IA robotică și IA fizică: Noua eră a automatizării inteligente

Automatizare: De ce inteligența artificială fizică va controla fabrica viitorului – și va transforma industria dumneavoastră

Inteligența artificială se află într-un punct de cotitură fundamental. După decenii în care sistemele de inteligență artificială au funcționat în principal în medii digitale, cum ar fi analiza datelor sau generarea de conținut, tehnologia își părăsește acum cușca virtuală și se manifestă din ce în ce mai mult în realitatea fizică. Această tranziție către așa-numita IA fizică – inteligență întrupată – nu numai că marchează un salt tehnologic, dar anunță potențial următoarea revoluție industrială, deoarece algoritmii abstracți devin sisteme active care interacționează direct cu lumea noastră tridimensională.

Dimensiunea economică a acestei transformări este uluitoare: se preconizează că piața globală pentru inteligența artificială fizică va crește de la o valoare estimată de 5,41 miliarde de dolari în 2025 la o valoare estimată de 61,19 miliarde de dolari până în 2034. În paralel, întregul peisaj al inteligenței artificiale se extinde cu un impuls similar, semnalând o schimbare structurală profundă în modul în care întreprinderile, industriile și societățile vor interacționa cu automatizarea și inteligența în viitor.

Însă IA fizică este mai mult decât simpla implementare a algoritmilor în roboți. În timp ce IA robotică clasică se bazează adesea pe sisteme rigide programate pentru sarcini specifice, IA fizică reprezintă o abordare holistică. Se bazează pe modele fundamentale generalizabile care dezvoltă cunoștințe fundamentale despre lume și permit o înțelegere cuprinzătoare a mediului - o dezvoltare care duce de la arhitecturi cloud centralizate la IA de la marginea dispozitivelor (edge ​​AI) descentralizată, controlată local.

Această nouă generație de sisteme, adesea denumită IA fizică autonomă sau IA întrupată, depășește limitele IA digitală prin reducerea decalajului dintre digital și fizic prin intermediul unor rețele sofisticate de senzori, procesare în timp real și capacități autonome de luare a deciziilor. În esență, obiectivul este de a dezvolta mașini care nu numai că execută comenzi, ci și înțeleg lumea reală și pot răspunde flexibil la provocări neprevăzute - de la controlul autonom al roboților umanoizi în fabrici până la tehnologia agricolă precisă pe câmp. Această dezvoltare este determinată în mod semnificativ de modelele Viziune-Limbaj-Acțiune (VLA) și de simulările bazate pe fizică în gemeni digitali, care permit generarea de date scalabile și fără riscuri pentru antrenarea acestor sisteme robotice.

Când mașinile învață să gândească și să atingă lumea – de ce fuziunea dintre digital și fizic deschide calea următoarei revoluții industriale

Dezvoltarea inteligenței artificiale a atins un punct de cotitură crucial. După decenii în care sistemele de inteligență artificială au operat exclusiv în sfere digitale, limitate la procesarea datelor și generarea de text, imagini sau analize, o transformare fundamentală este în curs de desfășurare. Inteligența artificială își părăsește cușca virtuală și se manifestă din ce în ce mai mult în realitatea fizică. Această dezvoltare marchează tranziția de la inteligența pur digitală la cea întrupată, de la algoritmi abstracti la sisteme acționale care pot interveni direct în lumea noastră tridimensională.

Previziuni de piață și dimensiune economică

Piața globală a inteligenței artificiale fizice demonstrează în mod viu amploarea acestei transformări. Evaluată la 5,41 miliarde de dolari în 2025, se așteaptă ca această piață să crească la 61,19 miliarde de dolari până în 2034, reprezentând o rată medie anuală de creștere de 31,26%. Alți analiști prevăd o creștere și mai dinamică, cu estimări cuprinse între 3,78 miliarde de dolari în 2024 și 67,91 miliarde de dolari până în 2034, ceea ce ar corespunde unei rate anuale de creștere de 33,49%. Aceste cifre impresionante nu reflectă doar o tendință tehnologică, ci semnalează o schimbare structurală în modul în care întreprinderile, industriile și societățile interacționează cu automatizarea și inteligența.

În paralel, piața sistemelor autonome de inteligență artificială se extinde cu un avânt similar. Se preconizează că peisajul global al inteligenței artificiale autonome va crește cu 18,4 miliarde de dolari între 2025 și 2029, reprezentând o rată medie anuală de creștere de 32,4%. Previziunile pentru piața generală a inteligenței artificiale prezintă o imagine și mai amplă: de la 294,16 miliarde de dolari în 2025 la 1.771,62 miliarde de dolari până în 2033. Aceste cifre ilustrează faptul că inteligența artificială nu mai este doar un instrument pentru optimizarea proceselor existente, ci evoluează într-un factor fundamental al transformării economice.

De la cloud la edge: O schimbare de paradigmă

Distincția dintre IA fizică și IA robotică clasică pare subtilă la prima vedere, dar la o examinare mai atentă se dovedește a fi paradigmatică pentru înțelegerea revoluției tehnologice actuale. Ambele concepte operează la intersecția dintre inteligența digitală și manifestarea fizică, însă abordările, capacitățile și potențialul lor diferă fundamental. În timp ce IA robotică tradițională se bazează pe sisteme specializate programate pentru sarcini specifice, IA fizică reprezintă o abordare holistică bazată pe modele fundamentale generalizabile, permițând o percepție fundamentală a lumii în contexte fizice.

Convergența acestor două căi de dezvoltare duce la o nouă generație de sisteme cunoscute sub numele de IA fizică autonomă. Aceste sisteme combină democratizarea IA de înaltă performanță prin modele open-source cu integrarea inteligenței artificiale în sisteme fizice care pot funcționa autonom, descentralizat și independent de infrastructurile cloud centralizate. Această dezvoltare marchează o schimbare structurală de la arhitectura cloud centralizată către o infrastructură IA descentralizată, controlată local.

Distincții conceptuale și fundamente

Distincția dintre IA fizică, IA robotică și conceptele conexe necesită o clarificare conceptuală precisă, deoarece discuțiile actuale implică adesea confuzii care complică înțelegerea specificului lor respectiv. Fundamentele conceptuale ale acestor tehnologii sunt înrădăcinate în tradiții științifice diferite și urmăresc, în unele cazuri, obiective divergente.

În sensul său clasic, IA robotică se referă la implementarea inteligenței artificiale în mașini fizice programate să îndeplinească automat sarcini specifice. Un robot reprezintă hardware-ul, mașina fizică cu senzorii, actuatoarele și componentele sale mecanice. IA funcționează ca software bazat pe algoritmi și învățare automată, permițând luarea autonomă a deciziilor și procesarea datelor. Spre deosebire de roboți, IA în sine nu are o prezență fizică, ci există exclusiv sub formă de software. Punctul crucial este că, deși IA poate fi implementată în roboți pentru a le îmbunătăți capacitățile, aceasta nu este obligatorie.

Limitele roboticii industriale clasice

Roboții industriali convenționali funcționează adesea complet fără inteligență artificială, executând procese repetitive prin programare rigidă punct-la-punct. Aceste sisteme sunt mașini care se mișcă dintr-un punct în altul, ascultând de comenzi predefinite fără a putea face propriile interpretări. Acest lucru face ca procesele să fie rigide și inflexibile. Utilizarea inteligenței artificiale este ceea ce permite în cele din urmă roboților să folosească ochii sub formă de camere 3D, să „vadă” obiecte și să utilizeze inteligența locală pentru a-și crea propriile planuri de mișcare și a manipula obiecte fără o programare precisă punct-la-punct.

IA fizică: Mai mult decât programare

IA fizică depășește semnificativ această definiție din punct de vedere conceptual. Termenul descrie integrarea IA în sisteme precum mașini, drone sau roboți, permițând IA să interacționeze cu lumea fizică reală. IA fizică mută accentul de la automatizarea sarcinilor repetitive la o autonomie mai mare a sistemului. Acest lucru deschide noi domenii de aplicare și un potențial de piață extins. IA fizică se referă la sistemele de IA care înțeleg și interacționează cu lumea reală utilizând abilități motorii, adesea găsite în mașini autonome, cum ar fi roboții, vehiculele autonome și spațiile inteligente.

Spre deosebire de IA tradițională, care operează exclusiv în domenii digitale, IA fizică elimină decalajul dintre digital și fizic prin intermediul unor rețele sofisticate de senzori, al procesării în timp real și al capacităților autonome de luare a deciziilor. Această tehnologie permite mașinilor să își observe mediile folosind senzori, să proceseze aceste informații cu IA și să execute acțiuni fizice prin intermediul unor actuatoare. Diferența fundamentală constă în faptul că IA fizică colectează continuu date din mediile fizice prin intermediul mai multor senzori simultan, dezvoltând astfel o înțelegere cuprinzătoare a mediului.

IA întrupată: Inteligență prin interacțiune

IA întrupată, sau inteligența artificială, se referă la o tendință recentă în cercetarea IA care urmează teoria întrupării. Această teorie postulează că inteligența trebuie înțeleasă în contextul agenților fizici care se comportă într-o lume fizică și socială reală. Spre deosebire de învățarea automată clasică în robotică, IA întrupată cuprinde toate aspectele interacțiunii și învățării într-un mediu: de la percepție și înțelegere la gândire, planificare și, în cele din urmă, execuție sau control.

Cercetările timpurii în domeniul inteligenței artificiale au conceptualizat procesele de gândire ca manipulare abstractă a simbolurilor sau operațiuni de calcul. Accentul s-a pus pe algoritmi și programe de calculator, hardware-ul subiacent fiind considerat în mare parte irelevant. Rodney Brooks, un informatician australian și specialist în științe cognitive, a fost unul dintre primii care au contestat fundamental această perspectivă. În influenta sa conferință, el a criticat practica comună de atunci de a dezvolta sisteme de inteligență artificială folosind o abordare de sus în jos, care se concentra pe emularea abilităților umane de rezolvare a problemelor și de raționament.

Brooks a susținut că modelele de inteligență dezvoltate în cadrul cercetării tradiționale în domeniul inteligenței artificiale, care se bazau în mare măsură pe funcționarea computerelor disponibile la acea vreme, nu semănau aproape deloc cu modul de operare al sistemelor biologice inteligente. Acest lucru este evident din faptul că majoritatea activităților pe care oamenii le desfășoară în viața de zi cu zi nu sunt nici rezolvarea de probleme, nici planificarea, ci mai degrabă un comportament de rutină într-un mediu relativ benign, dar extrem de dinamic. Așa cum învățarea umană se bazează pe explorare și interacțiune cu mediul, agenții întrupați trebuie să își rafineze comportamentul prin experiență.

IA întrupată depășește limitele IA digitală prin interacțiunea cu lumea reală prin intermediul sistemelor de IA fizice. Aceasta își propune să reducă decalajul dintre IA digitală și aplicațiile din lumea reală. Pentru un agent inteligent întrupat, structura și proprietățile sale fizice, capacitățile senzoriale și posibilitățile de acțiune joacă un rol crucial. Inteligența nu ar trebui să existe izolat, ci mai degrabă să se manifeste printr-o interacțiune diversă, multimodală, cu mediul înconjurător.

Modele generative și simularea realității

IA fizică generativă extinde modelele de IA generativă existente prin adăugarea capacității de a înțelege relațiile spațiale și procesele fizice din lumea noastră tridimensională. Această extindere este posibilă prin integrarea unor date suplimentare în procesul de antrenament al IA, date care conțin informații despre structurile spațiale și legile fizice ale lumii reale. Modelele de IA generativă, cum ar fi modelele de limbaj, sunt antrenate cu cantități mari de date text și imagini și impresionează prin capacitatea lor de a genera un limbaj asemănător celui uman și de a dezvolta concepte abstracte. Cu toate acestea, înțelegerea lor asupra lumii fizice și a regulilor acesteia este limitată; le lipsește contextul spațial.

Generarea de date bazate pe fizică începe cu crearea unui geamăn digital, cum ar fi o fabrică. Senzorii și mașinile autonome, cum ar fi roboții, sunt integrați în acest spațiu virtual. Scenariile din lumea reală sunt apoi rulate pe baza simulărilor bazate pe fizică, unde senzorii captează diverse interacțiuni, cum ar fi dinamica corpurilor rigide (de exemplu, mișcări și coliziuni) sau interacțiunea luminii cu mediul său. Această tehnologie recompensează modelele fizice de inteligență artificială pentru îndeplinirea cu succes a sarcinilor din simulare, permițându-le să se adapteze și să se îmbunătățească continuu.

Prin antrenament repetat, mașinile autonome învață să se adapteze la situații noi și provocări neprevăzute, pregătindu-le pentru aplicații din lumea reală. În timp, ele dezvoltă abilități motorii fine sofisticate pentru utilizări practice, cum ar fi ambalarea precisă a cutiilor, susținerea proceselor de producție sau navigarea autonomă în medii complexe. Până acum, mașinile autonome nu au fost capabile să perceapă și să interpreteze pe deplin împrejurimile lor. IA fizică generativă face acum posibilă dezvoltarea și antrenarea roboților care pot interacționa perfect cu lumea reală și se pot adapta flexibil la condițiile în schimbare.

Arhitectura tehnologică și funcționalitatea

Fundamentul tehnologic al inteligenței artificiale fizice și al sistemelor robotice avansate de inteligență artificială se bazează pe interacțiunea mai multor tehnologii cheie, care, doar în combinație, permit capacitățile impresionante ale sistemelor autonome moderne. Această arhitectură diferă fundamental de soluțiile tradiționale de automatizare prin capacitatea sa de a generaliza, de a învăța continuu și de a se adapta la medii nestructurate.

În centrul acestei revoluții tehnologice se află Modelele Fundaționale, sisteme de inteligență artificială mari, pre-antrenate, care au servit drept termen generic pentru sistemele comune de inteligență artificială mari de astăzi încă din 2021. Aceste modele sunt inițial antrenate extensiv cu cantități enorme de date și pot fi apoi adaptate la o gamă largă de sarcini printr-o instruire specializată relativ redusă, cunoscută sub numele de reglaj fin. Această instruire prealabilă permite Modelelor Fundaționale nu numai să înțeleagă limbajul, ci, mai important, să dezvolte o cunoaștere amplă a lumii și să gândească logic, să raționeze, să abstractizeze și să planifice într-o anumită măsură.

Aceste proprietăți fac ca modelele de fundație să fie deosebit de potrivite pentru controlul roboților, un domeniu care a fost cercetat intens timp de aproximativ trei ani și care duce în prezent la o revoluție în robotică. Datorită acestor proprietăți, astfel de modele sunt mult superioare inteligenței artificiale (IA) robotice convenționale, specializate. Din aceste motive, utilizarea unor modele de fundație adecvate ca creiere robotice reprezintă un progres și, pentru prima dată, deschide calea către dezvoltarea unor roboți cu adevărat inteligenți, utili din punct de vedere practic și, prin urmare, universal aplicabili.

Modele Viziune-Limbaj-Acțiune (VLA): Creierul Robotului

Spre deosebire de modelele standard de fundație, care nu sunt proiectate sau optimizate pentru robotică și cerințele sale specifice, modelele de fundație pentru robotică sunt antrenate suplimentar pe seturi de date robotice și prezintă adaptări arhitecturale specifice. Aceste modele sunt de obicei modele vedere-limbaj-acțiune (SNA) care procesează date vocale, precum și imagini și video de la camere ca intrare și sunt antrenate să transmită direct acțiuni - adică comenzi de mișcare pentru articulațiile și actuatoarele robotului.

O etapă cheie în această dezvoltare a fost RT-2 de la Google DeepMind de la mijlocul anului 2023, care reprezintă primul VLA în sensul cel mai strict. Modelele actuale includ OpenVLA open-source din 2024, precum și alte sisteme avansate. Arhitectura acestor modele este extrem de complexă și include de obicei un codificator vizual care convertește imaginile camerei în reprezentări numerice, un model de limbaj extins ca nucleu pentru raționament și planificare și decodoare de acțiune specializate care generează comenzi continue pentru roboți.

Raționamentul întrupat: Înțelegere și acțiune

Un aspect cheie al sistemelor moderne de inteligență artificială fizică constă în capacitatea lor de raționament întrupat - abilitatea modelelor de a înțelege lumea fizică și modul în care să interacționeze cu aceasta. Raționamentul întrupat cuprinde setul de cunoștințe despre lume care include conceptele fundamentale esențiale pentru operarea și acționarea într-o lume întrupată fizic, inerent. Aceasta este o capacitate a Modelelor de Limbaj Vizionar (VLM) și nu se limitează neapărat la robotică. Testarea raționamentului întrupat implică pur și simplu solicitarea VLM-urilor cu imagini.

Sarcinile clasice de viziune computerizată, cum ar fi recunoașterea obiectelor și corespondența multi-view, se încadrează în raționamentul întruchipat. Aceste sarcini sunt toate exprimate sub formă de solicitări vocale. Raționamentul întruchipat poate fi testat și prin răspunsuri vizuale la întrebări. Aceste întrebări testează înțelegerea necesară pentru a interacționa cu mediul. Pe lângă raționamentul fizic general, sistemele pot folosi cunoștințele despre lume pentru a lua decizii. De exemplu, unui robot i s-ar putea cere să aducă o gustare sănătoasă din bucătărie, cunoștințele despre lume din VLM (Modelul de Învățare Virtuală) fiind utilizate pentru a determina cum să execute această comandă ambiguă.

Pentru aplicațiile robotice, este crucial să se utilizeze această înțelegere pentru a permite acțiuni semnificative în lumea reală. Aceasta înseamnă traducerea înțelegerii la nivel înalt în comenzi de control precise prin intermediul API-urilor hardware ale robotului. Fiecare robot are o interfață diferită, iar cunoștințele despre modul în care este controlat robotul nu sunt prezente în VLM-uri. Provocarea constă în extinderea modelelor mari, pre-antrenate, astfel încât acestea să poată genera acțiuni continue pentru încarnări specifice ale roboților, păstrând în același timp capacitățile valoroase ale VLM-ului.

O soluție inovatoare la această provocare este arhitectura Action Expert, un model de transformator cu același număr de straturi, dar dimensiuni de încorporare și lățimi MLP mai mici. Capetele de atenție și dimensiunea de încorporare per cap trebuie să se potrivească cu modelul principal pentru a permite jetoane de prefix în mecanismul de atenție. În timpul procesării, jetoanele de sufix trec prin transformatorul Action Expert, încorporând încorporările KV din prefix, care sunt calculate o singură dată și apoi stocate în cache.

Tehnologii cheie: Simulare, Inteligență Artificială Edge și Învățare prin Transfer

Realizarea IA fizică se bazează pe interacțiunea a trei tehnologii cheie. În primul rând, simulările realiste sub formă de gemeni digitali permit cartografierea precisă a proceselor, fluxurilor de materiale și interacțiunilor, ceea ce este crucial pentru învățarea autonomă a roboților. În al doilea rând, hardware-ul IA de la periferie asigură că sistemele IA rulează local pe robot, de exemplu, prin intermediul unor sisteme compacte bazate pe GPU. În al treilea rând, viziunea computerizată avansată permite sistemelor de recunoaștere vizuală să identifice diferite obiecte, forme și variații.

Învățarea robotică are loc atunci când modelele de inteligență artificială sunt antrenate în simulări, iar cunoștințele lor sunt transferate către roboți fizici. Transferul de învățare accelerează semnificativ adaptarea la sarcini noi. Analiza datelor în timp real cu platforme precum Microsoft Fabric permite analiza datelor de proces, identificarea blocajelor și derivarea optimizărilor. Realitatea și mașina sunt recreate virtual cu toate legile și specificațiile lor naturale. Acest geamăn digital învață apoi, de exemplu, prin învățare prin consolidare, exact cum să se miște fără coliziuni, cum să execute mișcările dorite și cum să reacționeze la diverse scenarii simulate.

Inteligența artificială poate testa nenumărate situații fără riscuri, fără a deteriora robotul fizic. Datele rezultate sunt apoi transferate către robotul real odată ce geamănul digital a învățat suficient. Roboții echipați cu sisteme de inteligență artificială adecvate nu se limitează la a executa programe rigide, ci sunt capabili să ia decizii și să se adapteze. Inteligența artificială fizică este utilizată pentru a oferi roboților context și înțelegere situațională. În practică, aceasta înseamnă că roboții cu inteligență artificială fizică pot stăpâni procese variabile care necesită adaptabilitate.

Datele ca și combustibil: Provocări și soluții

Un alt aspect crucial constă în generarea de date pentru antrenarea acestor sisteme. În timp ce VLM-urile sunt antrenate pe baza a trilioane de jetoane de date bazate pe internet, este posibil să se obțină un număr comparabil de jetoane cu datele de robotică. Open X-Embodiment conține 2,4 milioane de episoade. Presupunând 30 de secunde pe episod, eșantionare de cadre la 30 Hz și aproximativ 512 jetoane de vedere pe cadru, se poate ajunge la peste un trilion de jetoane. Acest efort colectiv din partea a 21 de instituții academice și industriale combină 72 de seturi de date diferite de la 27 de roboți diferiți și acoperă 527 de capabilități în 160.266 de sarcini.

Standardizarea datelor de la diverse tipuri de roboți cu senzori și spații de acțiune variate într-un format uniform prezintă o provocare tehnică enormă, dar este crucială pentru dezvoltarea de modele generalizabile. Modelele World Foundation sunt utilizate pentru a genera sau replica date de antrenament scalabile pentru modelele de fundații robotice, deoarece relativul deficit de date de antrenament relevante pentru robotică este în prezent cel mai mare blocaj în dezvoltarea lor.

Beneficiați de expertiza extinsă, în cinci domenii, a Xpert.Digital într-un pachet complet de servicii | Cercetare și dezvoltare, XR, PR și optimizare a vizibilității digitale - Imagine: Xpert.Digital

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

De la agricultură inteligentă la comerț cu amănuntul inteligent: Unde inteligența artificială fizică redefinește deja crearea de valoare – Imagine: Xpert.Digital

Domenii de aplicare specifice industriei și potențial de piață

Implementarea practică a inteligenței artificiale fizice și a sistemelor robotice avansate de inteligență artificială se desfășoară într-o gamă largă de industrii și cazuri de utilizare, fiecare sector prezentând cerințe, provocări și potențial specifice. Analiza diferitelor piețe arată clar că o abordare universală nu este optimă pentru toate industriile; mai degrabă, caracteristicile specifice ale fiecărei industrii determină ce formă de automatizare inteligentă oferă cele mai mari beneficii.

Utilizarea inteligenței artificiale fizice este evidentă în special în producția industrială. Industria auto se află în avangarda acestei transformări. BMW este primul producător auto care testează roboți umanoizi în producție, în special Figure 02 la fabrica sa din Spartanburg, SUA. Spre deosebire de Optimus de la Tesla, care a rămas în mare parte în faza de concept, Figure 02, controlat de inteligență artificială, preia deja piese de tablă de pe un raft și le plasează într-o mașină - o sarcină care a fost îndeplinită în mod tradițional de oameni în fabricile de automobile.

BMW și Figure AI intenționează să exploreze împreună subiecte tehnologice precum inteligența artificială, controlul roboților, virtualizarea producției și integrarea roboților. Industria auto și, în consecință, producția de vehicule, evoluează rapid. Utilizarea roboților de uz general are potențialul de a crește productivitatea, de a satisface cerințele tot mai mari ale clienților și de a permite echipelor să se concentreze asupra schimbărilor viitoare. Scopul pe termen lung este de a scuti lucrătorii din fabrici de sarcini dificile din punct de vedere ergonomic și obositoare.

Automatizarea industrială beneficiază de inteligența artificială fizică prin combinarea gemenilor digitali, a inteligenței artificiale de la margine și a roboticii, redefinind automatizarea. În producție, așa-numiții gemeni vii - modele digitale care nu numai că descriu, dar și controlează activ procesele - deschid noi posibilități. Aceștia permit identificarea blocajelor înainte ca acestea să devină critice, testarea de noi procese și evaluarea variantelor, precum și antrenarea fără riscuri a sistemelor autonome. În special în domeniile Logistică 4.0 și depozitare inteligentă, gemenii vii îmbunătățesc fiabilitatea planificării, funcționarea în siguranță și viteza de răspuns.

Logistică 4.0: Gemenii digitali puși la încercare în practică

Exemplul Grupului KION demonstrează cu precizie cum inteligența artificială fizică poate sprijini logistica depozitelor în lumea reală. KION, Accenture și NVIDIA dezvoltă împreună o soluție în care roboții inteligenți sunt antrenați în întregime în cadrul unui geamăn digital al depozitului. Acolo, roboții învață procese precum încărcarea și descărcarea, preluarea comenzilor și reambalarea înainte de a fi implementați în depozitul propriu-zis. Sistemul se bazează pe platforma de simulare NVIDIA Omniverse. În plus, NVIDIA Mega, un framework din cadrul Omniverse conceput special pentru aplicații industriale, este utilizat pentru a sprijini simularea paralelă a sistemelor întregi și a flotelor de roboți.

Avantajele sunt evidente în mai multe moduri. Simularea proceselor tipice din depozit reduce semnificativ erorile din operațiunile din lumea reală. Instruirea este fără riscuri, accelerată și nu necesită resurse reale. După o instruire reușită, roboții preiau sarcini din lumea reală, controlate în timp real de inteligența artificială care rulează direct pe robot. În plus, gemenii digitali permit planificarea strategică proactivă, permițând companiilor să testeze și să optimizeze virtual diverse machete, niveluri de automatizare și configurații de personal în avans, fără a perturba operațiunile în curs.

Industria logisticii și transporturilor trece printr-o transformare amplă prin inteligența artificială. IA este aplicată în diverse domenii ale logisticii. Pentru prognozarea cererii și planificarea vânzărilor, 62% dintre companii se bazează pe suportul IA, în timp ce 51% utilizează IA pentru optimizarea producției și 50% pentru optimizarea transportului. Aplicațiile variază de la recunoașterea diferitelor etichete pentru materiale periculoase și distingerea între obiecte fără numere de serie sau etichete, până la analiza datelor senzoriale privind activitățile și mișcările.

Sistemele de inteligență artificială pot prezice timpii de sosire a transporturilor folosind date din surse multiple și pot face previziuni de vânzări cu date multivariate din lanțurile de aprovizionare și surse publice. Acestea programează pauzele angajaților folosind semne vitale, date despre mișcare și funcționarea mașinilor, permit planificarea automată a încărcăturii cu rețele neuronale convoluționale și monitorizează selecția modului de transport pentru a identifica treptat soluții mai bune. Interacțiunea om-mașină este îmbunătățită de roboții vocali antrenați, în timp ce roboții de transport utilizează modele optice pentru a se poziționa și orienta.

Asistență medicală: Precizie și asistență

Asistența medicală reprezintă un domeniu de aplicare deosebit de sensibil, dar promițător. Peste 40% dintre profesioniștii din domeniul medical din Germania utilizează tehnologii bazate pe inteligență artificială în unitățile sau cabinetele lor. În practica medicală de zi cu zi, aceasta înseamnă că departamentele de radiologie utilizează inteligența artificială pentru a analiza imagini sau că aplicațiile de verificare a simptomelor bazate pe inteligență artificială sunt utilizate pentru diagnostice preliminare. O aplicație cheie a inteligenței artificiale constă în analiza automată a dosarelor medicale. Inteligența artificială poate ajuta medicii în stabilirea diagnosticelor, deoarece se bazează pe și analizează o cantitate vastă de date existente - semnificativ mai mult decât ar putea acumula vreodată un medic în întreaga sa carieră.

În sistemul medical german sunt utilizați trei tipuri de roboți: roboți de terapie, roboți de îngrijire și roboți chirurgicali. Roboții de terapie pot ghida independent exercițiile, în timp ce roboții de îngrijire oferă asistență profesioniștilor din domeniul sănătății. Roboții chirurgicali pot face incizii independent și pot asista chirurgii umani. Utilizarea lor este esențială pentru unele proceduri minim invazive. Robotul da Vinci de la Intuitive Surgical asistă chirurgii în efectuarea unor proceduri precise, minim invazive, printr-o combinație de control al chirurgului uman și inteligență artificială întrupată, care unește intuiția umană și precizia robotică.

Piața inteligenței artificiale fizice în domeniul sănătății este dominată de roboții chirurgicali, în special de sistemele de chirurgie asistată de roboți, care au condus piața în 2024. În cadrul roboticii, se așteaptă ca segmentele neurochirurgicale și ortopedice să înregistreze cele mai mari rate de creștere în perioada de prognoză. Dincolo de radiologie și patologie, aplicațiile inteligenței artificiale joacă un rol din ce în ce mai important în diagnosticare și intervenții în toate specialitățile medicale. În medicina personalizată, inteligența artificială susține analiza biomarkerilor.

Agricultură inteligentă: IA pe câmp

Agricultura se dezvoltă într-un domeniu surprinzător de dinamic pentru aplicațiile fizice ale inteligenței artificiale. Aproape jumătate din toate fermele lucrează acum cu inteligență artificială. Cel mai mare potențial se observă în prognoza climatică și meteo, dar și în planificarea recoltei și a producției, precum și în predicțiile randamentului. Soluțiile pentru munca de zi cu zi de birou sunt, de asemenea, interesante ca potențiale ajutoare. Agricultura se numără printre pionierii inteligenței artificiale. Utilizarea sa devine din ce în ce mai necesară din cauza sarcinilor impuse administratorilor de ferme.

Inteligența artificială fizică va juca un rol din ce în ce mai important în agricultură și procesarea alimentelor în următorii ani. Anterior, multe procese naturale erau dificil de înțeles, dar acum progresele tehnologice au evoluat până la punctul în care sistemele pot reacționa individual la mediul lor. Acestea se adaptează la lumea existentă, în loc să necesite ca aceasta să fie reproiectată pentru ele. Fermierii moderni lucrează din ce în ce mai mult într-un mod hibrid, combinând munca pe calculator cu munca practică pe câmp. Diverse tehnologii sunt utilizate pe câmpuri și grajduri pentru a măsura datele și a optimiza procesele.

Schimbările climatice și creșterea constantă a populației reprezintă provocări enorme pentru agricultura modernă. Pentru a aborda eficient aceste probleme globale, utilizarea țintită a inteligenței artificiale fizice în fermele de toate dimensiunile poate aduce o contribuție crucială. Contrar presupunerii larg răspândite că astfel de tehnologii sunt potrivite doar pentru fermele mari, în special întreprinderile mai mici pot beneficia foarte mult de avantajele lor. Utilizarea mașinilor compacte, cum ar fi mașinile de tuns iarba robotizate inteligente sau mașinile de plivit automate, le permite să obțină creșteri ale eficienței și să îndeplinească sarcini pentru care în prezent nu mai există forță de muncă disponibilă pe piața muncii.

Tehnologiile și senzorii de recunoaștere a imaginilor pot ajuta la aplicarea pesticidelor mult mai precisă și, în unele cazuri, chiar la eliminarea lor completă. Acest lucru aduce nu numai beneficii economice, ci și ecologice. Proiectul Agri-Gaia, finanțat de Ministerul Federal German pentru Economie și Energie, creează o infrastructură deschisă pentru schimbul de algoritmi de inteligență artificială în agricultură. Partenerii de proiect din asociații, instituții de cercetare, politică și industrie, sub conducerea Centrului German de Cercetare pentru Inteligență Artificială (DFKI), dezvoltă un ecosistem digital pentru sectorul agricol și alimentar, predominant pentru întreprinderi mici și mijlocii (IMM-uri), bazat pe inițiativa europeană de cloud Gaia-X.

Comerț cu amănuntul: Sfârșitul cozii

Sectorul de retail trece printr-o transformare fundamentală a experienței clienților și a eficienței operaționale prin intermediul inteligenței artificiale fizice și al sistemelor bazate pe inteligență artificială. Comercianții cu amănuntul pot utiliza inteligența artificială pentru a prezice mai bine cererea pentru anumite articole în diferite regiuni, accesând și analizând date despre alte articole, date de la magazine cu caracteristici demografice similare și date de la terți, cum ar fi vremea și nivelurile de venit. O farmacie la nivel național a folosit recent inteligența artificială pentru a urmări și prezice cererea pentru un anumit vaccin, bazându-se pe tendințele naționale raportate guvernului federal.

Comercianții cu amănuntul combină inteligența artificială cu date video și senzoriale pentru a elimina zonele de checkout, permițând clienților să aleagă articole de pe rafturi, să le așeze în coșuri și să părăsească magazinul fără a aștepta la coadă. Prin eliminarea cozilor și a sistemelor de checkout, se poate utiliza mai mult spațiu pentru afișarea produselor. Un lanț național de supermarketuri folosește inteligența artificială pentru a scana vizual și a calcula valoarea produselor cu coduri de bare ilizibile. Datorită inteligenței artificiale combinate cu camere video și senzori de pe rafturi, comercianții cu amănuntul pot înțelege mai bine traficul clienților din magazinele lor și pot crește vânzările pe metru pătrat.

Tehnologia identifică produsele la care clienții nu zăbovesc niciodată și recomandă comercianților cu amănuntul să le înlocuiască cu mărfuri mai atrăgătoare. De asemenea, inteligența artificială poate genera promoții direcționate pentru articole specifice pe dispozitivele mobile ale clienților atunci când aceștia se află în magazinul potrivit. Această tehnologie permite, de asemenea, comercianților cu amănuntul să își grupeze mai bine mărfurile. Mărci precum Zara folosesc afișaje AR în magazinele lor, astfel încât clienții să poată proba virtual haine. Comercianții cu amănuntul de produse alimentare precum Amazon Fresh se concentrează pe plățile contactless și pe listele digitale de cumpărături conectate la rafturile fizice.

Construcții: Eficiență prin planificare digitală

Industria construcțiilor este un domeniu în mod tradițional insuficient digitalizat, dar beneficiază din ce în ce mai mult de aplicațiile IA. IA, împreună cu alte abordări de digitalizare, cum ar fi Modelarea Informațiilor despre Clădiri (BIM), Internetul Lucrurilor (IoT) și robotica, permite o eficiență sporită pe întregul lanț valoric, de la producția de materiale de construcție, trecând prin fazele de proiectare, planificare și construcție, până la operare și întreținere. Un sistem de proiectare geometrică generativă creează și evaluează numeroase opțiuni de proiectare pe baza unor obiective măsurabile, cum ar fi confortul, eficiența energetică și designul locului de muncă.

Metodele de inteligență artificială permit luarea în considerare și evaluarea mult mai rapidă a unui număr semnificativ mai mare de parametri și variante. Analiza textului bazată pe inteligență artificială poate evalua automat seturile de reguli. Aceasta implică utilizarea sistemelor bazate pe reguli în combinație cu analiza textului bazată pe inteligență artificială. Informațiile despre construcție, cum ar fi dimensiunile, materialele și sistemele tehnice, sunt extrase, analizate și comparate automat cu seturile de reguli bazate pe text. Utilizarea modelelor predictive bazate pe inteligență artificială în fazele incipiente de proiectare permite estimări rapide și precise ale cererii de energie.

Aplicațiile inteligenței artificiale în timpul construcțiilor sunt destul de avansate, iar unele sunt deja utilizate. Metodele de învățare automată pot ajuta la planificarea construcțiilor, pot actualiza procesele de construcție și pot susține diverse sarcini. Roboții nu numai că pot transporta obiecte, ci și pot vopsi pereți, pot măsura sau suda. Camerele și alți senzori detectează obstacolele. Imaginile și norii de puncte capturați manual sau de sisteme autonome servesc, de asemenea, la asigurarea calității în timpul construcției. Rețelele neuronale sunt antrenate să inspecteze calitatea suprafeței și să detecteze deteriorarea sau decolorarea.

Expertiza noastră în dezvoltarea afacerilor, vânzări și marketing, atât în ​​UE, cât și în Germania - Imagine: Xpert.Digital

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

De la proiect pilot la piață de miliarde de dolari: Cum va transforma inteligența artificială fizică industria, logistica și producția până în 2030 – Imagine: Xpert.Digital

Provocări, riscuri și cadre de reglementare

Dezvoltarea rapidă a inteligenței artificiale fizice și a sistemelor robotice avansate de inteligență artificială este însoțită de o multitudine de provocări tehnice, etice, juridice și societale care trebuie abordate pentru o implementare responsabilă și sustenabilă. Aceste provocări variază de la limitări tehnice fundamentale și probleme de protecție și securitate a datelor, până la întrebări etice complexe care afectează fundamental relația dintre oameni și mașini.

Limitările tehnice continuă să reprezinte un obstacol substanțial în calea adoptării pe scară largă a inteligenței artificiale fizice. Deși s-au înregistrat progrese semnificative, limitările fizice, cum ar fi mobilitatea, gestionarea energiei și abilitățile motorii fine, rămân provocări cheie. Experimentele recente cu aspiratoare robotizate echipate cu modele lingvistice avansate evidențiază complexitatea și limitele acestei tehnologii în aplicațiile din lumea reală. O echipă de cercetare a realizat un experiment în care aspiratoarele robotizate au fost echipate cu diverse modele lingvistice. Sarcina principală a acestor roboți a fost să localizeze un baton de unt într-o altă cameră și să-l aducă unei persoane care își putea schimba locația.

Această sarcină aparent simplă a reprezentat provocări semnificative pentru roboții controlați de inteligența artificială. Roboții erau capabili să se miște, să se conecteze la stații de încărcare, să comunice printr-o conexiune Slack și să facă fotografii. În ciuda acestor capacități, niciunul dintre roboții LLM testați nu a obținut o rată de succes care să depășească 40% în livrarea untului. Principalele motive ale eșecului constau în dificultățile de raționament spațial și lipsa de conștientizare a propriilor limitări fizice. Unul dintre modele chiar s-a autodiagnosticat cu traume din cauza mișcărilor de rotație și o criză de identitate binară.

Aceste reacții, deși generate de un sistem neviu, evidențiază potențialele provocări în dezvoltarea unei inteligențe artificiale destinate să funcționeze în medii complexe din lumea reală. Este crucial ca modelele de inteligență artificială de înaltă performanță să rămână calme sub presiune pentru a lua decizii informate. Acest lucru ridică întrebarea cum pot fi evitate sau gestionate astfel de reacții la stres în viitoarele sisteme de inteligență artificială pentru a asigura o interacțiune fiabilă și sigură. În timp ce inteligența analitică în cadrul programelor de masterat în drept face progrese impresionante, inteligența practică, în special în ceea ce privește înțelegerea spațială și gestionarea emoțiilor, este încă în urmă.

Protecția datelor, securitatea cibernetică și cadrele juridice

Protecția datelor și securitatea cibernetică prezintă provocări fundamentale. Legislația privind protecția datelor și confidențialitatea este crucială pentru a asigura gestionarea etică și sigură a datelor cu caracter personal. Unul dintre cele mai importante cadre juridice este Regulamentul general privind protecția datelor (RGPD), adoptat de Uniunea Europeană în 2018. RGPD stabilește linii directoare stricte pentru colectarea, prelucrarea, stocarea și transferul datelor cu caracter personal.

Principiile de bază ale GDPR includ legalitatea, echitatea și transparența. Aceste principii impun ca datele să fie clar menționate și de ce sunt colectate, pentru a asigura utilizarea corectă a datelor fără a dezavantaja niciun grup. Limitarea scopului impune ca datele să fie colectate în scopuri specificate, explicite și legitime și să nu fie prelucrate ulterior într-un mod incompatibil cu aceste scopuri. Minimizarea datelor impune ca doar datele necesare scopului propus să fie colectate și prelucrate. Acuratețea impune ca datele cu caracter personal să fie păstrate corecte și actualizate, în timp ce limitarea stocării impune ca datele să fie stocate doar atât timp cât este necesar scopului propus.

Integritatea și confidențialitatea impun ca datele să fie prelucrate în siguranță pentru a le proteja de prelucrarea neautorizată sau ilegală și de pierderea accidentală. Responsabilitatea impune ca organizațiile să poată demonstra respectarea acestor principii de protecție a datelor. Legea UE privind inteligența artificială, adoptată recent, se bazează pe GDPR și clasifică sistemele de inteligență artificială în funcție de nivelurile lor de risc. Sistemele de inteligență artificială interzise includ cele care clasifică persoanele pe baza datelor biometrice pentru a obține anumite tipuri de informații sensibile.

Cercetătorii în domeniul securității au descoperit vulnerabilități în sistemele robotizate care ar putea permite manipularea dispozitivelor sau accesul la date sensibile. Aceste vulnerabilități includ actualizări de firmware nesecurizate, date ale utilizatorilor necriptate pe dispozitive și defecte în securitatea PIN-ului pentru accesul de la distanță la camere. Astfel de deficiențe subminează încrederea în certificările producătorilor și subliniază necesitatea unor măsuri de securitate robuste. Cercetătorii sugerează proiectarea unor sisteme de recunoaștere a imaginilor mașinilor care să rămână ilizibile pentru oameni, dar să ofere roboților suficiente informații pentru navigare, pentru a preveni utilizarea abuzivă a datelor private.

Legea UE privind inteligența artificială și standardele armonizate

Peisajul de reglementare pentru IA și robotică evoluează rapid. Legislația UE privind IA este primul cadru juridic cuprinzător din lume pentru inteligența artificială și se bazează pe o abordare bazată pe risc. Cu cât riscul este mai mare, cu atât cerințele care trebuie îndeplinite sunt mai numeroase și mai stricte. Sistemele de IA pot fi clasificate drept sisteme de IA cu risc ridicat datorită relevanței lor pentru siguranță. Sistemele de IA cu risc ridicat sunt supuse unor cerințe specifice, inclusiv o documentație completă cu toate informațiile necesare despre sistem și scopul său, pentru ca autoritățile să poată evalua conformitatea acestuia, informații clare și adecvate pentru operator, măsuri adecvate de supraveghere umană, precum și un nivel ridicat de robustețe, securitate cibernetică și acuratețe.

Directiva privind mașinile stabilește cerințe de siguranță pentru mașini, inclusiv sisteme autonome și în rețea. Aceasta definește comportamentul autodezvoltator și mașinile mobile autonome, dar evită termenul de sistem IA. Un produs precum un robot chirurgical se poate afla la intersecția mai multor reglementări, cum ar fi Directiva privind dispozitivele medicale, Directiva privind mașinile și Directiva IA, toate având implicații pentru siguranța funcțională. Întrebarea centrală este: Care este setul optim de măsuri de reducere a riscurilor în ceea ce privește lansarea pe piață, răspunderea și prejudiciul reputațional?

Standardele armonizate specifică cerințele fundamentale de sănătate și securitate din actele juridice. Acestea descriu regulile tehnice și măsurile de gestionare a riscurilor care pot fi utilizate pentru a îndeplini aceste cerințe fundamentale. Respectarea acestor standarde indică faptul că sunt îndeplinite cerințele legilor și reglementărilor. Sistemul de gestionare a riscurilor, bazat pe ISO/IEC 42001, este de o importanță centrală. Acest standard pentru sistemele de gestionare a inteligenței artificiale oferă un cadru structurat pentru identificarea, evaluarea și tratarea riscurilor.

Etică, prejudecăți și sustenabilitate

Întrebările etice pătrund în toate aspectele dezvoltării și implementării IA fizică. Lipsa unei pregătiri atente a datelor poate duce la rezultate nedorite. Părtinirea seturilor de date duce la probleme de echitate, la perpetuarea inegalităților sociale și la discriminarea minorităților. Și mai rău, există riscul ca informațiile private și confidențiale să fie expuse prin rezultatele modelului și să ajungă pe mâini greșite. Înainte de instruire, ar trebui evaluat cât de semnificativ va afecta un sistem viața celor afectați. Trebuie stabilit dacă este justificabil din punct de vedere etic să se permită unui sistem de IA să ia decizii pentru sarcina dată și trebuie asigurat că sunt disponibile date suficiente și reprezentative pentru toate grupurile afectate.

Provocările se extind și la eficiența energetică și sustenabilitate. Roboții umanoizi și sistemele fizice de inteligență artificială necesită cantități semnificative de energie atât pentru funcționare, cât și pentru antrenamentul modelelor lor subiacente. Tehnologia bateriilor, dexteritatea manuală, eficiența costurilor, scalabilitatea și guvernanța etică rămân provocări semnificative. Cu toate acestea, convergența dintre scăderea costurilor hardware, îmbunătățirea inteligenței artificiale și creșterea deficitului de forță de muncă creează o furtună perfectă care favorizează adoptarea accelerată.

Perspective viitoare și implicații strategice

Traiectoria dezvoltării inteligenței artificiale fizice și a sistemelor robotice avansate de inteligență artificială indică o remodelare fundamentală a peisajului industrial și societal în următorii ani. Convergența descoperirilor tehnologice, a necesităților economice și a cadrelor de reglementare creează un mediu care accelerează transformarea de la proiecte pilot experimentale la adoptarea comercială pe scară largă.

Revoluția Modelelor Fundaționale în robotică reprezintă unul dintre cele mai semnificative puncte de cotitură. În prezent, există o creștere bruscă a dezvoltării roboților umanoizi controlați de modelele Fundaționale Robotice. Pe lângă controlul autonom end-to-end al roboților care utilizează astfel de modele, așa-numitele Modele Fundaționale Mondiale sunt utilizate pentru a genera sau replica date de antrenament scalabile pentru modelele Fundaționale Robotice. Pentru unele aplicații încă limitate, cum ar fi sarcini manuale simple, repetitive și obositoare în producție și logistică, sau chiar sub formă de roboți casnici, roboții controlați de modelele Fundaționale ar putea deveni disponibili în următorii cinci ani. În plus, pe termen mediu și lung vor urma sarcini mai complexe și mai solicitante.

Generalizare și managementul flotei

Dezvoltarea de modele universale de inteligență artificială pentru optimizarea flotelor de roboți reprezintă o modalitate promițătoare de a depăși fragmentarea. Modelele de bază sunt concepute pentru a înțelege și executa o gamă largă de sarcini pentru diferite tipuri de roboți. Acestea învață concepte și comportamente generale, în loc să fie reinstruite pentru fiecare sarcină specifică. DeepFleet de la Amazon și NavFoM de la Galbot permit controlul flotelor de roboți eterogene cu un singur model de inteligență artificială. NavFoM este descris ca primul model de inteligență artificială de bază din lume, cu funcționalitate multiplă și navigație inter-sarcini. Acesta își propune să predea unui singur model de inteligență artificială conceptul general de mișcare, permițând utilizarea aceluiași model de bază pe o gamă largă de tipuri de roboți, de la roboți cu roți și roboți umanoizi până la drone.

Progresele în inteligența spațială prin intermediul modelelor multimodale deschid noi dimensiuni. Seria SenseNova SI se bazează pe modele fundamentale multimodale consacrate și dezvoltă o inteligență spațială robustă și puternică. Aceste modele prezintă capacități de generalizare emergentă, cu reglaje fine pe subseturi specifice de verificare a calității transformării vizualizării 3D, ceea ce duce la câștiguri neașteptate de transfer către sarcini conexe, dar nemaivăzute anterior, cum ar fi găsirea traseelor ​​în labirinturi. Capacitățile îmbunătățite de inteligență spațială deschid posibilități de aplicare promițătoare, în special în domeniul manipulării întrupate, unde s-au observat îmbunătățiri semnificative ale ratelor de succes, chiar și fără reglaje fine suplimentare.

Date sintetice și momentul ChatGPT al roboticii

Modelele Fundației Cosmos World de la Nvidia reprezintă un potențial moment ChatGPT pentru robotică. Aceste modele fizice de inteligență artificială sunt cruciale pentru a permite roboților să exerseze interacțiunile din lumea reală cât mai realist posibil în simulări 3D. Astfel de modele fizice de inteligență artificială sunt costisitoare de dezvoltat și necesită cantități uriașe de date din lumea reală și teste extinse. Modelele Fundației Cosmos World oferă dezvoltatorilor o modalitate simplă de a genera cantități enorme de date sintetice fotorealiste, bazate pe fizică, pentru a antrena și evalua modelele existente.

Ciclul de investiții pentru inteligența artificială fizică până în 2030 indică fluxuri de capital substanțiale. Previziunile pieței indică o creștere puternică până în 2030, cheltuielile putând ajunge între 60 și 90 de miliarde de dolari în 2026, iar cheltuielile totale pe cinci ani între 0,4 și 0,7 trilioane de dolari. Industria prelucrătoare este în frunte, urmată de logistică, în timp ce serviciile se extind pe măsură ce sculele se maturizează. ABI Research estimează o piață globală a roboticii de 50 de miliarde de dolari în 2025 și preconizează că aceasta va ajunge la aproximativ 111 miliarde de dolari până în 2030, cu o rată medie anuală de creștere de aproximativ 15 ani.

Inteligența artificială fizică transformă industria prelucrătoare, cu o creștere estimată de 23% până în 2030. Piața globală a inteligenței artificiale industriale a ajuns la 43,6 miliarde de dolari în 2024 și este poziționată pentru o creștere anuală de 23% până în 2030, impulsionată de aplicațiile fizice ale inteligenței artificiale în industria prelucrătoare. Această dezvoltare marchează o abatere de la automatizarea tradițională bazată pe roboți rigizi, preprogramați. Inteligența artificială fizică de astăzi integrează sisteme de viziune, senzori tactili și algoritmi adaptivi, permițând mașinilor să gestioneze sarcini imprevizibile.

Presiunea pentru inteligența artificială fizică vine într-un moment critic, în care tensiunile geopolitice și perturbările lanțului de aprovizionare cresc nevoia de producție flexibilă. Progresele în robotica industrială redefinesc automatizarea și promovează reziliența și creșterea în sectoarele afectate de deficitul de forță de muncă. În fabricile auto, roboții bazați pe inteligență artificială, cu capacități de învățare în timp real, ocupă roluri considerate odinioară prea nuanțate pentru mașini, cum ar fi sudarea adaptivă sau controlul calității în condiții variabile. Se preconizează că această schimbare va reduce costurile cu până la 20% în mediile cu volum mare de producție.

Oportunități economice pentru Germania și Europa

Implicațiile strategice pentru companiile germane și europene sunt considerabile. Lipsa de lucrători calificați afectează în special industria și logistica, în timp ce, în același timp, cererile sunt în creștere. Industria germană este sub presiune; deficitul de competențe încetinește creșterea, complexitatea tot mai mare necesită o adaptabilitate rapidă, investițiile în eficiență și reziliență sunt esențiale, iar câștigurile de productivitate sunt esențiale pentru competitivitate. IA fizică reprezintă o oportunitate pentru Germania de a reveni în prim-planul industriei. Transformarea industriei germane nu este o opțiune, ci o necesitate.

Dezvoltarea se îndreaptă către un model fizic nou, fundamental, condus de inteligența întrupată, care va domina potențial direcția multimodală. În lumea reală, totul este plin de detalii precum contactul, frecarea și coliziunea, care sunt dificil de descris în cuvinte sau imagini. Dacă modelul nu poate înțelege aceste procese fizice fundamentale, nu poate face predicții fiabile despre lume. Aceasta va fi o cale de dezvoltare diferită de cea a principalelor modele lingvistice.

Dezvoltarea inteligenței artificiale multimodale merge dincolo de text. Modelele multimodale combină diferite arhitecturi neuronale, cum ar fi transformatoare de vedere pentru input vizual, codificatoare de vorbire pentru input audio și modele lingvistice mari pentru raționament logic și generare de text, într-un singur sistem. Asistența medicală se îndreaptă către input senzorial, IA multimodală fiind capabilă să scaneze vocea, fața și scanările medicale ale unui pacient pentru a detecta semnele precoce ale bolii. Nu înlocuiește medicii, ci le oferă o viziune supraomenească.

Viziunea unei inteligențe artificiale fizice care funcționează perfect în mediul nostru necesită cercetări și dezvoltări suplimentare pentru a asigura fiabilitatea și siguranța acestor sisteme. Viitorul ar putea vedea o integrare mai mare a software-ului robotic open-source, cum ar fi ROS, și a abordărilor de control local, reducând dependența de serviciile cloud și oferind utilizatorilor mai mult control asupra dispozitivelor lor. În același timp, producătorii și autoritățile de reglementare trebuie să îmbunătățească continuu standardele de securitate și protecție a datelor pentru a menține încrederea utilizatorilor și a debloca în mod responsabil potențialul roboticii.

Anii următori vor fi cruciali în a determina dacă proiectele pilot actuale se transformă în modele de afaceri viabile. Ceea ce este sigur, însă, este că combinația dintre autonomia fizică și cea digitală va modela viitorul. IA își părăsește rolul izolat și devine o parte integrantă a proceselor și deciziilor din lumea reală. Aceasta marchează începutul unei faze în care influența sa directă va fi mai palpabilă ca niciodată. Dezvoltarea IA fizică și a IA robotică nu este sfârșitul, ci mai degrabă începutul unei transformări fundamentale al cărei impact deplin va deveni evident abia în deceniile următoare.

☑️ Limba noastră de afaceri este engleza sau germana

☑️ NOU: Corespondență în limba ta maternă!

Konrad Wolfenstein

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