Inteligență artificială fizică generativă și modele de bază pentru roboți: Transformarea roboticii prin sisteme de învățare

Sfârșitul programării: Când mașinile învață pur și simplu observând – Când mașinile învață să gândească în loc să se supună rigid

Robotica trece în prezent printr-o schimbare fundamentală de paradigmă care schimbă fundamental modul în care funcționează sistemele autonome. Deși roboții industriali au fost utilizați în producție timp de decenii, aceștia au fost până acum limitați la procese rigide, predefinite. Aceste mașini urmau instrucțiuni de tip „if-then” programate cu precizie și puteau efectua doar sarcinile pentru care erau codificate explicit. Fiecare cerință nouă, fiecare linie de producție modificată, necesita o reprogramare complexă de către personal specializat. Această robotică tradițională se baza pe algoritmi determiniști în care fiecare secvență de mișcare, fiecare poziție de prindere și fiecare reacție la semnalele senzorilor trebuia definită manual.

Descoperirea care are loc acum se bazează pe transferul principiilor cunoscute din inteligența artificială generativă către lumea fizică. Așa cum modelele lingvistice mari dezvoltă o înțelegere statistică a limbajului prin antrenament pe cantități enorme de text, acum se creează modele de bază pentru roboți care dobândesc o înțelegere a lumii tridimensionale și a relațiilor fizice prin observare și simulare. Aceste modele nu mai sunt programate pentru fiecare acțiune în parte, ci învață abilități generice pe care le pot aplica în situații noi.

Directorul general al Nvidia, Jensen Huang, numește acest moment „momentul ChatGPT al roboticii”, o analogie care subliniază dimensiunea revoluționară a acestei dezvoltări. Așa cum ChatGPT a demonstrat publicului larg în noiembrie 2022 de ce sunt capabile modelele lingvistice moderne, Modelele Fundației ar putea reprezenta un prag similar pentru roboți. Paralela nu este doar metaforică. Tehnologiile subiacente au în comun principii arhitecturale esențiale. Modelele de transformare, dezvoltate inițial pentru procesarea limbajului, sunt acum adaptate pentru a procesa date senzoriale, traiectorii de mișcare și interacțiuni fizice.

Această dezvoltare are implicații economice de amploare. Industria roboticii este pregătită pentru o creștere rapidă care ar putea eclipsa evoluțiile anterioare. Deși aproximativ patru milioane de roboți industriali sunt utilizați în prezent la nivel mondial, cercetătorii de piață prevăd că roboții umanoizi ar putea ajunge doar la douăzeci de milioane de unități până în 2030. Cele mai ambițioase previziuni de la ARK Invest anticipează un volum maxim de piață de douăzeci și patru de trilioane de dolari americani pentru roboții umanoizi. Aceste cifre pot părea exagerate, dar reflectă puterea transformatoare pe care experții o atribuie acestei tehnologii.

Legat de asta:

• Industria IA 5.0: Cum aduce proiectul Prometheus al lui Jeff Bezos (Amazon), în valoare de 6,2 miliarde de dolari, inteligența artificială în fabrici

De la algoritmi rigizi la sisteme adaptive

Evoluția tehnologică de la roboții programați la cei care învață are loc pe mai multe niveluri. În esență, aceasta implică o trecere de la sistemele bazate pe reguli la abordări bazate pe date. Programarea tradițională a roboților se baza pe instrucțiuni explicite pentru fiecare eventualitate. Un robot de pe o linie de asamblare trebuia să știe cu precizie unde va fi amplasată o componentă, orientarea acesteia și forța și viteza cu care ar trebui să o prindă. Această precizie necesita medii structurate care să minimizeze variabilitatea.

Modelele fundamentale pentru roboți se opresc din această paradigmă prin extragerea de tipare statistice din seturi mari de date. În loc să implementeze reguli explicite, aceste modele învață reprezentări implicite ale sarcinilor, obiectelor și strategiilor de manipulare. Procesul de învățare este similar cu învățarea umană prin observare și imitație. Un model este alimentat cu mii sau milioane de demonstrații care arată cum sunt executate sarcini specifice. Din aceste date, rețeaua neuronală extrage tipare și strategii pe care le poate aplica apoi în situații noi, similare.

Datele pentru aceste modele fundamentale provin din diverse surse. Inteligența Fizică a colectat aproximativ 10.000 de ore de date despre roboți din lumea reală pentru a antrena primul său model fundamental. Startup-ul GEN-0 raportează un set de date și mai mare, de 270.000 de ore de date de manipulare din lumea reală, provenite din case, depozite și locuri de muncă din întreaga lume. Aceste seturi de date sunt enorme, dar sunt mult sub nivelul trilioanelor de token-uri utilizate pentru a antrena modele lingvistice mari. Discrepanța se explică prin natura datelor. Datele despre roboți sunt mai dificil de colectat, deoarece necesită interacțiuni fizice în lumea reală. Nu poți pur și simplu să descarci milioane de videoclipuri de pe internet și să speri că este suficient. Datele despre roboți trebuie adesea generate activ, prin teleoperare, demonstrații umane sau sisteme automate de colectare a datelor.

Aici intervine simularea, care joacă un rol cheie în cercetarea modernă în robotică. Simulatoarele bazate pe fizică permit generarea unor cantități practic nelimitate de date sintetice de antrenament. Nvidia a creat platforme precum Omniverse și Isaac Sim, care oferă medii virtuale extrem de realiste în care roboții pot fi antrenați. Modelele World Foundation, pe care Nvidia le dezvoltă sub numele Cosmos, generează secvențe video fotorealiste din intrări simple care respectă legile fizicii și pe baza cărora roboții pot învăța virtual.

Ideea este convingătoare. În loc să înregistreze milioane de ore de interacțiuni în lumea reală, roboții pot fi antrenați în simulări în care timpul este comprimat și mii de instanțe de roboți învață în paralel. Provocarea constă în reducerea așa-numitei discrepanțe dintre simulare și realitate, adică discrepanța dintre comportamentul simulat și cel din lumea reală. Un robot care funcționează perfect în simulare poate eșua în lumea reală dacă proprietățile fizice precum frecarea, elasticitatea sau inexactitățile senzorilor nu au fost modelate corect.

Rolul actorilor germani în peisajul roboticii globale

Germania are o industrie de robotică cu o tradiție îndelungată și este considerată una dintre țările lider în automatizarea industrială. Densitatea roboților în producția germană este printre cele mai mari din lume, cu aproximativ trei sute de roboți la zece mii de angajați. Această forță a roboticii tradiționale oferă o bază solidă, dar rămâne întrebarea dacă Germania poate gestiona cu succes tranziția către roboți cognitivi, bazați pe inteligență artificială.

Mai multe companii germane și europene se poziționează pe această piață emergentă. Agile Robots, cu sediul central la München, a devenit unul dintre cei mai ambițioși jucători. În noiembrie 2025, compania a anunțat primul său robot umanoid, Agile One, special conceput pentru medii industriale și programat pentru producție într-o nouă fabrică din Bavaria până la începutul anului 2026. Agile Robots subliniază faptul că instruirea Modelului său de Fundație Robot are loc în principal la München și se bazează pe date de producție din lumea reală. Un parteneriat cu Deutsche Telekom și Nvidia permite instruirea pe noul Industrial AI Cloud, găzduit în centre de date germane și conform standardelor europene de protecție a datelor.

Această abordare este semnificativă din punct de vedere strategic. În timp ce mulți concurenți se bazează pe date sintetice sau generice, Agile Robots, prin propria producție și prin clienții săi din industria auto și electronică, deține unul dintre cele mai mari seturi de date industriale din Europa. Datele sunt forța vitală a inteligenței artificiale, iar accesul la date de înaltă calitate, din lumea reală, oferă un avantaj competitiv substanțial. Compania are deja peste 20.000 de soluții robotice în funcțiune și colectează continuu date noi din aplicații din lumea reală.

NEURA Robotics, cu sediul în Metzingen, Germania, urmărește o abordare la fel de ambițioasă. Compania se poziționează în domeniul roboticii cognitive și colaborează îndeaproape cu Nvidia pentru a dezvolta modele de bază pentru sistemele sale robotice. NEURA pune accent pe combinarea datelor din lumea reală cu simulări avansate și a dezvoltat o arhitectură AI multi-strat care combină procesarea senzorilor în timp real, inferența locală pe robot și învățarea distribuită multi-agent. În octombrie 2025, NEURA și-a anunțat extinderea în Hangzhou, China, cu un capital social înregistrat de 45 de milioane de euro, subliniind concentrarea globală a companiei.

Centrul Aerospațial German (DLR) investește, de asemenea, în modele fundamentale, dar cu un accent mai larg pe aplicații în aviație, spațiu și transporturi. Proiectul de Adaptare a Modelelor Fundamentale al DLR își propune să facă modelele de inteligență artificială de mari dimensiuni utilizabile pentru aplicații specifice și să dezvolte modele ușoare și specializate. Deși DLR nu dezvoltă direct roboți umanoizi comerciali, cercetarea sa contribuie la baza de cunoștințe pe care actorii industriali o pot construi.

Cu toate acestea, poziția companiilor germane nu este lipsită de provocări. Concurența globală este intensă, iar atât SUA, cât și China investesc masiv în robotică și inteligență artificială. În prima jumătate a anului 2025, China a investit de șase ori, iar SUA de patru ori mai mult capital în robotica bazată pe inteligență artificială decât Uniunea Europeană. Acest deficit de investiții este îngrijorător. În timp ce Europa a investit peste douăzeci de miliarde de euro în companii de inteligență artificială, SUA alocă anual o sută douăzeci de miliarde de dolari, iar China a investit nouă sute doisprezece miliarde de dolari în inteligență artificială și tehnologii conexe în ultimul deceniu.

Peisajul de reglementare din Europa contribuie la această discrepanță. Deși Legea privind inteligența artificială și GDPR urmăresc obiectivul important de a promova dezvoltarea responsabilă a inteligenței artificiale și de a asigura confidențialitatea datelor, ele restricționează simultan accesul la datele de instruire și cresc costurile de conformitate, împovărând în mod disproporționat companiile mai mici. În timp ce Europa reglementează, companiile americane și chineze experimentează cu mult mai puține restricții.

Dimensiunea economică a transformării tehnologice

Introducerea modelelor fundamentale în robotică are implicații economice de amploare care se extind dincolo de industria roboticii în sine. În esență, aceasta abordează întrebarea cum automatizarea poate crește productivitatea, poate atenua deficitul de lucrători calificați și poate asigura competitivitatea economiilor extrem de industrializate, precum Germania.

Costurile de instruire pentru modelele de fundație sunt substanțiale și în continuă creștere. În timp ce modelul original Transformer a costat în jur de nouă sute de dolari în 2017, costurile estimate de instruire pentru GPT-4 de la OpenAI au fost de șaptezeci și opt de milioane de dolari, iar pentru Gemini Ultra de la Google de o sută nouăzeci și unu de milioane de dolari. Aceste sume depășesc cu mult bugetele disponibile instituțiilor academice sau companiilor mai mici. Prin urmare, dezvoltarea de modele de fundație competitive necesită o investiție de capital care poate fi obținută doar de companii bine finanțate sau prin finanțare guvernamentală.

Pentru modelele de fundație specifice roboticii, costurile exacte sunt mai greu de cuantificat, dar este probabil ca acestea să fie de un ordin de mărime similar, dacă nu chiar mai mari. Necesitatea de a colecta cantități mari de date despre roboți din lumea reală necesită o infrastructură hardware extinsă și costuri operaționale. Physical Intelligence raportează că sistemul său de generare a datelor furnizează peste zece mii de ore noi de date despre roboți săptămânal. Operarea unui astfel de sistem cu mii de dispozitive de colectare a datelor și roboți din întreaga lume este costisitoare.

Randamentul investiției pentru aceste proiecte depinde de faptul dacă modelele de fundație dezvoltate oferă într-adevăr beneficiile promise. Justificarea economică pentru roboții umanoizi se bazează pe capacitatea lor de a înlocui sau completa munca umană în anumite domenii. Un studiu realizat de Nexery prezice că roboții umanoizi ar putea automatiza până la 40% din sarcinile efectuate în prezent manual, cu accent pe asamblare, logistică și întreținere. Perioada de recuperare a investiției așteptată este mai mică de 56 de sutimi de an, ceea ce face ca roboții umanoizi să fie o investiție atractivă.

Aceste calcule se bazează pe presupunerea că vor scădea costurile de achiziție pentru roboții umanoizi. În timp ce primele modele vor costa în medie optzeci de mii de dolari americani în 2025, până în 2030 se așteaptă un preț de aproximativ douăzeci până la treizeci de mii de dolari. Această reducere a costurilor ar fi determinată de economii de scară, îmbunătățiri tehnologice și concurență. Prin comparație, un lucrător industrial mediu din Germania costă un angajator aproximativ cincizeci până la șaptezeci de mii de euro pe an, inclusiv contribuțiile și beneficiile de asigurări sociale. Un robot care poate lucra non-stop, nu necesită pauze și nu se îmbolnăvește s-ar putea amortiza în câțiva ani în aceste condiții.

Impactul economic este ambivalent. Pe de o parte, automatizarea prin intermediul roboților cognitivi ar putea contribui la atenuarea deficitului acut de lucrători calificați în multe sectoare. Germania și alte țări extrem de industrializate se confruntă cu schimbări demografice care reduc numărul de lucrători disponibili. Roboții ar putea umple golurile și menține productivitatea. Pe de altă parte, există îngrijorări că automatizarea va duce la pierderi de locuri de muncă, în special în sectoarele care implică sarcini fizice repetitive.

Experiența istorică arată, însă, că progresul tehnologic nu duce la șomaj în masă pe termen lung, ci mai degrabă la schimbări structurale pe piața muncii. Apar noi domenii ocupaționale care necesită întreținerea, programarea și monitorizarea sistemelor automatizate. Cerințele de calificare se mută de la munca pur fizică la abilități tehnice și cognitive. Provocarea pentru politica educațională este de a pregăti forța de muncă pentru această transformare și de a oferi programe de recalificare.

Domenii de interes industrial: B2B, digitalizare (de la IA la XR), inginerie mecanică, logistică, energii regenerabile și industrie

Mai multe informații aici:

• Centru de afaceri de experți

Un centru tematic care oferă perspective și expertiză:

• Platformă de cunoștințe care acoperă economiile globale și regionale, inovația și tendințele specifice industriei
• O colecție de analize, perspective și informații generale din principalele noastre domenii de interes
• Un loc pentru expertiză și informații despre evoluțiile actuale din afaceri și tehnologie
• Un hub pentru companiile care caută informații despre piețe, digitalizare și inovații industriale

Competiția pentru leadership tehnologic

Peisajul competitiv global în robotică este caracterizat de un triunghi între SUA, China și Europa, fiecare regiune prezentând puncte forte și puncte slabe distincte. SUA domină în modelele fundamentale pentru inteligența artificială. OpenAI, Anthropic, Google și Meta au dezvoltat cele mai puternice modele lingvistice și posedă o expertiză enormă în scalarea rețelelor neuronale. Acum transferă această competență în robotică. Companii precum Figure AI, 1X Technologies și Physical Intelligence lucrează intens la roboți umanoizi controlați de modele fundamentale.

China a devenit cea mai mare piață mondială pentru roboți industriali. În 2024, 54% din totalul roboților industriali nou instalați se aflau în China, comparativ cu 17% în Uniunea Europeană. Guvernul chinez a definit robotica ca o prioritate strategică și promovează masiv industria prin programe precum Made in China 2025. China își propune să producă aproximativ 40 de milioane de roboți până în 2030, o cifră care subliniază ambițiile guvernului. China este, de asemenea, lider în brevetele de inteligență artificială, deținând peste 70% din brevetele globale de inteligență artificială generativă, comparativ cu 21% din SUA și doar 2% din Europa.

Europa, inclusiv Germania, se mândrește cu campioni în robotică consacrați, precum KUKA, ABB și Stäubli, precum și cu o industrie furnizoare puternică. Punctele forte ale Europei constă în ingineria de precizie, calitatea hardware-ului și o înțelegere profundă a proceselor industriale. Aceste puncte forte sunt valoroase, dar nu sunt suficiente pentru a domina domeniul roboticii cognitive. Provocarea constă în combinarea excelenței hardware-ului cu expertiza în domeniul inteligenței artificiale.

Achizițiile și investițiile din ultimii ani ilustrează schimbările din industrie. Preluarea KUKA de către conglomeratul chinez Midea în 2016 a fost un semnal de alarmă pentru Europa. Anunțul recent al SoftBank privind achiziția diviziei de robotică ABB, în valoare de 5 miliarde de dolari, demonstrează că investitorii asiatici investesc agresiv în expertiza europeană în robotică. Aceste achiziții aduc capital și acces la piață, dar prezintă și riscul de a pierde know-how strategic.

Companii europene precum NEURA Robotics se extind în China pentru a obține acces la această piață vastă și la resursele locale. Deși această strategie este de înțeles din perspectiva afacerilor, ea ridică și întrebări cu privire la suveranitatea tehnologică. Dacă firmele europene de robotică își relochează din ce în ce mai mult capacitățile de cercetare și dezvoltare în China, așa cum este cazul Stihl, care a mutat acolo dezvoltarea mașinilor sale robotizate de tuns iarba, există riscul unei pierderi pe termen lung a expertizei.

Răspunsul la aceste provocări necesită o politică europeană strategică în domeniul roboticii și inteligenței artificiale. Prin Regulamentul său privind inteligența artificială, UE a creat un cadru de reglementare bazat pe riscuri, care ar putea servi drept model global. Cu toate acestea, reglementarea singură nu creează inovație. Investițiile semnificative în cercetare, infrastructură și formarea profesioniștilor calificați sunt esențiale. Parteneriatele anunțate în cadrul inițiativei „Campionii UE în inteligență artificială”, cu peste un miliard de euro în investiții în inteligență artificială, reprezintă un pas în direcția corectă, dar aceste sume rămân modeste în comparație cu SUA și China.

Legat de asta:

• Potențialul pentru IMM-uri – Robotică bazată pe inteligență artificială pentru întreprinderile mijlocii: Transformarea lumii muncii și noi avantaje competitive

Modelele de fundație ca rezolvitori universali de probleme

Inovația cheie a Modelelor Fundamentale constă în capacitatea lor de generalizare. Sistemele robotice tradiționale erau specifice sarcinilor, adică erau adaptate la o singură sarcină. Un robot de sudură putea suda, un robot de prindere putea prinde, iar trecerea la o sarcină nouă necesita o reprogramare complexă. Modelele Fundamentale urmăresc generalitatea sarcinilor, capacitatea de a gestiona o gamă largă de sarcini cu același model.

Această abordare este cunoscută și sub denumirea de învățare cu zero shot-uri sau învățare cu puține shot-uri. Învățarea cu zero shot-uri înseamnă că un model poate rezolva o sarcină nouă fără o instruire specifică pentru acea sarcină, bazându-se pe cunoștințele sale generale. Învățarea cu puține shot-uri înseamnă că sunt necesare doar câteva demonstrații pentru a adapta modelul la o sarcină nouă. Aceste capabilități sunt transformatoare pentru robotică, deoarece cresc dramatic flexibilitatea.

La CES 2025, Nvidia a demonstrat cu modelul său Isaac GR00T N1 Foundation cum un robot poate fi adaptat pentru sarcini noi printr-un antrenament post-tehnic minim. Modelul prezintă o arhitectură duală inspirată de principiile cogniției umane. Sistemul 1 este un model de gândire rapidă și acțiune care permite reacții reflexive. Sistemul 2 este un model de gândire lentă pentru luarea deciziilor și planificarea deliberată. Această arhitectură permite robotului atât să reacționeze rapid la evenimente, cât și să gestioneze sarcini complexe, cu mai mulți pași.

Compania 1X Technologies a prezentat un robot umanoid care îndeplinea autonom sarcini de curățenie casnică, după ce a fost echipat cu un model de politici bazat pe GR00T N1. Autonomia sistemului se baza pe capacitatea sa de a interpreta inputul vizual, de a înțelege contextul sarcinii și de a executa acțiuni adecvate fără a fi necesară programarea explicită a fiecărei mișcări.

Franka Emika, o companie germană de robotică, a integrat, de asemenea, Nvidia GR00T în sistemul său Franka Research 3 și a demonstrat la Automatica 2025 un sistem cu două brațe care efectua autonom sarcini complexe de manipulare. Sistemul a fost capabil să deducă ținte pe baza datelor de intrare de la cameră și să execute acțiuni adecvate în timp real, fără integrare manuală sau inginerie de sarcini.

Aceste exemple demonstrează că modelele fundamentale au potențialul de a democratiza robotica. Deși programarea roboților necesita anterior cunoștințe specializate, în viitor chiar și companiile mai mici și utilizatorii fără expertiză tehnică aprofundată ar putea utiliza roboți în scopurile lor. Dezvoltarea modelelor de tip „roboți ca serviciu” ar putea consolida această tendință prin reducerea și mai mult a barierelor de intrare.

Importanța datelor și a simulărilor

Calitatea unui model fundamental depinde în mod esențial de datele pe baza cărora este antrenat. În procesarea limbajului natural, trilioane de cuvinte erau ușor disponibile pe internet, dar astfel de cantități vaste de date nu sunt ușor accesibile pentru robotică. Decalajul de date al roboților este o problemă fundamentală. Un model fundamental ipotetic, dacă ar fi antrenat pe aceeași cantitate de date ca un model lingvistic mare, ar necesita sute de mii de ani de colectare a datelor, chiar dacă mii de roboți ar genera date în mod continuu.

Simulările oferă o cale de ieșire din această dilemă. Simulatoarele bazate pe fizică pot genera cantități practic nelimitate de date sintetice. Provocarea constă în asigurarea faptului că comportamentele învățate în simulare sunt transferabile în lumea reală. Diverse tehnici sunt utilizate pentru a reduce decalajul dintre simulare și realitate. Randomizarea domeniului modifică sistematic parametrii fizici din simulare, făcând modelul mai robust împotriva variațiilor din lumea reală. Învățarea prin întărire cu feedback uman permite antrenarea modelelor folosind semnale de recompensă derivate atât din simulări, cât și din interacțiunile din lumea reală.

Nvidia Cosmos, conceput ca un Model Fundamental al Lumii, generează secvențe video fotorealiste din date simple de intrare, servind drept medii de antrenament pentru roboți. Ideea este că roboții pot învăța în aceste lumi generate fără costurile și riscurile experimentelor din lumea reală. Modelul înțelege proprietățile fizice și relațiile spațiale, asigurându-se că scenariile generate sunt realiste.

O altă abordare promițătoare este utilizarea datelor video umane. Oamenii efectuează zilnic milioane de sarcini de manipulare, care sunt înregistrate pe video. Dacă devine posibilă extragerea de informații relevante pentru învățarea roboților din aceste videoclipuri, baza de date ar putea fi extinsă semnificativ. Modelele de limbaj vizual, cum ar fi CLIP, au arătat că conceptele vizuale pot fi învățate din limbajul natural, iar abordări similare sunt explorate în prezent pentru robotică.

Instituțiile de cercetare germane și europene contribuie la aceste dezvoltări. Institutul Fraunhofer pentru Fluxul de Materiale și Logistică lucrează la simulări robotice și sisteme de învățare automată. Centrul German de Cercetare pentru Inteligență Artificială (DFKI) dezvoltă metode de inteligență artificială pentru învățarea prin roboți. Această cercetare este fundamentală pentru competitivitatea companiilor europene, dar trebuie susținută de o finanțare suficientă și de transferul de cunoștințe în aplicații industriale.

Provocări și întrebări deschise

În ciuda progresului enorm, rămân numeroase provocări. Robustețea modelelor de fundație este o problemă cheie. Un model care are performanțe bune într-un mediu de testare poate eșua în lumea reală atunci când se confruntă cu situații neașteptate. Generalizabilitatea, considerată un avantaj major, trebuie să se dovedească într-o gamă largă de scenarii.

Siguranța sistemelor autonome este o altă dimensiune critică. Întrucât roboții operează din ce în ce mai autonom și iau decizii bazate pe modele fundamentale, cum se poate garanta că aceștia se comportă în siguranță și nu pun în pericol oamenii? Robotica tradițională se baza pe mecanisme de siguranță codificate fix. Cu sistemele de învățare, astfel de limite stricte sunt mai dificil de implementat.

Implicațiile etice și sociale ale roboticii cognitive sunt intens dezbătute. Chestiunea responsabilității este redefinită. Dacă un robot ia o decizie care are ca rezultat un prejudiciu, cine poartă responsabilitatea? Producătorul robotului, dezvoltatorul modelului de bază, operatorul sau robotul în sine? Aceste întrebări nu sunt banale și necesită clarificări legale și de reglementare.

Impactul asupra pieței muncii este un subiect de dezbatere aprinsă. În timp ce unii experți susțin că roboții vor atenua deficitul de competențe și vor crea noi locuri de muncă, alții se tem că, în special, lucrătorii slab calificați ar putea fi disponibilizați. Un studiu estimează că roboții umanoizi ar putea automatiza până la 40% din sarcinile manuale. Provocarea societală constă în gestionarea tranziției într-un mod care să asigure că beneficiile automatizării sunt distribuite echitabil, iar perturbările sociale sunt reduse la minimum.

Importanța strategică pentru Germania și Europa

Dezvoltarea roboticii cognitive nu este doar o problemă tehnologică, ci și una geopolitică. Capacitatea de a dezvolta și produce roboți inteligenți este din ce în ce mai mult văzută ca un factor strategic. Robotica își găsește aplicații nu doar în sectoarele civile, ci și în apărare, unde sistemele autonome câștigă importanță.

Germania are potențialul de a prelua un rol de lider în robotica cognitivă dacă se stabilește cadrul potrivit. Punctele sale forte rezidă în mecanica de precizie, dezvoltarea de software și o înțelegere profundă a proceselor industriale. Industria auto, din punct de vedere istoric un motor cheie al roboticii, ar putea juca din nou un rol central. Rețelele sale de furnizori consacrate și baza extinsă de date provenite de la milioane de procese de fabricație din lumea reală reprezintă atuuri valoroase.

Totuși, acest potențial trebuie valorificat activ. O strategie de robotică pentru Germania și Europa ar trebui să cuprindă mai multe elemente. În primul rând, sunt necesare investiții semnificative în cercetare și dezvoltare pentru a ține pasul cu SUA și China. În al doilea rând, cadrul de reglementare trebuie conceput pentru a încuraja inovația, mai degrabă decât a o împiedica, fără a compromite standardele de siguranță și etică. În al treilea rând, colaborarea dintre industrie, instituțiile de cercetare și startup-uri ar trebui intensificată pentru a accelera transferul de cunoștințe în produse comercializabile.

Promovarea antreprenoriatului și crearea unui mediu atractiv pentru startup-urile din domeniul roboticii sunt cruciale. Multe dintre cele mai inovatoare dezvoltări provin de la startup-uri agile și tolerante la riscuri. Germania și Europa trebuie să se asigure că astfel de companii au acces la capital, talente și piețe.

Formarea lucrătorilor calificați este un alt factor critic. Cererea de experți în inteligență artificială, robotică și domenii conexe depășește cu mult oferta. Universitățile și școlile profesionale trebuie să își adapteze programele de învățământ și să intensifice formarea în aceste domenii. În același timp, ar trebui oferite programe de recalificare lucrătorilor existenți, astfel încât aceștia să poată gestiona tranziția către o forță de muncă automatizată.

De la mașini rigide la parteneri de învățare – drumul Europei către era roboticii

Transformarea de la roboți programați la roboți care învață reprezintă una dintre cele mai semnificative schimbări tehnologice ale următoarelor decenii. Modelele de bază pentru roboți au potențialul de a extinde dramatic flexibilitatea și posibilitățile de aplicare ale sistemelor autonome. Roboții nu vor mai fi mașini rigide care îndeplinesc doar sarcini predefinite, ci sisteme adaptive care pot învăța din experiență și se pot adapta la situații noi.

Implicațiile economice sunt de amploare. Automatizarea prin intermediul roboților cognitivi ar putea crește productivitatea în numeroase industrii, ar putea contracara deficitul de competențe și ar putea consolida competitivitatea economiilor puternic industrializate. Previziunile pieței indică o creștere exponențială, cu potențialul de a genera o valoare adăugată de trilioane de dolari.

Germania și Europa se confruntă cu provocarea de a combina punctele lor forte tradiționale în robotică cu noile cerințe ale sistemelor cognitive. Excelența în domeniul hardware al companiilor germane și europene oferă o bază solidă, dar aceasta trebuie completată de expertiza în domeniul inteligenței artificiale. Companii precum Agile Robots și NEURA Robotics demonstrează că jucătorii europeni sunt într-adevăr capabili să concureze în acest domeniu. Cu toate acestea, concurența globală este intensă, iar atât SUA, cât și China investesc masiv în această tehnologie a viitorului.

Această dezvoltare necesită o abordare sistemică care să implice cercetarea, industria, politica și societatea. Inovația tehnologică trebuie să fie însoțită de o reglementare inteligentă care să asigure standarde de siguranță și etice fără a înăbuși inovația. Dezbaterea societală despre impactul automatizării trebuie să fie condusă constructiv pentru a atenua temerile și a evidenția beneficiile.

Tranziția de la roboții programați la roboții care învață este mai mult decât un simplu progres tehnologic. Marchează începutul unei noi ere în care mașinile nu mai sunt simple unelte, ci parteneri care lucrează alături de oameni pentru a aborda sarcini complexe. Modul în care societățile vor modela această tranziție va determina dacă beneficiile acestei tehnologii sunt împărtășite pe scară largă și dacă Europa poate juca un rol de lider în această lume nouă. Oportunitățile sunt enorme, dar trebuie valorificate. Acum este momentul să acționăm.

Aici veți afla cum poate compania dumneavoastră să implementeze soluții personalizate de inteligență artificială rapid, în siguranță și fără bariere mari de intrare.

O platformă de inteligență artificială gestionată este soluția completă și fără griji pentru inteligența artificială. În loc să vă confruntați cu tehnologii complexe, infrastructură costisitoare și procese de dezvoltare îndelungate, primiți o soluție gata pregătită, adaptată nevoilor dumneavoastră, de la un partener specializat – adesea în doar câteva zile.

Principalele avantaje, pe scurt:

⚡ Implementare rapidă: De la idee la aplicație gata de utilizare în zile, nu luni. Oferim soluții practice care creează valoare adăugată imediată.

🔒 Securitate maximă a datelor: Datele dumneavoastră sensibile rămân la dumneavoastră. Garantăm procesare sigură și conformă, fără a partaja date cu terțe părți.

💸 Fără risc financiar: Plătești doar pentru rezultate. Investițiile inițiale mari în hardware, software sau personal sunt complet eliminate.

🎯 Concentrează-te pe afacerea ta principală: Concentrează-te pe ceea ce faci cel mai bine. Noi ne ocupăm de întreaga implementare tehnică, operare și mentenanță a soluției tale de inteligență artificială.

📈 Pregătit pentru viitor și scalabil: Inteligența artificială crește odată cu tine. Asigurăm optimizare și scalabilitate continuă și adaptăm flexibil modelele la noile cerințe.

Mai multe informații aici:

• Soluția de inteligență artificială gestionată - Servicii industriale de inteligență artificială: cheia competitivității în sectoarele serviciilor, industriei și ingineriei mecanice

☑️ Limba noastră de afaceri este engleza sau germana

☑️ NOU: Corespondență în limba ta maternă!

 

Eu și echipa mea suntem bucuroși să vă fim la dispoziție în calitate de consilier personal.

Mă puteți contacta completând formularul de contact de aici sau pur și simplu sunându-mă la +49 89 89 674 804 ( München) . Adresa mea de e-mail este: wolfenstein@xpert.digital

Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.

 

 

☑️ Suport pentru IMM-uri în strategie, consultanță, planificare și implementare

☑️ Crearea sau realinierea strategiei digitale și a digitalizării

☑️ Extinderea și optimizarea proceselor de vânzări internaționale

☑️ Platforme de tranzacționare B2B globale și digitale

☑️ Dezvoltare Afaceri Pioneer / Marketing / PR / Târguri Comerciale

Xpert.Digital deține cunoștințe aprofundate în diverse industrii. Acest lucru ne permite să dezvoltăm strategii personalizate, aliniate cu precizie cerințelor și provocărilor segmentului dumneavoastră specific de piață. Prin analiza continuă a tendințelor pieței și monitorizarea evoluțiilor din industrie, putem acționa proactiv și oferi soluții inovatoare. Combinația dintre experiență și expertiză generează valoare adăugată și oferă clienților noștri un avantaj competitiv decisiv.

Mai multe informații aici:

• Beneficiați de cele 5 domenii de expertiză ale Xpert.Digital într-un singur pachet – începând de la doar 500 €/lună