Sztuczna inteligencja robotów i sztuczna inteligencja fizyczna: nowa era inteligentnej automatyzacji

Automatyzacja: Dlaczego fizyczna sztuczna inteligencja będzie kontrolować fabrykę przyszłości i przekształci Twoją branżę

Sztuczna inteligencja znajduje się w fundamentalnym punkcie zwrotnym. Po dekadach, w których systemy AI działały głównie w środowiskach cyfrowych, takich jak analiza danych czy generowanie treści, technologia ta opuszcza obecnie swoją wirtualną klatkę i coraz częściej manifestuje się w rzeczywistości fizycznej. To przejście do tzw. fizycznej AI – inteligencji ucieleśnionej – nie tylko oznacza skok technologiczny, ale potencjalnie zwiastuje kolejną rewolucję przemysłową, w której abstrakcyjne algorytmy stają się systemami działającymi, bezpośrednio oddziałującymi na nasz trójwymiarowy świat.

Ekonomiczny wymiar tej transformacji jest oszałamiający: prognozuje się, że globalny rynek fizycznej sztucznej inteligencji wzrośnie z szacowanych 5,41 miliarda dolarów w 2025 r. do prognozowanych 61,19 miliarda dolarów w 2034 r. Jednocześnie cały krajobraz sztucznej inteligencji rozwija się w podobnym tempie, co sygnalizuje głęboką zmianę strukturalną w sposobie, w jaki przedsiębiorstwa, branże i społeczeństwa będą w przyszłości wchodzić w interakcje z automatyzacją i inteligencją.

Jednak sztuczna inteligencja fizyczna to coś więcej niż tylko implementacja algorytmów w robotach. Podczas gdy klasyczna sztuczna inteligencja robotów często opiera się na sztywnych systemach zaprogramowanych do konkretnych zadań, sztuczna inteligencja fizyczna reprezentuje podejście holistyczne. Opiera się na uogólnialnych modelach bazowych, które rozwijają fundamentalną wiedzę o świecie i umożliwiają kompleksowe zrozumienie otoczenia – rozwój ten prowadzi od scentralizowanych architektur chmurowych do zdecentralizowanej, lokalnie kontrolowanej, brzegowej sztucznej inteligencji.

Ta nowa generacja systemów, często określana jako Autonomous Physical AI lub Embodied AI, przekracza ograniczenia cyfrowej AI, wypełniając lukę między światem cyfrowym a fizycznym dzięki zaawansowanym sieciom czujników, przetwarzaniu w czasie rzeczywistym i autonomicznym funkcjom podejmowania decyzji. Jej sednem jest rozwój maszyn, które nie tylko wykonują polecenia, ale także rozumieją świat rzeczywisty i potrafią elastycznie reagować na nieprzewidziane wyzwania – od autonomicznego sterowania robotami humanoidalnymi w fabrykach po precyzyjną technologię rolniczą w terenie. Rozwój ten jest w znacznym stopniu napędzany przez modele Vision-Language-Action (VLA) oraz symulacje oparte na fizyce w cyfrowych bliźniakach, które umożliwiają bezpieczne i skalowalne generowanie danych do szkolenia tych systemów robotycznych.

Kiedy maszyny uczą się myśleć i dotykać świata – dlaczego połączenie świata cyfrowego z fizycznym zwiastuje kolejną rewolucję przemysłową

Rozwój sztucznej inteligencji osiągnął punkt zwrotny. Po dekadach, w których systemy AI działały wyłącznie w sferze cyfrowej, ograniczając się do przetwarzania danych i generowania tekstu, obrazów czy analiz, obecnie następuje fundamentalna transformacja. Sztuczna inteligencja opuszcza swoją wirtualną klatkę i coraz częściej manifestuje się w rzeczywistości fizycznej. Ten rozwój oznacza przejście od inteligencji czysto cyfrowej do ucieleśnionej, od abstrakcyjnych algorytmów do działających systemów, które mogą bezpośrednio ingerować w nasz trójwymiarowy świat.

Prognozy rynkowe i wymiar ekonomiczny

Globalny rynek fizycznej sztucznej inteligencji (AI) doskonale obrazuje skalę tej transformacji. Wartość tego rynku, wycenianego na 5,41 mld dolarów w 2025 roku, ma wzrosnąć do 61,19 mld dolarów do 2034 roku, co oznacza średnioroczny wzrost na poziomie 31,26%. Inni analitycy przewidują jeszcze bardziej dynamiczny wzrost, z szacunkami wahającymi się od 3,78 mld dolarów w 2024 roku do 67,91 mld dolarów do 2034 roku, co odpowiadałoby rocznemu wzrostowi na poziomie 33,49%. Te imponujące liczby nie tylko odzwierciedlają trend technologiczny, ale sygnalizują również strukturalną zmianę w sposobie, w jaki firmy, branże i społeczeństwa wchodzą w interakcje z automatyzacją i inteligencją.

Równocześnie, rynek autonomicznych systemów AI rozwija się z podobną dynamiką. Przewiduje się, że globalny rynek autonomicznej AI wzrośnie o 18,4 mld dolarów między 2025 a 2029 rokiem, co stanowi średnioroczną stopę wzrostu na poziomie 32,4%. Prognozy dla całego rynku sztucznej inteligencji rysują jeszcze szerszy obraz: z 294,16 mld dolarów w 2025 roku do 1771,62 mld dolarów do 2033 roku. Liczby te pokazują, że AI nie jest już jedynie narzędziem optymalizacji istniejących procesów, ale staje się fundamentalnym motorem transformacji gospodarczej.

Od chmury do krawędzi: zmiana paradygmatu

Rozróżnienie między sztuczną inteligencją fizyczną a klasyczną sztuczną inteligencją robotyczną wydaje się na pierwszy rzut oka subtelne, ale po bliższym przyjrzeniu się okazuje się paradygmatyczne dla zrozumienia obecnej rewolucji technologicznej. Obie koncepcje funkcjonują na styku inteligencji cyfrowej i fizycznej manifestacji, jednak ich podejścia, możliwości i potencjał różnią się fundamentalnie. Podczas gdy tradycyjna sztuczna inteligencja robotyczna opiera się na wyspecjalizowanych systemach zaprogramowanych do wykonywania konkretnych zadań, sztuczna inteligencja fizyczna reprezentuje holistyczne podejście oparte na uogólnialnych modelach fundamentalnych, umożliwiając fundamentalne postrzeganie świata w kontekstach fizycznych.

Połączenie tych dwóch ścieżek rozwoju prowadzi do powstania nowej generacji systemów znanych jako Autonomous Physical AI. Systemy te łączą demokratyzację wysokowydajnej AI poprzez modele open source z integracją sztucznej inteligencji z systemami fizycznymi, które mogą działać autonomicznie, zdecentralizowane i niezależnie od scentralizowanych infrastruktur chmurowych. Ten rozwój oznacza strukturalne odejście od scentralizowanej architektury chmurowej w kierunku zdecentralizowanej, lokalnie kontrolowanej infrastruktury AI.

Rozróżnienia pojęciowe i podstawy

Rozróżnienie między sztuczną inteligencją fizyczną, sztuczną inteligencją robotyczną i pokrewnymi koncepcjami wymaga precyzyjnego doprecyzowania, ponieważ obecne dyskusje często wiążą się z mieszaniem pojęć, co utrudnia zrozumienie ich specyfiki. Podstawy koncepcyjne tych technologii zakorzenione są w różnych tradycjach naukowych i w niektórych przypadkach realizują rozbieżne cele.

W klasycznym ujęciu, sztuczna inteligencja robotów odnosi się do implementacji sztucznej inteligencji w maszynach fizycznych, zaprogramowanych do automatycznego wykonywania określonych zadań. Robot reprezentuje sprzęt, czyli maszynę fizyczną z czujnikami, siłownikami i komponentami mechanicznymi. Sztuczna inteligencja funkcjonuje jako oprogramowanie oparte na algorytmach i uczeniu maszynowym, umożliwiając autonomiczne podejmowanie decyzji i przetwarzanie danych. W przeciwieństwie do robotów, sama sztuczna inteligencja nie jest fizycznie obecna, lecz istnieje wyłącznie w formie oprogramowania. Kluczowe jest to, że chociaż sztuczna inteligencja może zostać wdrożona w robotach w celu zwiększenia ich możliwości, nie jest to obowiązkowe.

Granice klasycznej robotyki przemysłowej

Konwencjonalne roboty przemysłowe często działają całkowicie bez sztucznej inteligencji, wykonując powtarzalne procesy za pomocą sztywnego programowania punkt-punkt. Systemy te to maszyny, które przemieszczają się z jednego punktu do drugiego, wykonując predefiniowane polecenia, nie mogąc samodzielnie ich interpretować. To sprawia, że ​​procesy stają się sztywne i nieelastyczne. Zastosowanie sztucznej inteligencji ostatecznie umożliwia robotom korzystanie z oczu w formie kamer 3D, „widzenie” obiektów oraz wykorzystywanie lokalnej inteligencji do tworzenia własnych planów ruchu i manipulowania obiektami bez precyzyjnego programowania punkt-punkt.

Sztuczna inteligencja fizyczna: coś więcej niż tylko programowanie

Fizyczna sztuczna inteligencja (SI) znacznie wykracza poza tę definicję koncepcyjną. Termin ten opisuje integrację SI z systemami takimi jak samochody, drony czy roboty, umożliwiając SI interakcję z rzeczywistym światem fizycznym. Fizyczna SI przesuwa punkt ciężkości z automatyzacji powtarzalnych zadań na większą autonomię systemu. Otwiera to nowe obszary zastosowań i zwiększa potencjał rynkowy. Fizyczna SI odnosi się do systemów SI, które rozumieją i wchodzą w interakcję ze światem rzeczywistym, wykorzystując umiejętności motoryczne, często spotykane w maszynach autonomicznych, takich jak roboty, pojazdy samojezdne i inteligentne przestrzenie.

W przeciwieństwie do tradycyjnej sztucznej inteligencji (AI), która działa wyłącznie w domenie cyfrowej, fizyczna AI łączy ze sobą lukę między światem cyfrowym a fizycznym dzięki zaawansowanym sieciom czujników, przetwarzaniu w czasie rzeczywistym i autonomicznym decyzjom. Technologia ta umożliwia maszynom obserwację otoczenia za pomocą czujników, przetwarzanie tych informacji za pomocą sztucznej inteligencji (AI) i wykonywanie czynności fizycznych za pomocą elementów wykonawczych. Zasadnicza różnica polega na tym, że fizyczna AI stale gromadzi dane z otoczenia fizycznego za pomocą wielu czujników jednocześnie, rozwijając w ten sposób kompleksowe rozumienie otoczenia.

Ucieleśniona sztuczna inteligencja: inteligencja poprzez interakcję

Ucieleśniona sztuczna inteligencja (ang. „embodied AI”) odnosi się do najnowszego trendu w badaniach nad sztuczną inteligencją, który podąża za teorią ucieleśnienia. Teoria ta zakłada, że ​​inteligencję należy rozumieć w kontekście agentów fizycznych zachowujących się w rzeczywistym świecie fizycznym i społecznym. W przeciwieństwie do klasycznego uczenia maszynowego w robotyce, ucieleśniona sztuczna inteligencja obejmuje wszystkie aspekty interakcji i uczenia się w danym środowisku: od percepcji i rozumienia, przez myślenie i planowanie, aż po wykonywanie lub kontrolę.

Wczesne badania nad sztuczną inteligencją (AI) konceptualizowały procesy myślowe jako abstrakcyjną manipulację symbolami lub operacje obliczeniowe. Koncentrowano się na algorytmach i programach komputerowych, a sprzęt, na którym bazowały, uznawano za w dużej mierze nieistotny. Rodney Brooks, australijski informatyk i kognitywista, był jednym z pierwszych, którzy fundamentalnie zakwestionowali tę perspektywę. W swoim wpływowym wykładzie skrytykował powszechną wówczas praktykę tworzenia systemów AI z wykorzystaniem podejścia odgórnego, które koncentrowało się na emulowaniu ludzkich zdolności rozwiązywania problemów i rozumowania.

Brooks argumentował, że modele inteligencji opracowane w ramach tradycyjnych badań nad sztuczną inteligencją, w dużym stopniu zależne od działania ówczesnych komputerów, w niczym nie przypominały sposobu działania inteligentnych systemów biologicznych. Świadczy o tym fakt, że większość czynności podejmowanych przez ludzi w życiu codziennym nie polega ani na rozwiązywaniu problemów, ani na planowaniu, lecz na rutynowych zachowaniach w stosunkowo łagodnym, a jednocześnie wysoce dynamicznym środowisku. Tak jak ludzka nauka opiera się na eksploracji i interakcji z otoczeniem, tak ucieleśnione podmioty muszą doskonalić swoje zachowanie poprzez doświadczenie.

Ucieleśniona sztuczna inteligencja przekracza ograniczenia sztucznej inteligencji cyfrowej, wchodząc w interakcję ze światem rzeczywistym za pośrednictwem fizycznych systemów sztucznej inteligencji. Jej celem jest wypełnienie luki między cyfrową sztuczną inteligencją a zastosowaniami w świecie rzeczywistym. Dla ucieleśnionego inteligentnego agenta jego struktura fizyczna i właściwości, zdolności sensoryczne oraz możliwości działania odgrywają kluczową rolę. Inteligencja nie powinna istnieć w izolacji, lecz manifestować się poprzez zróżnicowaną, multimodalną interakcję z otoczeniem.

Modele generatywne i symulacja rzeczywistości

Generatywna sztuczna inteligencja fizyczna rozszerza istniejące modele sztucznej inteligencji generatywnej, dodając możliwość rozumienia relacji przestrzennych i procesów fizycznych w naszym trójwymiarowym świecie. To rozszerzenie jest możliwe dzięki integracji dodatkowych danych z procesem trenowania sztucznej inteligencji, zawierających informacje o strukturach przestrzennych i prawach fizyki świata rzeczywistego. Generatywne modele sztucznej inteligencji, takie jak modele języka, są trenowane z wykorzystaniem dużych ilości danych tekstowych i graficznych i imponują swoją zdolnością do generowania języka zbliżonego do ludzkiego oraz rozwijania abstrakcyjnych pojęć. Jednak ich rozumienie świata fizycznego i jego reguł jest ograniczone; brakuje im kontekstu przestrzennego.

Generowanie danych w oparciu o fizykę rozpoczyna się od stworzenia cyfrowego bliźniaka, takiego jak fabryka. Czujniki i autonomiczne maszyny, takie jak roboty, są integrowane z tą wirtualną przestrzenią. Następnie symulacje oparte na fizyce, w których czujniki rejestrują różne interakcje, takie jak dynamika ciał sztywnych (np. ruchy i kolizje) lub interakcja światła z otoczeniem, są symulowane i symulowane. Technologia ta nagradza fizyczne modele sztucznej inteligencji za pomyślne wykonanie zadań symulacyjnych, umożliwiając im ciągłą adaptację i doskonalenie.

Dzięki wielokrotnym szkoleniom, autonomiczne maszyny uczą się adaptować do nowych sytuacji i nieprzewidzianych wyzwań, przygotowując się do rzeczywistych zastosowań. Z czasem rozwijają zaawansowane umiejętności motoryczne, przydatne w praktyce, takiej jak precyzyjne pakowanie pudełek, wspieranie procesów produkcyjnych czy autonomiczne poruszanie się w złożonych środowiskach. Do tej pory autonomiczne maszyny nie były w stanie w pełni postrzegać i interpretować swojego otoczenia. Generatywna sztuczna inteligencja fizyczna umożliwia obecnie tworzenie i szkolenie robotów, które potrafią płynnie wchodzić w interakcję ze światem rzeczywistym i elastycznie dostosowywać się do zmieniających się warunków.

Architektura technologiczna i funkcjonalność

Technologiczny fundament fizycznej sztucznej inteligencji (AI) i zaawansowanych systemów robotycznej AI opiera się na współdziałaniu kilku kluczowych technologii, które tylko w połączeniu umożliwiają imponujące możliwości nowoczesnych systemów autonomicznych. Architektura ta różni się zasadniczo od tradycyjnych rozwiązań automatyzacyjnych zdolnością do generalizacji, ciągłego uczenia się i adaptacji do nieustrukturyzowanych środowisk.

Sercem tej rewolucji technologicznej są Modele Podstawowe (Fundamental Models), duże, wstępnie wytrenowane systemy sztucznej inteligencji (AI), które od 2021 roku stanowią termin zbiorczy dla dzisiejszych, powszechnych, dużych systemów AI. Modele te są początkowo intensywnie trenowane z wykorzystaniem ogromnych ilości danych, a następnie mogą być dostosowywane do szerokiego zakresu zadań poprzez stosunkowo niewielkie, specjalistyczne szkolenie, tzw. dostrajanie (finetuning). To wstępne trenowanie pozwala Modelom Podstawowym nie tylko rozumieć język, ale, co ważniejsze, rozwijać szeroką wiedzę o świecie oraz myśleć logicznie, rozumować, abstrakcyjnie i do pewnego stopnia planować.

Te właściwości sprawiają, że modele fundamentalne są szczególnie przydatne do sterowania robotami – dziedziny intensywnie badanej od około trzech lat, która obecnie prowadzi do rewolucji w robotyce. Dzięki tym właściwościom modele te znacznie przewyższają konwencjonalną, specjalistyczną sztuczną inteligencję robotyki. Z tych powodów wykorzystanie odpowiednich modeli fundamentalnych jako mózgów robotów stanowi przełom i po raz pierwszy otwiera drogę do rozwoju prawdziwie inteligentnych, praktycznych, a tym samym uniwersalnych robotów.

Modele wizji-języka-działania (VLA): mózg robota

W przeciwieństwie do standardowych modeli fundamentowych, które nie są projektowane ani optymalizowane pod kątem robotyki i jej specyficznych wymagań, modele fundamentowe robotyki są dodatkowo trenowane na zbiorach danych robotyki i charakteryzują się specyficznymi adaptacjami architektonicznymi. Modele te to zazwyczaj modele wizji-języka-działania (SNA), które przetwarzają mowę, a także dane obrazowe i wideo z kamer jako dane wejściowe i są trenowane do bezpośredniego wyprowadzania działań – czyli poleceń ruchu dla stawów i siłowników robota.

Kluczowym kamieniem milowym w tym rozwoju był system RT-2 firmy Google DeepMind z połowy 2023 roku, który stanowi pierwszy system VLA w ścisłym tego słowa znaczeniu. Obecne modele obejmują open-source'owy system OpenVLA z 2024 roku, a także inne zaawansowane systemy. Architektura tych modeli jest bardzo złożona i zazwyczaj obejmuje koder wizualny, który konwertuje obrazy z kamery na reprezentacje numeryczne, rozbudowany model językowy jako rdzeń wnioskowania i planowania oraz wyspecjalizowane dekodery akcji, które generują ciągłe polecenia dla robota.

Ucieleśnione rozumowanie: rozumienie i działanie

Kluczowym aspektem współczesnych fizycznych systemów sztucznej inteligencji (AI) jest ich zdolność do ucieleśnionego rozumowania – zdolność modeli do rozumienia świata fizycznego i interakcji z nim. Ucieleśnione rozumowanie obejmuje zbiór wiedzy o świecie, który obejmuje fundamentalne koncepcje kluczowe dla działania i funkcjonowania w z natury fizycznie ucieleśnionym świecie. Jest to zdolność modeli języka wizyjnego (VLM) i niekoniecznie ogranicza się do robotyki. Testowanie ucieleśnionego rozumowania polega po prostu na podpowiadaniu VLM obrazów.

Klasyczne zadania z zakresu widzenia komputerowego, takie jak rozpoznawanie obiektów i wielowymiarowa korespondencja, wchodzą w zakres rozumowania ucieleśnionego. Wszystkie te zadania są wyrażane w formie komunikatów głosowych. Rozumowanie ucieleśnione można również testować poprzez wizualne odpowiadanie na pytania. Pytania te sprawdzają rozumienie niezbędne do interakcji z otoczeniem. Oprócz ogólnego rozumowania fizycznego, systemy mogą wykorzystywać wiedzę o świecie do podejmowania decyzji. Na przykład, robot może zostać poproszony o przyniesienie zdrowej przekąski z kuchni, a wiedza o świecie w systemie zarządzania życiem wirtualnym (VLM) zostanie wykorzystana do określenia sposobu wykonania tego niejednoznacznego polecenia.

W zastosowaniach robotyki kluczowe jest wykorzystanie tej wiedzy, aby umożliwić sensowne działania w świecie rzeczywistym. Oznacza to przełożenie wiedzy wysokiego poziomu na precyzyjne polecenia sterujące za pośrednictwem sprzętowych interfejsów API robota. Każdy robot ma inny interfejs, a wiedza o sposobie sterowania robotem nie jest dostępna w modelach VLM. Wyzwanie polega na rozszerzeniu dużych, wstępnie wytrenowanych modeli, tak aby mogły one generować ciągłe działania dla konkretnych wcieleń robota, zachowując jednocześnie cenne możliwości modelu VLM.

Innowacyjnym rozwiązaniem tego problemu jest architektura Action Expert, model transformatora o tej samej liczbie warstw, ale mniejszych wymiarach osadzania i szerokościach MLP. Nagłówki uwagi i wymiar osadzania na nagłówek muszą być zgodne z modelem głównym, aby umożliwić użycie tokenów prefiksowych w mechanizmie uwagi. Podczas przetwarzania tokeny sufiksowe przechodzą przez transformator Action Expert, uwzględniając osadzenia KV z prefiksu, które są obliczane jednorazowo, a następnie buforowane.

Kluczowe technologie: symulacja, Edge AI i transfer learning

Realizacja Fizycznej Sztucznej Inteligencji (Fizyc AI) opiera się na współdziałaniu trzech kluczowych technologii. Po pierwsze, realistyczne symulacje w formie cyfrowych bliźniaków umożliwiają precyzyjne mapowanie procesów, przepływów materiałów i interakcji, co jest kluczowe dla autonomicznego uczenia się robotów. Po drugie, sprzętowy system brzegowej sztucznej inteligencji (edge ​​AI) zapewnia, że ​​systemy AI działają lokalnie na robocie, na przykład za pośrednictwem kompaktowych systemów opartych na procesorach graficznych (GPU). Po trzecie, zaawansowane komputerowe widzenie umożliwia systemom rozpoznawania obrazu identyfikację różnych obiektów, kształtów i wariantów.

Uczenie się robotów zachodzi, gdy modele sztucznej inteligencji są trenowane w symulacjach, a ich wiedza jest transferowana do fizycznych robotów. Transfer uczenia znacząco przyspiesza adaptację do nowych zadań. Analiza danych w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem platform takich jak Microsoft Fabric umożliwia analizę danych procesowych, identyfikację wąskich gardeł i wyprowadzanie optymalizacji. Rzeczywistość i maszyna są wirtualnie odtwarzane ze wszystkimi ich naturalnymi prawami i specyfikacjami. Ten cyfrowy bliźniak uczy się następnie, na przykład poprzez uczenie wzmacniające, jak poruszać się bezkolizyjnie, jak wykonywać pożądane ruchy i jak reagować na różne symulowane scenariusze.

Sztuczna inteligencja może testować niezliczone sytuacje bez ryzyka, nie uszkadzając fizycznego robota. Uzyskane dane są następnie przesyłane do prawdziwego robota, gdy cyfrowy bliźniak nauczy się wystarczająco dużo. Roboty wyposażone w odpowiednie systemy sztucznej inteligencji nie tylko wykonują sztywne programy, ale także potrafią podejmować decyzje i adaptować się. Fizyczna sztuczna inteligencja służy do nadania robotom kontekstu i zrozumienia sytuacji. W praktyce oznacza to, że roboty z fizyczną sztuczną inteligencją mogą opanowywać procesy, które są zmienne i wymagają adaptacji.

Dane jako paliwo: wyzwania i rozwiązania

Kolejnym kluczowym aspektem jest generowanie danych do trenowania tych systemów. Podczas gdy VLM są trenowane na bilionach tokenów danych internetowych, możliwe jest osiągnięcie porównywalnej liczby tokenów za pomocą danych robotycznych. Open X-Embodiment zawiera 2,4 miliona odcinków. Zakładając 30 sekund na odcinek, próbkowanie klatek 30 Hz i około 512 tokenów wizji na klatkę, można uzyskać ponad bilion tokenów. Ten wspólny wysiłek 21 instytucji akademickich i przemysłowych łączy 72 różne zbiory danych pochodzące od 27 różnych robotów i obejmuje 527 możliwości w 160 266 zadaniach.

Standaryzacja danych z różnych typów robotów, z różnymi czujnikami i przestrzeniami działania, w jednolitym formacie stanowi ogromne wyzwanie techniczne, ale jest kluczowa dla rozwoju modeli uogólnialnych. Modele World Foundation służą do generowania lub replikacji skalowalnych danych treningowych dla modeli fundamentów robotyki, ponieważ względny niedobór danych treningowych istotnych dla robotyki stanowi obecnie największą przeszkodę w ich rozwoju.

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

Od inteligentnego rolnictwa do inteligentnego handlu detalicznego: gdzie fizyczna sztuczna inteligencja już na nowo definiuje tworzenie wartości – Zdjęcie: Xpert.Digital

Obszary zastosowań branżowych i potencjał rynkowy

Praktyczne wdrażanie fizycznej sztucznej inteligencji (AI) i zaawansowanych systemów robotycznej AI rozwija się w szerokim spektrum branż i zastosowań, a każdy sektor charakteryzuje się specyficznymi wymaganiami, wyzwaniami i potencjałem. Analiza różnych rynków wyraźnie pokazuje, że uniwersalne podejście nie jest optymalne dla wszystkich branż; to raczej specyfika każdej branży decyduje o tym, która forma inteligentnej automatyzacji przyniesie największe korzyści.

Wykorzystanie fizycznej sztucznej inteligencji jest szczególnie widoczne w produkcji przemysłowej. Przemysł motoryzacyjny jest pionierem tej transformacji. BMW jest pierwszym producentem samochodów, który testuje humanoidalne roboty w produkcji, a konkretnie Figure 02, w swojej fabryce w Spartanburgu w USA. W przeciwieństwie do Optimusa Tesli, który w dużej mierze pozostał w fazie koncepcyjnej, sterowany przez sztuczną inteligencję Figure 02 już teraz pobiera elementy z blachy z półki i umieszcza je w maszynie – zadanie tradycyjnie wykonywane przez ludzi w fabrykach samochodów.

BMW i Figure AI planują wspólnie zgłębiać takie zagadnienia technologiczne, jak sztuczna inteligencja, sterowanie robotami, wirtualizacja produkcji i integracja robotów. Przemysł motoryzacyjny, a co za tym idzie, produkcja pojazdów, dynamicznie się rozwija. Zastosowanie robotów ogólnego przeznaczenia ma potencjał zwiększenia produktywności, zaspokojenia rosnących wymagań klientów i umożliwienia zespołom skupienia się na nadchodzących zmianach. Długoterminowym celem jest odciążenie pracowników fabryk od zadań wymagających ergonomii i wymagających wysiłku.

Automatyka przemysłowa korzysta z fizycznej sztucznej inteligencji (AI) poprzez połączenie cyfrowych bliźniaków, sztucznej inteligencji brzegowej (edge ​​AI) i robotyki, redefiniując automatyzację. W produkcji tzw. żywe bliźniaki (live twins) – cyfrowe modele, które nie tylko obrazują, ale także aktywnie kontrolują procesy – otwierają nowe możliwości. Umożliwiają one identyfikację wąskich gardeł, zanim staną się krytyczne, testowanie nowych procesów i ocenę wariantów, a także bezpieczne szkolenie systemów autonomicznych. Szczególnie w obszarach Logistyki 4.0 i inteligentnego magazynowania, żywe bliźniaki zwiększają niezawodność planowania, bezawaryjne działanie i szybkość reakcji.

Logistyka 4.0: Cyfrowe bliźniaki wystawione na próbę w praktyce

Przykład Grupy KION doskonale pokazuje, jak fizyczna sztuczna inteligencja może wspierać rzeczywistą logistykę magazynową. KION, Accenture i NVIDIA wspólnie opracowują rozwiązanie, w którym inteligentne roboty są szkolone w całości w cyfrowym bliźniaku magazynu. Tam roboty uczą się procesów takich jak załadunek i rozładunek, kompletacja zamówień i przepakowywanie, zanim zostaną wdrożone w rzeczywistym magazynie. System oparty jest na platformie symulacyjnej NVIDIA Omniverse. Dodatkowo, NVIDIA Mega, framework w ramach Omniverse zaprojektowany specjalnie do zastosowań przemysłowych, służy do obsługi równoległej symulacji całych systemów i flot robotów.

Korzyści są widoczne na wiele sposobów. Symulacja typowych procesów magazynowych znacząco redukuje błędy w rzeczywistych operacjach. Szkolenie jest pozbawione ryzyka, przyspieszone i nie wymaga realnych zasobów. Po pomyślnym szkoleniu roboty przejmują zadania w rzeczywistych warunkach, sterowane w czasie rzeczywistym przez sztuczną inteligencję działającą bezpośrednio na robocie. Co więcej, cyfrowe bliźniaki umożliwiają proaktywne planowanie strategiczne, umożliwiając firmom wirtualne testowanie i optymalizację różnych układów, poziomów automatyzacji i konfiguracji personelu z wyprzedzeniem, bez zakłócania bieżących operacji.

Branża logistyczna i transportowa przechodzi kompleksową transformację dzięki sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w różnych obszarach logistyki. 62% firm korzysta ze wsparcia sztucznej inteligencji w prognozowaniu popytu i planowaniu sprzedaży, 51% wykorzystuje ją do optymalizacji produkcji, a 50% do optymalizacji transportu. Zastosowania obejmują rozpoznawanie różnych etykiet materiałów niebezpiecznych i rozróżnianie obiektów bez numerów seryjnych lub etykiet, a także analizę danych z czujników dotyczących działań i przemieszczania się towarów.

Systemy AI potrafią przewidywać czas przyjazdu transportu, wykorzystując dane z wielu źródeł, oraz prognozować sprzedaż na podstawie danych wielowymiarowych z łańcuchów dostaw i źródeł publicznych. Planują przerwy dla pracowników, wykorzystując parametry życiowe, ruch i dane operacyjne maszyn, umożliwiają automatyczne planowanie załadunku za pomocą splotowych sieci neuronowych oraz monitorują wybór środka transportu, aby stopniowo identyfikować lepsze rozwiązania. Interakcję człowiek-maszyna usprawniają wyszkolone roboty głosowe, a roboty transportowe wykorzystują wzorce optyczne do pozycjonowania i orientacji.

Opieka zdrowotna: precyzja i pomoc

Opieka zdrowotna stanowi szczególnie wrażliwy, a jednocześnie obiecujący obszar zastosowań. Ponad 40 procent pracowników służby zdrowia w Niemczech korzysta z technologii wspieranych przez sztuczną inteligencję w swoich placówkach lub gabinetach. W codziennej praktyce medycznej oznacza to, że oddziały radiologii wykorzystują sztuczną inteligencję do analizy obrazów, a aplikacje do weryfikacji objawów wspierane przez sztuczną inteligencję służą do stawiania wstępnych diagnoz. Kluczowym zastosowaniem sztucznej inteligencji jest automatyczna analiza dokumentacji medycznej. Sztuczna inteligencja może wspierać lekarzy w stawianiu diagnoz, ponieważ czerpie i analizuje ogromną ilość istniejących danych – znacznie więcej, niż lekarz mógłby zgromadzić w ciągu całej swojej kariery.

W niemieckim systemie opieki zdrowotnej wykorzystywane są trzy rodzaje robotów: roboty terapeutyczne, roboty opiekuńcze i roboty chirurgiczne. Roboty terapeutyczne mogą samodzielnie prowadzić ćwiczenia, natomiast roboty opiekuńcze wspierają personel medyczny. Roboty chirurgiczne mogą samodzielnie wykonywać nacięcia i wspomagać chirurgów. Ich zastosowanie jest niezbędne w przypadku niektórych zabiegów małoinwazyjnych. Robot da Vinci firmy Intuitive Surgical wspomaga chirurgów w wykonywaniu precyzyjnych, małoinwazyjnych zabiegów dzięki połączeniu sterowania przez chirurga i sztucznej inteligencji, co łączy ludzką intuicję z precyzją robota.

Rynek fizycznej sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej jest zdominowany przez roboty chirurgiczne, a w szczególności systemy chirurgii wspomaganej robotami, które w 2024 roku zdominowały rynek. W ramach robotyki, segmenty neurochirurgii i ortopedii mają odnotować najwyższy wzrost w prognozowanym okresie. Poza radiologią i patologią, zastosowania sztucznej inteligencji odgrywają coraz ważniejszą rolę w diagnostyce i interwencjach we wszystkich specjalnościach medycznych. W medycynie spersonalizowanej sztuczna inteligencja wspiera analizę biomarkerów.

Inteligentne rolnictwo: sztuczna inteligencja w terenie

Rolnictwo rozwija się w zaskakująco dynamiczny obszar zastosowań sztucznej inteligencji. Prawie połowa wszystkich gospodarstw rolnych korzysta obecnie z AI. Największy potencjał dostrzega się w prognozowaniu klimatu i pogody, ale także w planowaniu zbiorów i produkcji, a także w przewidywaniu plonów. Rozwiązania do codziennej pracy biurowej również stanowią potencjalne wsparcie. Rolnictwo jest jednym z pionierów sztucznej inteligencji. Jej wykorzystanie staje się coraz bardziej niezbędne ze względu na obciążenia nakładane na zarządców gospodarstw rolnych.

W nadchodzących latach fizyczna sztuczna inteligencja będzie odgrywać coraz ważniejszą rolę w rolnictwie i przetwórstwie żywności. Wcześniej wiele procesów naturalnych było trudnych do zrozumienia, ale obecnie postęp technologiczny doprowadził do tego, że systemy potrafią indywidualnie reagować na otoczenie. Dostosowują się do istniejącego świata, zamiast wymagać jego przeprojektowywania. Współcześni rolnicy coraz częściej pracują w sposób hybrydowy, łącząc pracę komputerową z pracą fizyczną w polu. Na polach i w stodołach wykorzystuje się różne technologie do pomiaru danych i optymalizacji procesów.

Zmiany klimatyczne i stały wzrost populacji stanowią ogromne wyzwania dla współczesnego rolnictwa. Aby skutecznie rozwiązać te globalne problemy, celowe wykorzystanie fizycznej sztucznej inteligencji w gospodarstwach rolnych każdej wielkości może wnieść istotny wkład. Wbrew powszechnemu przekonaniu, że technologie te nadają się jedynie do dużych gospodarstw, zwłaszcza mniejsze firmy mogą czerpać z ich zalet ogromne korzyści. Zastosowanie kompaktowych maszyn, takich jak inteligentne roboty koszące czy automatyczne pielniki, pozwala im osiągnąć wzrost wydajności i wykonywać zadania, do których obecnie brakuje pracowników na rynku pracy.

Technologie rozpoznawania obrazu i czujniki mogą pomóc w znacznie precyzyjniejszym stosowaniu pestycydów, a w niektórych przypadkach nawet w ich całkowitym wyeliminowaniu. Przynosi to korzyści nie tylko ekonomiczne, ale i ekologiczne. Projekt Agri-Gaia, finansowany przez Federalne Ministerstwo Gospodarki i Energii Niemiec, tworzy otwartą infrastrukturę wymiany algorytmów sztucznej inteligencji w rolnictwie. Partnerzy projektu ze stowarzyszeń, instytucji badawczych, polityki i przemysłu, pod kierownictwem Niemieckiego Centrum Badań nad Sztuczną Inteligencją (DFKI), opracowują cyfrowy ekosystem dla sektora rolno-spożywczego, w którym dominują małe i średnie przedsiębiorstwa (MŚP), w oparciu o europejską inicjatywę chmurową Gaia-X.

Handel detaliczny: koniec kolejki

Sektor handlu detalicznego przechodzi fundamentalną transformację w zakresie obsługi klienta i efektywności operacyjnej dzięki fizycznej sztucznej inteligencji (AI) i systemom opartym na AI. Detaliści mogą wykorzystywać AI do lepszego przewidywania popytu na określone produkty w różnych regionach, uzyskując dostęp i analizując dane dotyczące innych produktów, dane ze sklepów o podobnej strukturze demograficznej oraz dane stron trzecich, takie jak pogoda i poziom dochodów. Apteka o zasięgu ogólnokrajowym wykorzystała niedawno AI do śledzenia i przewidywania popytu na konkretną szczepionkę, opierając się na trendach krajowych zgłaszanych rządowi federalnemu.

Sprzedawcy detaliczni łączą sztuczną inteligencję z danymi wideo i czujnikami, aby wyeliminować strefy kasowe, umożliwiając klientom wybieranie produktów z półek, umieszczanie ich w koszykach i opuszczanie sklepu bez czekania w kolejce. Eliminując kolejki i systemy kasowe, można przeznaczyć więcej powierzchni na ekspozycję produktów. Jedna z krajowych sieci supermarketów wykorzystuje sztuczną inteligencję do wizualnego skanowania i obliczania wartości produktów z nieczytelnymi kodami kreskowymi. Dzięki połączeniu sztucznej inteligencji z kamerami wideo i czujnikami półkowymi, sprzedawcy detaliczni mogą lepiej zrozumieć ruch klientów w swoich sklepach i zwiększyć sprzedaż na metr kwadratowy.

Technologia identyfikuje produkty, nad którymi klienci się nie zastanawiają, i rekomenduje sprzedawcom zastąpienie ich atrakcyjniejszymi towarami. Sztuczna inteligencja może również generować ukierunkowane promocje na konkretne produkty na urządzeniach mobilnych klientów, gdy ci znajdują się w odpowiednim sklepie. Technologia ta umożliwia również sprzedawcom lepsze grupowanie towarów. Marki takie jak Zara wykorzystują w swoich sklepach wyświetlacze AR, aby klienci mogli wirtualnie przymierzać ubrania. Sprzedawcy artykułów spożywczych, tacy jak Amazon Fresh, koncentrują się na płatnościach zbliżeniowych i cyfrowych listach zakupów powiązanych z fizycznymi półkami.

Budownictwo: Efektywność dzięki cyfrowemu planowaniu

Branża budowlana jest tradycyjnie niedostatecznie zdigitalizowana, ale coraz częściej korzysta z zastosowań sztucznej inteligencji (AI). AI, wraz z innymi metodami digitalizacji, takimi jak modelowanie informacji o budynku (BIM), internet rzeczy (IoT) i robotyka, umożliwia zwiększenie efektywności w całym łańcuchu wartości – od produkcji materiałów budowlanych, przez projektowanie, planowanie i budowę, po eksploatację i konserwację. Generatywny system projektowania geometrycznego tworzy i ocenia liczne opcje projektowe w oparciu o mierzalne cele, takie jak komfort, efektywność energetyczna i projekt miejsca pracy.

Metody sztucznej inteligencji (AI) pozwalają na znacznie szybsze uwzględnianie i ocenę znacznie większej liczby parametrów i wariantów. Analiza tekstu oparta na AI umożliwia automatyczną ocenę zestawów reguł. Polega to na wykorzystaniu systemów opartych na regułach w połączeniu z analizą tekstu opartą na AI. Informacje o budynku, takie jak wymiary, materiały i systemy techniczne, są wyodrębniane, analizowane i automatycznie porównywane z zestawami reguł opartymi na tekście. Zastosowanie modeli predykcyjnych opartych na AI na wczesnych etapach projektowania umożliwia szybkie i dokładne oszacowanie zapotrzebowania na energię.

Zastosowania sztucznej inteligencji w budownictwie są dość zaawansowane, a niektóre z nich są już w użyciu. Metody uczenia maszynowego mogą wspomagać planowanie budowy, aktualizować procesy budowlane i wspierać różnorodne zadania. Roboty mogą nie tylko transportować obiekty, ale także malować ściany, mierzyć i spawać. Kamery i inne czujniki wykrywają przeszkody. Obrazy i chmury punktów rejestrowane ręcznie lub przez systemy autonomiczne służą również do kontroli jakości podczas budowy. Sieci neuronowe są szkolone w zakresie kontroli jakości powierzchni oraz wykrywania uszkodzeń i przebarwień.

Nasze doświadczenie w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu w UE i Niemczech – 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

Od projektu pilotażowego do rynku wartego miliardy dolarów: Jak fizyczna sztuczna inteligencja zmieni przemysł, logistykę i produkcję do 2030 r. – Zdjęcie: Xpert.Digital

Wyzwania, ryzyka i ramy regulacyjne

Szybki rozwój fizycznej sztucznej inteligencji (AI) i zaawansowanych systemów robotyki AI wiąże się z wieloma wyzwaniami technicznymi, etycznymi, prawnymi i społecznymi, które należy podjąć, aby zapewnić odpowiedzialne i zrównoważone wdrażanie. Wyzwania te obejmują zarówno fundamentalne ograniczenia techniczne, kwestie ochrony danych i bezpieczeństwa, jak i złożone kwestie etyczne, które fundamentalnie wpływają na relacje między ludźmi a maszynami.

Ograniczenia techniczne nadal stanowią istotną przeszkodę dla powszechnego wdrożenia fizycznej sztucznej inteligencji. Pomimo znacznego postępu, ograniczenia fizyczne, takie jak mobilność, zarządzanie energią i precyzja ruchów, pozostają kluczowymi wyzwaniami. Niedawne eksperymenty z robotami odkurzającymi wyposażonymi w zaawansowane modele językowe podkreślają złożoność i ograniczenia tej technologii w rzeczywistych zastosowaniach. Jeden zespół badawczy przeprowadził eksperyment, w którym roboty odkurzające zostały wyposażone w różne modele językowe. Głównym zadaniem tych robotów było znalezienie kostki masła w innym pomieszczeniu i dostarczenie jej osobie, która mogła zmienić jej położenie.

To pozornie proste zadanie stanowiło poważne wyzwanie dla robotów sterowanych przez sztuczną inteligencję. Roboty potrafiły się poruszać, dokować do stacji ładowania, komunikować się za pośrednictwem Slacka i robić zdjęcia. Pomimo tych możliwości, żaden z testowanych modeli LLM nie osiągnął wskaźnika sukcesu przekraczającego 40% w dostarczaniu masła. Głównymi przyczynami niepowodzeń były trudności z rozumowaniem przestrzennym i brak świadomości własnych ograniczeń fizycznych. Jeden z modeli zdiagnozował nawet u siebie traumę spowodowaną ruchami obrotowymi i binarnym kryzysem tożsamości.

Reakcje te, choć generowane przez system nieożywiony, uwypuklają potencjalne wyzwania związane z rozwojem sztucznej inteligencji (AI) przeznaczonej do działania w złożonych środowiskach rzeczywistych. Kluczowe jest, aby wydajne modele AI zachowywały spokój pod presją, aby móc podejmować świadome decyzje. Rodzi to pytanie o to, jak można uniknąć takich reakcji stresowych lub jak sobie z nimi radzić w przyszłych systemach AI, aby zapewnić niezawodną i bezpieczną interakcję. Podczas gdy inteligencja analityczna w programach LLM robi imponujące postępy, inteligencja praktyczna, szczególnie w zakresie rozumienia przestrzennego i zarządzania emocjami, wciąż pozostaje w tyle.

Ochrona danych, cyberbezpieczeństwo i ramy prawne

Ochrona danych i cyberbezpieczeństwo stanowią fundamentalne wyzwania. Przepisy dotyczące ochrony danych i prywatności mają kluczowe znaczenie dla zapewnienia etycznego i bezpiecznego przetwarzania danych osobowych. Jednym z najważniejszych ram prawnych jest Ogólne Rozporządzenie o Ochronie Danych (RODO), uchwalone przez Unię Europejską w 2018 roku. RODO ustanawia ścisłe wytyczne dotyczące gromadzenia, przetwarzania, przechowywania i przekazywania danych osobowych.

Podstawowe zasady RODO obejmują zgodność z prawem, rzetelność i przejrzystość. Zasady te wymagają jasnego określenia, jakie dane są gromadzone i dlaczego, aby zapewnić uczciwe wykorzystanie danych bez dyskryminowania żadnej grupy. Zasada ograniczenia celu wymaga, aby dane były gromadzone w określonych, jednoznacznych i prawnie uzasadnionych celach i nie były przetwarzane dalej w sposób niezgodny z tymi celami. Zasada minimalizacji danych wymaga, aby gromadzone i przetwarzane były wyłącznie dane niezbędne do zamierzonego celu. Zasada dokładności wymaga, aby dane osobowe były dokładne i aktualne, a zasada ograniczenia przechowywania wymaga, aby dane były przechowywane tylko tak długo, jak jest to konieczne do zamierzonego celu.

Integralność i poufność wymagają bezpiecznego przetwarzania danych, aby chronić je przed nieautoryzowanym lub niezgodnym z prawem przetwarzaniem oraz przypadkową utratą. Odpowiedzialność wymaga od organizacji wykazania przestrzegania tych zasad ochrony danych. Niedawno uchwalone unijne prawo dotyczące sztucznej inteligencji (AI) opiera się na RODO i klasyfikuje systemy AI na podstawie poziomu ryzyka. Zabronione systemy AI obejmują te, które kategoryzują osoby na podstawie danych biometrycznych w celu uzyskania określonych rodzajów informacji wrażliwych.

Badacze bezpieczeństwa odkryli luki w zabezpieczeniach systemów robotycznych, które mogą umożliwiać manipulację urządzeniami lub dostęp do poufnych danych. Luki te obejmują niezabezpieczone aktualizacje oprogramowania sprzętowego, niezaszyfrowane dane użytkownika na urządzeniach oraz luki w zabezpieczeniach PIN umożliwiających zdalny dostęp do kamery. Takie braki podważają zaufanie do certyfikatów producentów i podkreślają potrzebę stosowania solidnych środków bezpieczeństwa. Badacze sugerują zaprojektowanie systemów rozpoznawania obrazu maszynowego, które pozostaną nieczytelne dla ludzi, ale zapewnią robotom wystarczającą ilość informacji do nawigacji, aby zapobiec niewłaściwemu wykorzystaniu danych osobowych.

Ustawa UE o sztucznej inteligencji i zharmonizowane normy

Krajobraz regulacyjny dla sztucznej inteligencji (AI) i robotyki dynamicznie się zmienia. Unijne prawo dotyczące AI to pierwsze na świecie kompleksowe ramy prawne dla sztucznej inteligencji, oparte na podejściu opartym na ryzyku. Im wyższe ryzyko, tym bardziej liczne i rygorystyczne wymogi muszą zostać spełnione. Systemy AI można zaklasyfikować jako systemy wysokiego ryzyka ze względu na ich znaczenie dla bezpieczeństwa. Systemy AI wysokiego ryzyka podlegają określonym wymogom, takim jak kompleksowa dokumentacja zawierająca wszystkie niezbędne informacje o systemie i jego przeznaczeniu, umożliwiająca organom ocenę jego zgodności, jasne i odpowiednie informacje dla operatora, odpowiednie środki nadzoru ze strony człowieka oraz wysoka odporność, cyberbezpieczeństwo i dokładność.

Dyrektywa maszynowa określa wymogi bezpieczeństwa dla maszyn, w tym systemów autonomicznych i sieciowych. Definiuje ona samorozwijające się zachowania i autonomiczne maszyny mobilne, unikając jednak określenia „system sztucznej inteligencji”. Produkt taki jak robot chirurgiczny może leżeć na styku kilku przepisów, takich jak dyrektywa w sprawie wyrobów medycznych, dyrektywa maszynowa i dyrektywa w sprawie sztucznej inteligencji, które mają wpływ na bezpieczeństwo funkcjonalne. Kluczowe pytanie brzmi: jaki jest optymalny zestaw środków ograniczających ryzyko w odniesieniu do wprowadzenia na rynek, odpowiedzialności i szkód dla reputacji?

Normy zharmonizowane określają podstawowe wymagania dotyczące zdrowia i bezpieczeństwa zawarte w aktach prawnych. Opisują one, jakie przepisy techniczne i środki zarządzania ryzykiem można zastosować w celu spełnienia tych podstawowych wymagań. Zgodność z tymi normami oznacza spełnienie wymogów prawa i przepisów. Kluczowe znaczenie ma system zarządzania ryzykiem oparty na normie ISO/IEC 42001. Norma ta dotycząca systemów zarządzania sztuczną inteligencją zapewnia ustrukturyzowane ramy identyfikacji, oceny i postępowania z ryzykiem.

Etyka, uprzedzenia i zrównoważony rozwój

Kwestie etyczne przenikają wszystkie aspekty fizycznego rozwoju i wdrażania sztucznej inteligencji. Brak starannego przygotowania danych może prowadzić do niepożądanych rezultatów. Stronniczość w zbiorach danych prowadzi do problemów z uczciwością, utrwalania nierówności społecznych i dyskryminacji mniejszości. Co gorsza, istnieje ryzyko, że prywatne i poufne informacje zostaną ujawnione poprzez wyniki modeli i wpadną w niepowołane ręce. Przed rozpoczęciem szkolenia należy ocenić, jak znacząco system wpłynie na życie osób, których będzie dotyczył. Należy ustalić, czy etycznie uzasadnione jest umożliwienie systemowi sztucznej inteligencji podejmowania decyzji w danym zadaniu, oraz upewnić się, że dostępne są wystarczające i reprezentatywne dane dla wszystkich grup, których to dotyczy.

Wyzwania dotyczą również efektywności energetycznej i zrównoważonego rozwoju. Roboty humanoidalne i fizyczne systemy sztucznej inteligencji wymagają znacznych ilości energii zarówno do działania, jak i do trenowania modeli, na których bazują. Technologia akumulatorów, sprawność manualna, opłacalność, skalowalność i etyczne zarządzanie pozostają istotnymi wyzwaniami. Jednak połączenie spadających kosztów sprzętu, udoskonalonej sztucznej inteligencji i rosnących niedoborów siły roboczej tworzy idealne warunki sprzyjające szybszemu wdrażaniu.

Perspektywy na przyszłość i implikacje strategiczne

Trajektoria rozwoju fizycznej sztucznej inteligencji (AI) i zaawansowanych systemów robotycznej AI wskazuje na fundamentalne przekształcenie krajobrazu przemysłowego i społecznego w nadchodzących latach. Połączenie przełomów technologicznych, potrzeb ekonomicznych i ram regulacyjnych tworzy środowisko, które przyspiesza transformację od eksperymentalnych projektów pilotażowych do powszechnego zastosowania komercyjnego.

Rewolucja w modelach Foundation w robotyce stanowi jeden z najważniejszych punktów zwrotnych. Obecnie obserwuje się gwałtowny rozwój robotów humanoidalnych sterowanych przez modele Foundation. Oprócz autonomicznego, kompleksowego sterowania robotami z wykorzystaniem takich modeli, tzw. World Foundation Models służą do generowania lub replikacji skalowalnych danych treningowych dla modeli Foundation. W przypadku niektórych, wciąż ograniczonych zastosowań, takich jak proste, powtarzalne i męczące zadania manualne w produkcji i logistyce, a potencjalnie nawet roboty domowe, roboty sterowane przez modele Foundation mogą stać się dostępne w ciągu najbliższych pięciu lat. W perspektywie średnio- i długoterminowej pojawią się również bardziej złożone i wymagające zadania.

Uogólnianie i zarządzanie flotą

Rozwój uniwersalnych modeli sztucznej inteligencji (AI) do optymalizacji flot robotów stanowi obiecujący sposób na przezwyciężenie fragmentacji. Modele podstawowe (fundamentalne) zostały zaprojektowane tak, aby rozumieć i wykonywać szeroki zakres zadań w różnych typach robotów. Uczą się ogólnych koncepcji i zachowań, zamiast być ponownie szkolonymi do każdego konkretnego zadania. DeepFleet firmy Amazon i NavFoM firmy Galbot umożliwiają sterowanie heterogenicznymi flotami robotów za pomocą jednego modelu AI. NavFoM jest opisywany jako pierwszy na świecie model bazowy AI z nawigacją między różnymi ucieleśnieniami i zadaniami. Jego celem jest nauczenie jednego modelu AI ogólnej koncepcji ruchu, umożliwiając zastosowanie tego samego modelu podstawowego w szerokiej gamie typów robotów, od robotów kołowych i humanoidalnych po drony.

Postępy w dziedzinie inteligencji przestrzennej dzięki modelom multimodalnym otwierają nowe wymiary. Seria SenseNova SI opiera się na uznanych, multimodalnych modelach bazowych i rozwija solidną i wydajną inteligencję przestrzenną. Modele te charakteryzują się nowymi możliwościami generalizacji, a precyzyjne dostrajanie do konkretnych podzbiorów QA transformacji widoku 3D prowadzi do nieoczekiwanych korzyści w transferze do powiązanych, ale wcześniej nieobserwowanych zadań, takich jak odnajdywanie ścieżek w labiryncie. Ulepszone możliwości inteligencji przestrzennej otwierają obiecujące możliwości zastosowań, szczególnie w dziedzinie manipulacji ucieleśnionej, gdzie zaobserwowano znaczną poprawę wskaźników sukcesu, nawet bez dalszego dostrajania.

Dane syntetyczne i moment ChatGPT w robotyce

Modele Cosmos World Foundation firmy Nvidia stanowią potencjalny przełom w dziedzinie ChatGPT dla robotyki. Te fizyczne modele sztucznej inteligencji (AI) są kluczowe dla umożliwienia robotom ćwiczenia interakcji w świecie rzeczywistym w sposób jak najbardziej realistyczny w symulacjach 3D. Opracowanie takich fizycznych modeli AI jest kosztowne i wymaga ogromnych ilości danych ze świata rzeczywistego oraz szeroko zakrojonych testów. Modele Cosmos World Foundation oferują programistom prosty sposób na generowanie ogromnych ilości fotorealistycznych, opartych na fizyce danych syntetycznych do trenowania i oceny istniejących modeli.

Cykl inwestycyjny w fizyczną sztuczną inteligencję do 2030 roku wskazuje na znaczne przepływy kapitału. Prognozy rynkowe wskazują na silny wzrost do 2030 roku, z wydatkami sięgającymi prawdopodobnie od 60 do 90 miliardów dolarów w 2026 roku, a całkowitymi wydatkami w ciągu pięciu lat od 0,4 do 0,7 biliona dolarów. Prym wiedzie produkcja, a następnie logistyka, a usługi rozwijają się wraz z dojrzewaniem narzędzi. ABI Research szacuje, że globalny rynek robotyki będzie wart 50 miliardów dolarów w 2025 roku i prognozuje, że do 2030 roku osiągnie wartość około 111 miliardów dolarów, ze średnią roczną stopą wzrostu na poziomie kilkunastu procent.

Fizyczna sztuczna inteligencja (SI) transformuje produkcję, prognozując wzrost na poziomie 23% do 2030 roku. Globalny rynek SI w przemyśle osiągnął wartość 43,6 miliarda dolarów w 2024 roku i jest nastawiony na roczny wzrost na poziomie 23% do 2030 roku, napędzany przez zastosowania SI w produkcji. Ten rozwój oznacza odejście od tradycyjnej automatyzacji opartej na sztywnych, wstępnie zaprogramowanych robotach. Dzisiejsza fizyczna SI integruje systemy wizyjne, czujniki dotykowe i adaptacyjne algorytmy, umożliwiając maszynom wykonywanie nieprzewidywalnych zadań.

Presja na fizyczną sztuczną inteligencję pojawia się w krytycznym momencie, gdy napięcia geopolityczne i zakłócenia w łańcuchach dostaw zwiększają zapotrzebowanie na elastyczną produkcję. Postęp w robotyce przemysłowej na nowo definiuje automatyzację i wspiera odporność oraz wzrost w sektorach dotkniętych niedoborem siły roboczej. W zakładach motoryzacyjnych roboty oparte na sztucznej inteligencji i wyposażone w funkcje uczenia się w czasie rzeczywistym wypełniają role, które kiedyś uważano za zbyt niuansowe dla maszyn, takie jak adaptacyjne spawanie czy kontrola jakości w zmiennych warunkach. Przewiduje się, że ta zmiana obniży koszty nawet o 20% w zakładach produkujących duże ilości.

Szanse gospodarcze dla Niemiec i Europy

Strategiczne implikacje dla niemieckich i europejskich firm są znaczące. Niedobór wykwalifikowanych pracowników dotyka szczególnie przemysł i logistykę, a jednocześnie rośnie zapotrzebowanie. Niemiecki przemysł znajduje się pod presją; niedobór wykwalifikowanych pracowników spowalnia wzrost, rosnąca złożoność wymaga szybkiej adaptacji, inwestycje w wydajność i odporność są niezbędne, a wzrost produktywności jest kluczem do konkurencyjności. Fizyczna sztuczna inteligencja stanowi dla Niemiec szansę na powrót do czołówki przemysłu. Transformacja niemieckiego przemysłu nie jest opcją, lecz koniecznością.

Rozwój zmierza w kierunku nowego, fundamentalnego modelu fizycznego, napędzanego przez ucieleśnioną inteligencję, który potencjalnie zdominuje kierunek multimodalny. W świecie rzeczywistym wszystko jest pełne szczegółów, takich jak kontakt, tarcie i zderzenia, które trudno opisać słowami lub obrazami. Jeśli model nie jest w stanie zrozumieć tych fundamentalnych procesów fizycznych, nie może formułować wiarygodnych prognoz dotyczących świata. Będzie to inna ścieżka rozwoju niż w przypadku głównych modeli językowych.

Rozwój multimodalnej sztucznej inteligencji wykracza poza tekst. Modele multimodalne łączą różne architektury neuronowe, takie jak transformatory wizyjne dla danych wizualnych, kodery mowy dla danych audio oraz duże modele językowe do logicznego rozumowania i generowania tekstu, w jeden system. Opieka zdrowotna ewoluuje w kierunku danych sensorycznych, a multimodalna sztuczna inteligencja jest w stanie skanować głos, twarz i skany medyczne pacjenta, aby wykryć wczesne objawy choroby. Nie zastępuje ona lekarzy, lecz daje im nadludzką wizję.

Wizja fizycznej sztucznej inteligencji (AI) działającej bezproblemowo w naszym środowisku wymaga dalszych badań i rozwoju, aby zapewnić niezawodność i bezpieczeństwo tych systemów. Przyszłość może przynieść większą integrację oprogramowania robotycznego typu open source, takiego jak ROS, z lokalnymi metodami sterowania, zmniejszając zależność od usług w chmurze i dając użytkownikom większą kontrolę nad swoimi urządzeniami. Jednocześnie producenci i organy regulacyjne muszą stale podnosić standardy bezpieczeństwa i ochrony danych, aby utrzymać zaufanie użytkowników i odpowiedzialnie wykorzystać potencjał robotyki.

Nadchodzące lata będą kluczowe dla rozstrzygnięcia, czy dzisiejsze projekty pilotażowe przekształcą się w opłacalne modele biznesowe. Pewne jest jednak, że połączenie autonomii fizycznej i cyfrowej ukształtuje przyszłość. Sztuczna inteligencja wychodzi ze swojej odizolowanej roli i staje się integralną częścią rzeczywistych procesów i decyzji. To początek fazy, w której jej bezpośredni wpływ będzie bardziej namacalny niż kiedykolwiek wcześniej. Rozwój fizycznej i robotycznej sztucznej inteligencji to nie koniec, lecz początek fundamentalnej transformacji, której pełny wpływ stanie się widoczny dopiero w nadchodzących dekadach.

☑️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