocia w perspektywie długoterminowej, lecz do strukturalnych zmian na rynku pracy. Pojawiają się nowe dziedziny zawodowe, które wymagają konserwacji, programowania i monitorowania systemów zautomatyzowanych. Wymagania kwalifikacyjne przesuwają się z pracy czysto fizycznej na umiejętności techniczne i poznawcze. Wyzwaniem dla polityki edukacyjnej jest przygotowanie siły roboczej do tej transformacji i zaoferowanie programów przekwalifikowania.

Nasze globalne doświadczenie branżowe i biznesowe w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu - Zdjęcie: Xpert.Digital

Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej na ten temat tutaj:

• Centrum biznesowe Xpert

Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:

• Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
• Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
• Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
• Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych

Rywalizacja o przywództwo technologiczne

Globalny krajobraz konkurencyjny w robotyce charakteryzuje się trójkątem między USA, Chinami i Europą, przy czym każdy region wykazuje wyraźne mocne i słabe strony. Stany Zjednoczone dominują w modelach fundamentalnych dla sztucznej inteligencji. OpenAI, Anthropic, Google i Meta opracowały najpotężniejsze modele językowe i posiadają ogromne doświadczenie w skalowaniu sieci neuronowych. Obecnie przenoszą te kompetencje na rynek robotyki. Firmy takie jak Figure AI, 1X Technologies i Physical Intelligence intensywnie pracują nad robotami humanoidalnymi sterowanymi przez modele fundamentalne.

Chiny stały się największym na świecie rynkiem zbytu dla robotów przemysłowych. W 2024 roku 54% wszystkich nowo zainstalowanych robotów przemysłowych znajdowało się w Chinach, w porównaniu z 17% w Unii Europejskiej. Chiński rząd uznał robotykę za strategiczny priorytet i intensywnie promuje tę branżę poprzez programy takie jak „Made in China 2025”. Chiny planują wyprodukować około 40 milionów robotów do 2030 roku, co podkreśla ambicje rządu. Chiny są również liderem w dziedzinie patentów na sztuczną inteligencję, posiadając ponad 70% globalnych patentów na generatywną sztuczną inteligencję, w porównaniu z 21% w USA i zaledwie 2% w Europie.

Europa, w tym Niemcy, może poszczycić się uznanymi liderami w dziedzinie robotyki, takimi jak KUKA, ABB i Stäubli, a także silnym sektorem dostawców. Siłą Europy jest precyzja inżynierii, jakość sprzętu i dogłębne zrozumienie procesów przemysłowych. Te atuty są cenne, ale nie wystarczą, aby zdominować dziedzinę robotyki kognitywnej. Wyzwaniem jest połączenie doskonałości sprzętu z wiedzą specjalistyczną w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Przejęcia i inwestycje ostatnich lat ilustrują zmiany w branży. Przejęcie firmy KUKA przez chiński konglomerat Midea w 2016 roku było sygnałem ostrzegawczym dla Europy. Niedawne ogłoszenie przez SoftBank o przejęciu działu robotyki ABB za 5 miliardów dolarów pokazuje, że azjatyccy inwestorzy agresywnie inwestują w europejskie kompetencje w dziedzinie robotyki. Przejęcia te zapewniają kapitał i dostęp do rynku, ale niosą ze sobą również ryzyko utraty strategicznego know-how.

Europejskie firmy, takie jak NEURA Robotics, rozszerzają swoją działalność na Chiny, aby uzyskać dostęp do tego ogromnego rynku i lokalnych zasobów. Choć strategia ta jest zrozumiała z biznesowego punktu widzenia, rodzi ona również pytania o suwerenność technologiczną. Jeśli europejskie firmy robotyczne będą coraz częściej przenosić swoje zasoby badawczo-rozwojowe do Chin, jak w przypadku firmy Stihl, która przeniosła tam rozwój swoich robotycznych kosiarek do trawy, istnieje ryzyko długotrwałej utraty wiedzy specjalistycznej.

Odpowiedź na te wyzwania wymaga strategicznej europejskiej polityki w dziedzinie robotyki i sztucznej inteligencji (AI). Dzięki regulacjom dotyczącym AI, UE stworzyła oparte na ryzyku ramy regulacyjne, które mogą służyć jako globalny model. Jednak same regulacje nie tworzą innowacji. Niezbędne są znaczne inwestycje w badania, infrastrukturę i szkolenie wykwalifikowanych specjalistów. Zapowiedziane partnerstwa w ramach inicjatywy EU AI Champions, z ponad miliardem euro inwestycji w AI, to krok we właściwym kierunku, ale kwoty te pozostają skromne w porównaniu z USA i Chinami.

Nadaje się do:

• Potencjał robotyki kontrolowanej przez MŚP-AI dla średnich firm: transformacja świata pracy i nowe korzyści konkurencyjne

Modele fundacyjne jako uniwersalne rozwiązywacze problemów

Kluczową innowacją modeli podstawowych jest ich zdolność do generalizacji. Tradycyjne systemy robotów były specyficzne dla konkretnych zadań, co oznaczało, że były dostosowane do jednego zadania. Robot spawalniczy mógł spawać, robot chwytający mógł chwytać, a przejście do nowego zadania wymagało złożonego przeprogramowania. Modele podstawowe dążą do ogólności zadań, czyli możliwości obsługi szerokiej gamy zadań za pomocą tego samego modelu.

To podejście jest również znane jako uczenie się bezstratne lub uczenie się z małą liczbą prób. Uczenie się bezstratne oznacza, że ​​model może rozwiązać nowe zadanie bez specjalistycznego szkolenia, opierając się na swojej ogólnej wiedzy. Uczenie się z małą liczbą prób oznacza, że ​​do dostosowania modelu do nowego zadania potrzeba tylko kilku demonstracji. Te możliwości są przełomowe dla robotyki, ponieważ radykalnie zwiększają elastyczność.

Na targach CES 2025 firma Nvidia zaprezentowała model Isaac GR00T N1 Foundation Model, w jaki sposób robota można zaadaptować do nowych zadań poprzez minimalny okres szkolenia po zakończeniu szkolenia. Model ten charakteryzuje się podwójną architekturą, inspirowaną zasadami ludzkiego poznania. System 1 to model szybkiego działania, który umożliwia reakcje odruchowe. System 2 to model powolnego myślenia, umożliwiający świadome podejmowanie decyzji i planowanie. Ta architektura pozwala robotowi zarówno szybko reagować na zdarzenia, jak i wykonywać złożone, wieloetapowe zadania.

Firma 1X Technologies zaprezentowała humanoidalnego robota, który autonomicznie wykonywał prace porządkowe w domu po wyposażeniu go w model polityki oparty na GR00T N1. Autonomia systemu opierała się na jego zdolności do interpretowania bodźców wizualnych, rozumienia kontekstu zadania i wykonywania odpowiednich czynności bez konieczności wyraźnego programowania każdego ruchu.

Franka Emika, niemiecka firma robotyczna, również zintegrowała Nvidia GR00T ze swoim systemem Franka Research 3 i zaprezentowała na targach Automatica 2025 system dwuramienny, który autonomicznie wykonywał złożone zadania manipulacyjne. System był w stanie wnioskować o celach na podstawie danych z kamery i wykonywać odpowiednie działania w czasie rzeczywistym, bez konieczności ręcznej integracji lub inżynierii zadań.

Te przykłady pokazują, że modele fundamentalne mają potencjał demokratyzacji robotyki. O ile programowanie robotów wymagało wcześniej specjalistycznej wiedzy, o tyle w przyszłości nawet mniejsze firmy i użytkownicy bez dogłębnej wiedzy technicznej będą mogli wykorzystywać roboty do swoich celów. Rozwój modeli robota jako usługi (Robot as a Service) mógłby wzmocnić ten trend poprzez dalsze obniżenie barier wejścia.

Znaczenie danych i symulacji

Jakość modelu podstawowego w decydującym stopniu zależy od danych, na których jest on trenowany. W przetwarzaniu języka naturalnego biliony słów były łatwo dostępne w internecie, ale tak ogromne ilości danych nie są łatwo dostępne dla robotyki. Luka w danych robota stanowi fundamentalny problem. Hipotetyczna GPT robota, trenowana na takiej samej ilości danych, co duży model językowy, wymagałaby setek tysięcy lat gromadzenia danych, nawet gdyby tysiące robotów nieprzerwanie generowało dane.

Symulacje oferują rozwiązanie tego dylematu. Symulatory oparte na fizyce mogą generować praktycznie nieograniczone ilości danych syntetycznych. Wyzwanie polega na zapewnieniu, że zachowania poznane w symulacji będą możliwe do przeniesienia do świata rzeczywistego. Aby zniwelować lukę między symulacją a rzeczywistością, stosuje się różne techniki. Randomizacja domeny systematycznie zmienia parametry fizyczne w symulacji, zwiększając odporność modelu na zmiany w świecie rzeczywistym. Uczenie przez wzmacnianie (reinforcement learning) z wykorzystaniem sprzężenia zwrotnego od człowieka pozwala na trenowanie modeli z wykorzystaniem sygnałów nagrody pochodzących zarówno z symulacji, jak i interakcji w świecie rzeczywistym.

Nvidia Cosmos, zaprojektowana jako model World Foundation Model, generuje fotorealistyczne sekwencje wideo na podstawie prostych danych wejściowych, pełniąc funkcję środowiska szkoleniowego dla robotów. Idea polega na tym, że roboty mogą uczyć się w tych generowanych światach bez kosztów i ryzyka związanego z eksperymentami w świecie rzeczywistym. Model ten rozumie właściwości fizyczne i zależności przestrzenne, zapewniając realizm generowanych scenariuszy.

Innym obiecującym podejściem jest wykorzystanie ludzkich danych wideo. Ludzie codziennie wykonują miliony zadań manipulacyjnych, które są rejestrowane na wideo. Jeśli uda się wydobyć z tych nagrań istotne informacje do nauki robotów, baza danych mogłaby zostać znacznie rozszerzona. Modele wizyjno-językowe, takie jak CLIP, pokazały, że koncepcje wizualne można uczyć się z języka naturalnego, a podobne podejścia są obecnie badane w robotyce.

Niemieckie i europejskie instytucje badawcze przyczyniają się do tych postępów. Instytut Fraunhofera ds. Przepływu Materiałów i Logistyki pracuje nad symulacjami robotycznymi i systemami uczenia maszynowego. Niemieckie Centrum Badań nad Sztuczną Inteligencją (DFKI) opracowuje metody sztucznej inteligencji (AI) do uczenia się robotów. Badania te mają fundamentalne znaczenie dla konkurencyjności europejskich przedsiębiorstw, ale wymagają wsparcia finansowego i transferu wiedzy do zastosowań przemysłowych.

Wyzwania i otwarte pytania

Pomimo ogromnego postępu, wciąż pozostaje wiele wyzwań. Kluczową kwestią jest solidność modeli bazowych. Model, który dobrze sprawdza się w środowisku testowym, może zawieść w rzeczywistości w obliczu nieoczekiwanych sytuacji. Generalizowanie, reklamowane jako główna zaleta, musi się sprawdzić w szerokim zakresie scenariuszy.

Bezpieczeństwo systemów autonomicznych to kolejny kluczowy aspekt. Skoro roboty coraz częściej działają autonomicznie i podejmują decyzje w oparciu o modele bazowe, jak można zagwarantować, że zachowują się bezpiecznie i nie stanowią zagrożenia dla ludzi? Tradycyjna robotyka opierała się na zakodowanych mechanizmach bezpieczeństwa. W przypadku systemów uczących się, tak rygorystyczne granice są trudniejsze do wdrożenia.

Etyczne i społeczne implikacje robotyki kognitywnej są przedmiotem intensywnych debat. Kwestia odpowiedzialności jest redefiniowana. Jeśli robot podejmie decyzję, która spowoduje szkodę, kto ponosi odpowiedzialność? Producent robota, twórca modelu fundamentu, operator czy sam robot? Te pytania nie są trywialne i wymagają wyjaśnienia prawnego i regulacyjnego.

Wpływ na rynek pracy jest przedmiotem ożywionej debaty. Podczas gdy niektórzy eksperci twierdzą, że roboty złagodzą niedobór wykwalifikowanej kadry i stworzą nowe miejsca pracy, inni obawiają się, że w szczególności pracownicy o niskich kwalifikacjach mogą zostać zwolnieni. Jedno z badań szacuje, że roboty humanoidalne mogłyby zautomatyzować nawet 40% zadań manualnych. Wyzwaniem społecznym jest zarządzanie transformacją w sposób, który zapewni sprawiedliwy rozkład korzyści płynących z automatyzacji i minimalizację zakłóceń społecznych.

Strategiczne znaczenie dla Niemiec i Europy

Rozwój robotyki kognitywnej to nie tylko kwestia technologiczna, ale i geopolityczna. Możliwość tworzenia i produkcji inteligentnych robotów jest coraz częściej postrzegana jako czynnik strategiczny. Robotyka znajduje zastosowanie nie tylko w sektorze cywilnym, ale także w obronności, gdzie systemy autonomiczne zyskują na znaczeniu.

Niemcy mają potencjał, aby odegrać wiodącą rolę w robotyce kognitywnej, jeśli zostaną stworzone odpowiednie ramy. Ich mocne strony tkwią w mechanice precyzyjnej, rozwoju oprogramowania i dogłębnym zrozumieniu procesów przemysłowych. Przemysł motoryzacyjny, historycznie kluczowy czynnik napędzający rozwój robotyki, może ponownie odegrać kluczową rolę. Ich ugruntowane sieci dostawców i rozległa baza danych z milionów rzeczywistych procesów produkcyjnych to cenne atuty.

Należy jednak aktywnie wykorzystać ten potencjał. Strategia robotyki dla Niemiec i Europy powinna obejmować kilka elementów. Po pierwsze, konieczne są znaczne inwestycje w badania i rozwój, aby dotrzymać kroku Stanom Zjednoczonym i Chinom. Po drugie, ramy regulacyjne muszą być zaprojektowane tak, aby wspierać innowacyjność, a nie ją hamować, bez uszczerbku dla standardów bezpieczeństwa i etyki. Po trzecie, należy zintensyfikować współpracę między przemysłem, instytucjami badawczymi i startupami, aby przyspieszyć transfer wiedzy do produktów nadających się do sprzedaży.

Promowanie przedsiębiorczości i tworzenie atrakcyjnego środowiska dla startupów z dziedziny robotyki ma kluczowe znaczenie. Wiele najbardziej innowacyjnych rozwiązań pochodzi ze zwinnych i tolerancyjnych na ryzyko startupów. Niemcy i Europa muszą zapewnić takim firmom dostęp do kapitału, talentów i rynków.

Szkolenie wykwalifikowanych pracowników to kolejny kluczowy czynnik. Zapotrzebowanie na ekspertów w dziedzinie sztucznej inteligencji, robotyki i pokrewnych dziedzin znacznie przewyższa podaż. Uniwersytety i szkoły zawodowe muszą dostosować swoje programy nauczania i zwiększyć liczbę szkoleń w tych obszarach. Jednocześnie należy oferować programy przekwalifikowania dla obecnych pracowników, aby mogli oni poradzić sobie z przejściem na zautomatyzowaną siłę roboczą.

Od sztywnych maszyn do partnerów uczących się – droga Europy do ery robotyki

Transformacja od robotów programowanych do robotów uczących się stanowi jedną z najważniejszych zmian technologicznych nadchodzących dekad. Modele bazowe dla robotów mają potencjał, aby radykalnie zwiększyć elastyczność i możliwości zastosowań systemów autonomicznych. Roboty nie będą już sztywnymi maszynami wykonującymi jedynie z góry określone zadania, lecz systemami adaptacyjnymi, które potrafią uczyć się na podstawie doświadczeń i dostosowywać się do nowych sytuacji.

Konsekwencje ekonomiczne są dalekosiężne. Automatyzacja za pomocą robotów kognitywnych może zwiększyć produktywność w wielu branżach, przeciwdziałać niedoborom wykwalifikowanej kadry i wzmocnić konkurencyjność gospodarek wysoko uprzemysłowionych. Prognozy rynkowe wskazują na wzrost wykładniczy, z potencjałem generowania wartości dodanej liczonej w bilionach dolarów.

Niemcy i Europa stoją przed wyzwaniem połączenia swoich tradycyjnych atutów w robotyce z nowymi wymaganiami systemów kognitywnych. Doskonałość sprzętowa niemieckich i europejskich firm stanowi solidny fundament, ale musi być uzupełniona wiedzą specjalistyczną w zakresie sztucznej inteligencji. Firmy takie jak Agile Robots i NEURA Robotics dowodzą, że europejscy gracze rzeczywiście są w stanie konkurować w tej dziedzinie. Jednak globalna konkurencja jest zacięta, a zarówno USA, jak i Chiny intensywnie inwestują w tę przyszłościową technologię.

Rozwój ten wymaga podejścia systemowego, obejmującego badania naukowe, przemysł, politykę i społeczeństwo. Innowacji technologicznej muszą towarzyszyć inteligentne regulacje, które zapewnią bezpieczeństwo i standardy etyczne, nie hamując jednocześnie innowacyjności. Debata społeczna na temat wpływu automatyzacji musi być prowadzona w sposób konstruktywny, aby rozwiać obawy i podkreślić korzyści.

Przejście od robotów programowanych do uczących się to coś więcej niż tylko postęp technologiczny. To początek nowej ery, w której maszyny nie są już tylko narzędziami, ale partnerami, którzy współpracują z ludźmi, aby realizować złożone zadania. To, jak społeczeństwa ukształtują tę transformację, zadecyduje o tym, czy korzyści płynące z tej technologii będą szeroko dostępne i czy Europa będzie w stanie odegrać wiodącą rolę w tym nowym świecie. Możliwości są ogromne, ale trzeba je wykorzystać. Czas na działanie nadszedł teraz.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

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

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi

Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy specjalistycznej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | Badania i rozwój, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej — Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc