Роботска вештачка интелигенција и физичка вештачка интелигенција: Нова ера интелигентне аутоматизације

Аутоматизација: Зашто ће физичка вештачка интелигенција контролисати фабрику будућности – и трансформисати вашу индустрију

Вештачка интелигенција је на фундаменталној прекретници. Након деценија у којима су системи вештачке интелигенције функционисали првенствено у дигиталним окружењима као што су анализа података или генерисање садржаја, технологија сада напушта свој виртуелни кавез и све више се манифестује у физичкој стварности. Овај прелазак на такозвану физичку вештачку интелигенцију – отеловљену интелигенцију – не само да означава технолошки скок већ потенцијално најављује следећу индустријску револуцију, јер апстрактни алгоритми постају делујући системи који директно интерагују са нашим тродимензионалним светом.

Економска димензија ове трансформације је запањујућа: предвиђа се да ће глобално тржиште физичке вештачке интелигенције порасти са процењених 5,41 милијарди долара у 2025. години на пројектованих 61,19 милијарди долара до 2034. године. Паралелно са тим, целокупно подручје вештачке интелигенције се шири сличним замахом, сигнализирајући дубоку структурну промену у начину на који ће предузећа, индустрије и друштва у будућности комуницирати са аутоматизацијом и интелигенцијом.

Али физичка вештачка интелигенција је више од пуке имплементације алгоритама у роботима. Док се класична роботска вештачка интелигенција често ослања на круте системе програмиране за одређене задатке, физичка вештачка интелигенција представља холистички приступ. Заснована је на генерализабилним основним моделима који развијају фундаментално знање о свету и омогућавају свеобухватно разумевање окружења – развој који води од централизованих облачних архитектура до децентрализоване, локално контролисане edge вештачке интелигенције.

Ова нова генерација система, често називана аутономном физичком вештачком интелигенцијом или отеловљеном вештачком интелигенцијом, превазилази ограничења дигиталне вештачке интелигенције премошћавањем дигитално-физичког јаза кроз софистициране сензорске мреже, обраду у реалном времену и могућности аутономног доношења одлука. У суштини, циљ је развој машина које не само да извршавају команде већ и разумеју стварни свет и могу флексибилно да реагују на непредвиђене изазове – од аутономне контроле хуманоидних робота у фабрикама до прецизне пољопривредне технологије на терену. Овај развој је значајно подстакнут моделима визије-језика-акције (VLA) и симулацијама заснованим на физици у дигиталним близанцима, који омогућавају генерисање података без ризика и скалабилно за обуку ових роботских система.

Када машине науче да мисле и додирују свет – зашто спајање дигиталног и физичког уводи следећу индустријску револуцију

Развој вештачке интелигенције достигао је кључну прекретницу. Након деценија у којима су системи вештачке интелигенције функционисали искључиво у дигиталним сферама, ограничени на обраду података и генерисање текста, слика или анализа, тренутно је у току фундаментална трансформација. Вештачка интелигенција напушта свој виртуелни кавез и све више се манифестује у физичкој стварности. Овај развој означава прелаз од чисто дигиталне ка отеловљеној интелигенцији, од апстрактних алгоритама ка делујућим системима који могу директно да интервенишу у нашем тродимензионалном свету.

Тржишне прогнозе и економска димензија

Глобално тржиште физичке вештачке интелигенције јасно показује размере ове трансформације. Процењено на 5,41 милијарду долара у 2025. години, очекује се да ће ово тржиште порасти на 61,19 милијарди долара до 2034. године, што представља просечну годишњу стопу раста од 31,26 процената. Други аналитичари предвиђају још динамичнији раст, са проценама које се крећу од 3,78 милијарди долара у 2024. до 67,91 милијарди долара до 2034. године, што би одговарало годишњој стопи раста од 33,49 процената. Ове импресивне бројке не одражавају само технолошки тренд, већ сигнализирају структурну промену у начину на који предузећа, индустрије и друштва интерагују са аутоматизацијом и интелигенцијом.

Паралелно са тим, тржиште аутономних система вештачке интелигенције шири се сличним замахом. Пројектовано је да ће глобални пејзаж аутономне вештачке интелигенције порасти за 18,4 милијарде долара између 2025. и 2029. године, што представља просечну годишњу стопу раста од 32,4 процента. Прогнозе за целокупно тржиште вештачке интелигенције сликају још ширу слику: од 294,16 милијарди долара у 2025. години до 1.771,62 милијарде долара до 2033. године. Ове бројке илуструју да вештачка интелигенција више није само алат за оптимизацију постојећих процеса, већ се развија у фундаментални покретач економске трансформације.

Од облака до ивице: Промена парадигме

Разлика између физичке вештачке интелигенције и класичне роботске вештачке интелигенције на први поглед делује суптилно, али након детаљнијег испитивања испоставља се као парадигматична за разумевање тренутне технолошке револуције. Оба концепта функционишу на пресеку дигиталне интелигенције и физичке манифестације, али се њихови приступи, могућности и потенцијал фундаментално разликују. Док се традиционална роботска вештачка интелигенција ослања на специјализоване системе програмиране за одређене задатке, физичка вештачка интелигенција представља холистички приступ заснован на генерализујућим основним моделима, омогућавајући фундаменталну перцепцију света у физичким контекстима.

Конвергенција ова два развојна пута води ка новој генерацији система познатих као Аутономна физичка вештачка интелигенција. Ови системи комбинују демократизацију високоперформансне вештачке интелигенције кроз моделе отвореног кода са интеграцијом вештачке интелигенције у физичке системе који могу да раде аутономно, децентрализовано и независно од централизованих облачних инфраструктура. Овај развој означава структурни помак од централизоване облачне архитектуре ка децентрализованој, локално контролисаној инфраструктури вештачке интелигенције.

Концептуалне разлике и темељи

Разликовање физичке вештачке интелигенције, роботске вештачке интелигенције и сродних концепата захтева прецизно концептуално појашњење, јер тренутне дискусије често укључују поистовећивање што компликује разумевање њихових специфичности. Концептуалне основе ових технологија утемељене су у различитим научним традицијама и теже, у неким случајевима, ка различитим циљевима.

У свом класичном смислу, роботска вештачка интелигенција односи се на имплементацију вештачке интелигенције у физичким машинама програмираним да аутоматски обављају одређене задатке. Робот представља хардвер, физичку машину са својим сензорима, актуаторима и механичким компонентама. Вештачка интелигенција функционише као софтвер заснован на алгоритмима и машинском учењу, омогућавајући аутономно доношење одлука и обраду података. За разлику од робота, сама вештачка интелигенција нема физичко присуство већ постоји искључиво у софтверском облику. Кључна ствар је да, иако се вештачка интелигенција може имплементирати у роботима ради побољшања њихових могућности, то није обавезно.

Ограничења класичне индустријске роботике

Конвенционални индустријски роботи често раде потпуно без вештачке интелигенције, извршавајући понављајуће процесе путем крутог програмирања од тачке до тачке. Ови системи су машине које се крећу од једне тачке до друге, поштујући унапред дефинисане команде без могућности сопственог тумачења. То чини процесе крутим и нефлексибилним. Употреба вештачке интелигенције је оно што коначно омогућава роботима да користе очи у облику 3Д камера, да „виде“ објекте и да користе локалну интелигенцију за креирање сопствених планова кретања и манипулисање објектима без прецизног програмирања од тачке до тачке.

Физичка вештачка интелигенција: Више од самог програмирања

Физичка вештачка интелигенција концептуално значајно превазилази ову дефиницију. Термин описује интеграцију вештачке интелигенције у системе као што су аутомобили, дронови или роботи, омогућавајући вештачкој интелигенцији да интерагује са стварним физичким светом. Физичка вештачка интелигенција помера фокус са аутоматизације понављајућих задатака на већу аутономију система. Ово отвара нова подручја примене и проширени тржишни потенцијал. Физичка вештачка интелигенција односи се на системе вештачке интелигенције који разумеју и интерагују са стварним светом користећи моторичке вештине, које се често налазе у аутономним машинама као што су роботи, возила која се сами возе и паметни простори.

За разлику од традиционалне вештачке интелигенције, која функционише искључиво у дигиталним доменима, физичка вештачка интелигенција премошћује дигитално-физички јаз кроз софистициране сензорске мреже, обраду у реалном времену и могућности аутономног доношења одлука. Ова технологија омогућава машинама да посматрају своје окружење помоћу сензора, обрађују ове информације помоћу вештачке интелигенције и извршавају физичке радње помоћу актуатора. Основна разлика лежи у чињеници да физичка вештачка интелигенција континуирано прикупља податке из физичких окружења путем више сензора истовремено, чиме развија свеобухватно разумевање окружења.

Утеловљена вештачка интелигенција: Интелигенција кроз интеракцију

Утеловљена вештачка интелигенција, или вештачка интелигенција, односи се на новији тренд у истраживању вештачке интелигенције који прати теорију отеловљења. Ова теорија тврди да се интелигенција мора разумети у контексту физичких агената који се понашају у стварном физичком и друштвеном свету. За разлику од класичног машинског учења у роботици, утеловљена вештачка интелигенција обухвата све аспекте интеракције и учења унутар окружења: од перцепције и разумевања до размишљања, планирања и, на крају, извршења или контроле.

Рана истраживања вештачке интелигенције концептуализовала су мисаоне процесе као апстрактну манипулацију симболима или рачунарске операције. Фокус је био на алгоритмима и рачунарским програмима, док се основни хардвер сматрао углавном ирелевантним. Родни Брукс, аустралијски рачунарски научник и когнитивни научник, био је један од првих који је фундаментално оспорио ову перспективу. У свом утицајном предавању, критиковао је тада уобичајену праксу развоја система вештачке интелигенције коришћењем приступа одозго надоле који се фокусирао на емулацију људских способности решавања проблема и расуђивања.

Брукс је тврдио да модели интелигенције развијени у оквиру традиционалних истраживања вештачке интелигенције, који су се у великој мери ослањали на рад рачунара доступних у то време, готово да нису имали сличности са начином рада интелигентних биолошких система. То је очигледно из чињенице да већина активности којима се људи баве у свакодневном животу нису ни решавање проблема ни планирање, већ рутинско понашање у релативно бенигном, али веома динамичном окружењу. Баш као што се људско учење ослања на истраживање и интеракцију са окружењем, отеловљени агенти морају усавршити своје понашање кроз искуство.

Утеловљена вештачка интелигенција превазилази ограничења дигиталне вештачке интелигенције интеракцијом са стварним светом путем физичких система вештачке интелигенције. Циљ јој је да премости јаз између дигиталне вештачке интелигенције и примена у стварном свету. За утеловљеног интелигентног агента, његова физичка структура и својства, сензорне способности и могућности деловања играју кључну улогу. Интелигенција не би требало да постоји изоловано, већ да се манифестује кроз разноврсну, мултимодалну интеракцију са окружењем.

Генеративни модели и симулација стварности

Генеративна физичка вештачка интелигенција проширује постојеће моделе генеративне вештачке интелигенције додавањем могућности разумевања просторних односа и физичких процеса у нашем тродимензионалном свету. Ово проширење је омогућено интеграцијом додатних података у процес обуке вештачке интелигенције, података који садрже информације о просторним структурама и физичким законима стварног света. Модели генеративне вештачке интелигенције, као што су језички модели, обучавају се са великим количинама текстуалних и сликовних података и импресионирају својом способношћу да генеришу језик сличан људском и развијају апстрактне концепте. Међутим, њихово разумевање физичког света и његових правила је ограничено; недостаје им просторни контекст.

Генерисање података засновано на физици почиње креирањем дигиталног близанца, као што је фабрика. Сензори и аутономне машине попут робота интегришу се у овај виртуелни простор. Сценарији из стварног света се затим покрећу на основу симулација заснованих на физици, где сензори бележе различите интеракције, као што су динамика крутих тела (нпр. кретања и судари) или интеракција светлости са околином. Ова технологија награђује физичке моделе вештачке интелигенције за успешно завршавање задатака у симулацији, омогућавајући им да се континуирано прилагођавају и побољшавају.

Кроз поновљену обуку, аутономне машине уче да се прилагођавају новим ситуацијама и непредвиђеним изазовима, припремајући их за примене у стварном свету. Временом, оне развијају софистициране фине моторичке вештине за практичну употребу као што су прецизно паковање кутија, подршка производним процесима или аутономно кретање у сложеним окружењима. До сада, аутономне машине нису биле у стању да у потпуности перципирају и интерпретирају своју околину. Генеративна физичка вештачка интелигенција сада омогућава развој и обуку робота који могу беспрекорно да интерагују са стварним светом и флексибилно се прилагођавају променљивим условима.

Технолошка архитектура и функционалност

Технолошка основа физичке вештачке интелигенције и напредних роботских вештачких система заснована је на међусобном деловању неколико кључних технологија, које, само у комбинацији, омогућавају импресивне могућности модерних аутономних система. Ова архитектура се фундаментално разликује од традиционалних решења за аутоматизацију кроз своју способност генерализације, континуираног учења и прилагођавања неструктурираним окружењима.

У срцу ове технолошке револуције налазе се Основни модели, велики, претходно обучени системи вештачке интелигенције који служе као кровни термин за данашње уобичајене велике системе вештачке интелигенције од 2021. године. Ови модели се у почетку опширно обучавају са огромним количинама података, а затим се могу прилагодити широком спектру задатака кроз релативно мало специјализоване обуке, познате као фино подешавање. Ова претходна обука омогућава Основним моделима не само да разумеју језик већ, што је још важније, да развију широко знање о свету и да логички размишљају, расуђују, апстрахују и планирају до одређене мере.

Ова својства чине основне моделе посебно погодним за контролу робота, област која се интензивно истражује већ око три године и тренутно води ка револуцији у роботици. Са овим својствима, такви модели су далеко супериорнији од конвенционалне, специјализоване роботичке вештачке интелигенције. Из ових разлога, употреба одговарајућих основних модела као роботских мозгова представља пробој и, по први пут, отвара пут развоју истински интелигентних, практично корисних и самим тим универзално применљивих робота.

Модели вида-језика-акције (VLA): Мозак робота

За разлику од стандардних модела темеља, који нису дизајнирани или оптимизовани за роботику и њене специфичне захтеве, модели темеља роботике су додатно обучени на скуповима података о роботици и имају специфичне архитектонске адаптације. Ови модели су обично модели вида-језика-акције (SNA) који обрађују говор, као и слике и видео податке са камера као улаз и обучени су да директно издају акције - то јест, команде кретања за зглобове и актуаторе робота.

Кључна прекретница у овом развоју био је RT-2 компаније Google DeepMind из средине 2023. године, који представља први VLA у најстрожем смислу. Тренутни модели укључују OpenVLA отвореног кода из 2024. године, као и друге напредне системе. Архитектура ових модела је веома сложена и обично укључује визуелни енкодер који претвара слике са камере у нумеричке приказе, велики језички модел као језгро за расуђивање и планирање и специјализоване декодере акција који генеришу континуиране команде робота.

Утеловљено резоновање: разумевање и деловање

Кључни аспект модерних физичких вештачких система лежи у њиховој способности за отеловљено резоновање – способност модела да разумеју физички свет и како да интерагују са њим. Отеловљено резоновање обухвата скуп знања о свету који укључује фундаменталне концепте кључне за функционисање и деловање у инхерентно физички отеловљеном свету. Ово је способност модела визуелног језика (VLM) и није нужно ограничена на роботику. Тестирање отеловљеног резоновања једноставно подразумева подстицање VLM-ова сликама.

Класични задаци рачунарског вида, као што су препознавање објеката и вишеструка кореспонденција, спадају под отеловљено резоновање. Сви ови задаци су изражени као говорни подстицаји. Отеловљено резоновање се такође може тестирати кроз визуелно одговарање на питања. Ова питања тестирају разумевање потребно за интеракцију са окружењем. Поред општег физичког резоновања, системи могу користити знање о свету за доношење одлука. На пример, од робота се може затражити да донесе здраву ужину из кухиње, при чему се знање о свету у VLM-у (Виртуелни модел учења) користи да би се утврдило како извршити ову двосмислену команду.

За примене у роботици, кључно је искористити ово разумевање како би се омогућиле смислене акције у стварном свету. То значи превођење разумевања високог нивоа у прецизне команде управљања путем хардверских API-ја робота. Сваки робот има другачији интерфејс, а знање о томе како се робот контролише није присутно у VLM-овима. Изазов лежи у проширењу великих, претходно обучених модела тако да могу да емитују континуиране акције за одређене инкарнације робота, уз очување вредних могућности VLM-а.

Иновативно решење за овај изазов је архитектура Action Expert-а, трансформаторски модел са истим бројем слојева, али мањим димензијама уграђивања и MLP ширинама. Главе пажње и димензија уграђивања по глави морају се подударати са главним моделом како би се омогућили префиксни токени у механизму пажње. Током обраде, суфиксни токени пролазе кроз Action Expert трансформатор, укључујући KV уграђивања из префикса, која се израчунавају једном, а затим кеширају.

Кључне технологије: Симулација, Edge AI и трансфер учења

Реализација физичке вештачке интелигенције заснива се на међусобном деловању три кључне технологије. Прво, реалистичне симулације у облику дигиталних близанаца омогућавају прецизно мапирање процеса, токова материјала и интеракција, што је кључно за аутономно учење робота. Друго, хардвер за edge вештачку интелигенцију осигурава да се системи вештачке интелигенције покрећу локално на роботу, на пример, путем компактних система заснованих на GPU-у. Треће, напредни рачунарски вид омогућава системима визуелног препознавања да идентификују различите објекте, облике и варијације.

Учење робота се дешава када се модели вештачке интелигенције обучавају у симулацијама и њихово знање се преноси на физичке роботе. Трансфер учења значајно убрзава адаптацију на нове задатке. Анализа података у реалном времену помоћу платформи као што је Microsoft Fabric омогућава анализу података процеса, идентификацију уских грла и извођење оптимизација. Стварност и машина се виртуелно рекреирају са свим својим природним законима и спецификацијама. Овај дигитални близанац затим учи, на пример, путем учења појачањем, како тачно да се креће без судара, како да извршава жељене покрете и како да реагује на различите симулиране сценарије.

Вештачка интелигенција може да тестира безброј ситуација без ризика, а да притом не оштети физичког робота. Добијени подаци се затим преносе правом роботу када дигитални близанац довољно научи. Роботи опремљени одговарајућим системима вештачке интелигенције не само да извршавају круте програме, већ су способни да доносе одлуке и да се прилагођавају. Физичка вештачка интелигенција се користи да роботима пружи контекст и разумевање ситуације. У пракси то значи да роботи са физичком вештачком интелигенцијом могу да савладају процесе који су променљиви и захтевају прилагодљивост.

Подаци као гориво: Изазови и решења

Још један кључни аспект лежи у генерисању података за обуку ових система. Иако се VLM-ови обучавају на трилионима токена података са интернета, могуће је постићи упоредив број токена са подацима о роботици. Open X-Embodiment садржи 2,4 милиона епизода. Под претпоставком 30 секунди по епизоди, узорковања фрејмова од 30 Hz и приближно 512 токена вида по фрејму, може се достићи преко један трилион токена. Овај колективни напор 21 академске и индустријске институције обједињује 72 различита скупа података од 27 различитих робота и покрива 527 могућности у 160.266 задатака.

Стандардизација података из различитих типова робота са различитим сензорима и просторима деловања у јединствени формат представља огроман технички изазов, али је кључна за развој генерализабилних модела. Светски фондациони модели (World Foundation Models) се користе за генерисање или репликацију скалабилних података за обуку за фондационе моделе роботике, јер је релативни недостатак података за обуку релевантних за роботику тренутно највеће уско грло у њиховом развоју.

Искористите предности Xpert.Digital-овог опсежног, петоструког стручног знања у свеобухватном пакету услуга | Истраживање и развој, XR, односи с јавношћу и оптимизација дигиталне видљивости - Слика: Xpert.Digital

Xpert.Digital поседује дубинско знање у различитим индустријама. То нам омогућава да развијемо прилагођене стратегије прецизно усклађене са захтевима и изазовима вашег специфичног тржишног сегмента. Континуираном анализом тржишних трендова и праћењем развоја у индустрији, можемо деловати проактивно и понудити иновативна решења. Комбинација искуства и стручности ствара додатну вредност и пружа нашим клијентима одлучујућу конкурентску предност.

Више информација овде:

• Искористите предности 5 области стручности компаније Xpert.Digital у једном пакету – већ од 500 евра месечно

Од паметне пољопривреде до паметне малопродаје: Где физичка вештачка интелигенција већ редефинише стварање вредности – Слика: Xpert.Digital

Области примене специфичне за индустрију и тржишни потенцијал

Практична имплементација физичке вештачке интелигенције и напредних роботских система вештачке интелигенције одвија се у широком спектру индустрија и случајева употребе, при чему сваки сектор представља специфичне захтеве, изазове и потенцијал. Анализа различитих тржишта јасно показује да универзални приступ није оптималан за све индустрије; него, специфичне карактеристике сваке индустрије одређују који облик интелигентне аутоматизације доноси највеће користи.

Употреба физичке вештачке интелигенције је посебно очигледна у индустријској производњи. Аутомобилска индустрија је на челу ове трансформације. BMW је први произвођач аутомобила који је тестирао хуманоидне роботе у производњи, тачније Фигура 02 у својој фабрици у Спартанбургу у САД. За разлику од Теслиног Оптимуса, који је углавном остао у концептној фази, Фигура 02, коју контролише вештачка интелигенција, већ узима делове лима са полице и поставља их у машину – задатак који су традиционално обављали људи у фабрикама аутомобила.

BMW и Figure AI планирају да заједнички истраже технолошке теме као што су вештачка интелигенција, управљање роботима, виртуелизација производње и интеграција робота. Аутомобилска индустрија, а самим тим и производња возила, брзо се развија. Употреба робота опште намене има потенцијал да повећа продуктивност, задовољи растуће захтеве купаца и омогући тимовима да се фокусирају на предстојеће промене. Дугорочни циљ је да се фабрички радници ослободе ергономски захтевних и напорних задатака.

Индустријска аутоматизација има користи од физичке вештачке интелигенције кроз комбинацију дигиталних близанаца, вештачке интелигенције на рубу мреже и роботике, редефинишући аутоматизацију. У производњи, такозвани живи близанци – дигитални модели који не само да приказују већ и активно контролишу процесе – отварају нове могућности. Они омогућавају идентификацију уских грла пре него што постану критична, тестирање нових процеса и процену варијанти, као и обуку аутономних система без ризика. Посебно у областима Логистике 4.0 и паметног складиштења, живи близанци побољшавају поузданост планирања, безбедан рад и брзину одзива.

Логистика 4.0: Дигитални близанци тестирани у пракси

Пример KION групе показује како физичка вештачка интелигенција може да подржи логистику у стварном складишту. KION, Accenture и NVIDIA заједнички развијају решење у којем се интелигентни роботи обучавају у потпуности унутар дигиталног близанца складишта. Тамо роботи уче процесе као што су утовар и истовар, прикупљање поруџбина и препакивање пре него што буду распоређени у стварном складишту. Систем је базиран на NVIDIA Omniverse симулационој платформи. Поред тога, NVIDIA Mega, оквир унутар Omniverse-а посебно дизајниран за индустријске примене, користи се за подршку паралелној симулацији целих система и роботских флота.

Предности су очигледне на неколико начина. Симулација типичних складишних процеса значајно смањује грешке у стварним операцијама. Обука је без ризика, убрзана и не захтева никакве стварне ресурсе. Након успешне обуке, роботи преузимају задатке из стварног света, контролисане у реалном времену помоћу вештачке интелигенције која ради директно на роботу. Штавише, дигитални близанци омогућавају проактивно стратешко планирање, дозвољавајући компанијама да виртуелно тестирају и оптимизују различите распореде, нивое аутоматизације и конфигурације особља унапред, без ометања текућих операција.

Индустрија логистике и транспорта пролази кроз свеобухватну трансформацију кроз вештачку интелигенцију. Вештачка интелигенција се примењује у различитим областима логистике. За предвиђање потражње и планирање продаје, 62 одсто компанија се ослања на подршку вештачке интелигенције, док 51 одсто користи вештачку интелигенцију за оптимизацију производње, а 50 одсто за оптимизацију транспорта. Примене се крећу од препознавања различитих етикета опасних материјала и разликовања предмета без серијских бројева или етикета до анализе података сензора о активностима и кретању.

Системи вештачке интелигенције могу да предвиде време доласка транспорта користећи податке из више извора и да праве прогнозе продаје са вишеструким подацима из ланаца снабдевања и јавних извора. Они заказују паузе запослених користећи виталне знаке, кретање и податке о раду машина, омогућавају аутоматизовано планирање оптерећења помоћу конволуционих неуронских мрежа и прате избор начина транспорта како би постепено идентификовали боља решења. Интеракцију човек-машина побољшавају обучени гласовни роботи, док транспортни роботи користе оптичке обрасце за позиционирање и оријентацију.

Здравство: Прецизност и помоћ

Здравствена заштита представља посебно осетљиво, али обећавајуће поље примене. Преко 40 процената медицинских стручњака у Немачкој користи технологије које подржава вештачка интелигенција у својим установама или ординацијама. У свакодневној медицинској пракси, то значи да радиолошка одељења користе вештачку интелигенцију за анализу слика или се апликације за проверу симптома које подржава вештачка интелигенција користе за прелиминарне дијагнозе. Кључна примена вештачке интелигенције лежи у аутоматизованој анализи медицинских картона. Вештачка интелигенција може помоћи лекарима у постављању дијагноза јер се ослања на и анализира огромну количину постојећих података – знатно више него што лекар икада може да акумулира током целе своје каријере.

У немачком здравственом систему користе се три врсте робота: терапијски роботи, роботи за негу и хируршки роботи. Терапеутски роботи могу самостално водити вежбе, док роботи за негу подржавају здравствене раднике. Хируршки роботи могу самостално правити резове и помагати људским хирурзима. Њихова употреба је неопходна за неке минимално инвазивне процедуре. Робот да Винчи из Intuitive Surgical-а помаже хирурзима у извођењу прецизних, минимално инвазивних процедура кроз комбинацију људске хируршке контроле и отеловљене вештачке интелигенције, која обједињује људску интуицију и роботску прецизност.

Тржиште физичке вештачке интелигенције у здравству доминирају хируршки роботи, посебно системи за роботски потпомогнуту хирургију, који су предводили тржиште 2024. године. У оквиру роботике, очекује се да ће неурохируршки и ортопедски сегменти доживети највеће стопе раста током прогнозираног периода. Поред радиологије и патологије, примене вештачке интелигенције играју све важнију улогу у дијагностици и интервенцијама у свим медицинским специјалностима. У персонализованој медицини, вештачка интелигенција подржава анализу биомаркера.

Паметна пољопривреда: Вештачка интелигенција на пољу

Пољопривреда се развија у изненађујуће динамично поље за физичке примене вештачке интелигенције. Скоро половина свих фарми сада ради са вештачком интелигенцијом. Највећи потенцијал се види у прогнозирању климе и времена, али и у планирању жетве и производње, као и у предвиђањима приноса. Решења за свакодневни канцеларијски рад су такође интересантна као потенцијална помагала. Пољопривреда је међу пионирима вештачке интелигенције. Њена употреба постаје све неопходнија због оптерећења која се стављају на менаџере фарми.

Физичка вештачка интелигенција ће играти све важнију улогу у пољопривреди и преради хране у наредним годинама. Раније су многи природни процеси били тешки за разумевање, али сада је технолошки напредак напредовао до тачке у којој системи могу појединачно да реагују на своје окружење. Они се прилагођавају постојећем свету, уместо да захтевају да се свет редизајнира за њих. Модерни пољопривредници све више раде на хибридан начин, комбинујући рачунарски и практични рад на терену. Различите технологије се користе на пољима и у шталама за мерење података и оптимизацију процеса.

Климатске промене и стални раст становништва представљају огромне изазове за модерну пољопривреду. Да би се ефикасно решили ови глобални проблеми, циљана употреба физичке вештачке интелигенције на фармама свих величина може дати кључни допринос. Супротно широко распрострањеној претпоставци да су такве технологије погодне само за велике фарме, посебно мања предузећа могу имати велике користи од њихових предности. Употреба компактних машина као што су интелигентне роботске косилице или аутоматизоване машине за плевљење омогућава им да постигну повећање ефикасности и обављају задатке за које тренутно више нема радне снаге на тржишту рада.

Технологије препознавања слика и сензори могу помоћи у много прецизнијој примени пестицида, а у неким случајевима чак и у њиховом потпуном елиминисању. Ово доноси не само економске већ и еколошке користи. Пројекат Agri-Gaia, који финансира немачко Савезно министарство за економију и енергетику, ствара отворену инфраструктуру за размену алгоритама вештачке интелигенције у пољопривреди. Партнери у пројекту из удружења, истраживачких институција, политике и индустрије, под вођством Немачког истраживачког центра за вештачку интелигенцију (DFKI), развијају дигитални екосистем за претежно мали и средњи пољопривредни и прехрамбени сектор (МСП), заснован на европској иницијативи за облак Gaia-X.

Малопродаја: Крај реда

Малопродајни сектор пролази кроз фундаменталну трансформацију корисничког искуства и оперативне ефикасности путем физичке вештачке интелигенције и система заснованих на вештачкој интелигенцији. Трговци на мало могу користити вештачку интелигенцију да би боље предвидели потражњу за одређеним артиклима у различитим регионима приступањем и анализом података о другим артиклима, података из продавница са сличним демографским подацима и података трећих страна као што су време и нивои прихода. Једна апотека широм земље недавно је користила вештачку интелигенцију за праћење и предвиђање потражње за одређеном вакцином, ослањајући се на националне трендове пријављене савезној влади.

Трговци на мало комбинују вештачку интелигенцију са видео и сензорским подацима како би елиминисали просторе за плаћање, омогућавајући купцима да бирају артикле са полица, стављају их у корпе и напуштају продавницу без чекања у реду. Елиминисањем редова и система за плаћање, више простора може се користити за излагање производа. Један национални ланац супермаркета користи вештачку интелигенцију за визуелно скенирање и израчунавање вредности производа са нечитљивим бар-кодовима. Захваљујући вештачкој интелигенцији у комбинацији са видео камерама и сензорима на полицама, трговци на мало могу боље разумети промет купаца у својим продавницама и повећати продају по квадратном метру.

Технологија идентификује производе на којима се купци никада не задржавају и препоручује трговцима да их замене привлачнијом робом. Вештачка интелигенција такође може да генерише циљане промоције за одређене артикле на мобилним уређајима купаца када се налазе у правој продавници. Ова технологија такође омогућава трговцима да боље групишу своју робу. Брендови попут Заре користе AR дисплеје у својим продавницама како би купци могли виртуелно да испробају одећу. Продавци намирница попут Амазон Фреша фокусирају се на бесконтактно плаћање и дигиталне листе за куповину повезане са физичким полицама.

Грађевинарство: Ефикасност кроз дигитално планирање

Грађевинска индустрија је традиционално недовољно дигитализована област, али све више користи од примена вештачке интелигенције. Вештачка интелигенција, заједно са другим приступима дигитализацији као што су информационо моделирање зграда (BIM), Интернет ствари (IoT) и роботика, омогућава повећану ефикасност у целом ланцу вредности, од производње грађевинског материјала, преко фаза пројектовања, планирања и изградње, до рада и одржавања. Генеративни геометријски систем пројектовања креира и процењује бројне опције дизајна на основу мерљивих циљева као што су удобност, енергетска ефикасност и дизајн радног места.

Методе вештачке интелигенције омогућавају много брже разматрање и процену знатно више параметара и варијанти. Анализа текста заснована на вештачкој интелигенцији може аутоматски да процени скупове правила. Ово подразумева употребу система заснованих на правилима у комбинацији са анализом текста заснованом на вештачкој интелигенцији. Информације о згради, као што су димензије, материјали и технички системи, се издвајају, анализирају и аутоматски упоређују са скуповима правила заснованим на тексту. Употреба предиктивних модела заснованих на вештачкој интелигенцији у раним фазама пројектовања омогућава брзе и тачне процене потражње за енергијом.

Примене вештачке интелигенције током грађевинарства су прилично напредне и неке се већ користе. Методе машинског учења могу помоћи у планирању градње, ажурирању процеса грађевинарства и подржати разне задатке. Роботи могу не само да транспортују предмете већ и да фарбају зидове, мере или заварују. Камере и други сензори детектују препреке. Слике и облаци тачака снимљени ручно или аутономним системима такође служе за осигурање квалитета током градње. Неуронске мреже су обучене да прегледају квалитет површине и открију оштећења или промену боје.

Наша стручност у развоју пословања, продаји и маркетингу из ЕУ и Немачке - Слика: Xpert.Digital

Фокус индустрије: B2B, дигитализација (од AI до XR), машинство, логистика, обновљиви извори енергије и индустрија

Више информација овде:

• Експертски пословни центар

Тематски центар који нуди увиде и стручност:

• Платформа знања која покрива глобалне и регионалне економије, иновације и трендове специфичне за индустрију
• Збирка анализа, увида и основних информација из наших кључних области фокуса
• Место за стручност и информације о актуелним дешавањима у пословању и технологији
• Чвориште за компаније које траже информације о тржиштима, дигитализацији и иновацијама у индустрији

Од пилот пројекта до тржишта вредног милијарду долара: Како ће физичка вештачка интелигенција трансформисати индустрију, логистику и производњу до 2030. године – Слика: Xpert.Digital

Изазови, ризици и регулаторни оквири

Брзи развој физичке вештачке интелигенције и напредних роботских система вештачке интелигенције прати мноштво техничких, етичких, правних и друштвених изазова којима се мора посветити пажња ради одговорне и одрживе имплементације. Ови изазови се крећу од фундаменталних техничких ограничења и питања заштите и безбедности података до сложених етичких питања која фундаментално утичу на однос између људи и машина.

Техничка ограничења и даље представљају значајну препреку широком усвајању физичке вештачке интелигенције. Иако је постигнут значајан напредак, физичка ограничења попут мобилности, управљања енергијом и фине моторике остају кључни изазови. Недавни експерименти са роботским усисивачима опремљеним напредним језичким моделима истичу сложеност и ограничења ове технологије у стварним применама. Један истраживачки тим је спровео експеримент у којем су роботски усисивачи били опремљени различитим језичким моделима. Примарни задатак ових робота био је да пронађу штапић путера у другој просторији и донесу га особи која може да промени своју локацију.

Овај наизглед једноставан задатак представљао је значајне изазове за роботе којима управља вештачка интелигенција. Роботи су били способни да се крећу, пристају на пуњаче, комуницирају путем Slack везе и фотографишу. Упркос овим могућностима, ниједан од тестираних LLM-ова није постигао стопу успеха већу од 40 процената у испоруци путера. Примарни разлози за неуспех лежали су у тешкоћама са просторним расуђивањем и недостатку свести о сопственим физичким ограничењима. Један од модела је чак себи дијагностиковао трауму због ротационих покрета и кризе бинарног идентитета.

Ове реакције, иако их генерише неживи систем, истичу потенцијалне изазове у развоју вештачке интелигенције намењене за рад у сложеним реалним окружењима. Кључно је да високо ефикасни модели вештачке интелигенције остану мирни под притиском како би доносили информисане одлуке. Ово поставља питање како се такве стресне реакције могу избећи или управљати њима у будућим системима вештачке интелигенције како би се осигурала поуздана и безбедна интеракција. Док аналитичка интелигенција у мастер студијама права (LLM) остварује импресиван напредак, практична интелигенција, посебно у погледу просторног разумевања и управљања емоцијама, и даље заостаје.

Заштита података, сајбер безбедност и правни оквири

Заштита података и сајбер безбедност представљају фундаменталне изазове. Закони о заштити података и приватности су кључни за осигуравање етичких и безбедних поступака са личним подацима. Један од најважнијих правних оквира је Општа уредба о заштити података (GDPR), коју је Европска унија усвојила 2018. године. GDPR утврђује строге смернице за прикупљање, обраду, складиштење и пренос личних података.

Основни принципи Опште уредбе о заштити података (GDPR) укључују законитост, правичност и транспарентност. Ови принципи захтевају да се јасно наведе који се подаци прикупљају и зашто, како би се осигурала праведна употреба података без стављања било које групе у неповољан положај. Ограничење сврхе захтева да се подаци прикупљају у одређене, експлицитне и легитимне сврхе и да се даље не обрађују на начин који није компатибилан са тим сврхама. Минимизирање података захтева да се прикупљају и обрађују само подаци неопходни за предвиђену сврху. Тачност захтева да лични подаци буду тачни и ажурни, док ограничење складиштења захтева да се подаци чувају само онолико дуго колико је потребно за предвиђену сврху.

Интегритет и поверљивост захтевају да се подаци обрађују безбедно како би се заштитили од неовлашћене или незаконите обраде и случајног губитка. Одговорност захтева да организације буду у стању да докажу усклађеност са овим принципима заштите података. Недавно усвојени закон ЕУ о вештачкој интелигенцији надовезује се на Општу уредбу о заштити података (GDPR) и класификује системе вештачке интелигенције на основу њихових нивоа ризика. Забрањени системи вештачке интелигенције укључују оне који категоришу појединце на основу биометријских података ради извлачења одређених врста осетљивих информација.

Истраживачи безбедности открили су рањивости у роботским системима које би могле омогућити манипулацију уређајима или приступ осетљивим подацима. Ове рањивости укључују необезбеђена ажурирања фирмвера, нешифроване корисничке податке на уређајима и недостатке у безбедности ПИН-а за даљински приступ камерама. Такви недостаци подривају поверење у сертификате произвођача и истичу потребу за робусним безбедносним мерама. Истраживачи предлажу дизајнирање система за препознавање слика машина који остају нечитљиви за људе, али роботима пружају довољно информација за навигацију како би се спречила злоупотреба приватних података.

Закон ЕУ о вештачкој интелигенцији и хармонизовани стандарди

Регулаторно окружење за вештачку интелигенцију и роботику се брзо развија. Закон ЕУ о вештачкој интелигенцији је први свеобухватни правни оквир за вештачку интелигенцију на свету и заснован је на приступу заснованом на ризику. Што је већи ризик, то су бројнији и строжи захтеви који морају бити испуњени. Системи вештачке интелигенције могу се класификовати као системи вештачке интелигенције високог ризика због њихове важности за безбедност. Системи вештачке интелигенције високог ризика подлежу специфичним захтевима, укључујући свеобухватну документацију са свим потребним информацијама о систему и његовој намени како би власти могле да процене његову усклађеност, јасне и одговарајуће информације за оператера, одговарајуће мере људског надзора и високу робусност, сајбер безбедност и тачност.

Директива о машинама утврђује безбедносне захтеве за машине, укључујући аутономне и умрежене системе. Она дефинише саморазвијајуће понашање и аутономне мобилне машине, али избегава термин систем вештачке интелигенције. Производ попут хируршког робота може се налазити на пресеку неколико прописа, као што су Директива о медицинским уређајима, Директива о машинама и Директива о вештачкој интелигенцији, а све то са импликацијама на функционалну безбедност. Централно питање је: Који је оптималан скуп мера за смањење ризика у погледу лансирања на тржиште, одговорности и штете по репутацију?

Хармонизовани стандарди одређују основне захтеве за здравље и безбедност из законских аката. Они описују која техничка правила и мере управљања ризицима могу да се користе за испуњавање ових основних захтева. Усклађеност са овим стандардима указује на то да су захтеви закона и прописа испуњени. Систем управљања ризицима, заснован на ISO/IEC 42001, је од централног значаја. Овај стандард за системе управљања вештачком интелигенцијом пружа структурирани оквир за идентификацију, процену и третман ризика.

Етика, пристрасност и одрживост

Етичка питања прожимају све аспекте развоја и имплементације физичке вештачке интелигенције. Недостатак пажљиве припреме података може довести до нежељених резултата. Пристрасност у скуповима података доводи до проблема са правичношћу, одржавања друштвених неједнакости и дискриминације мањина. Још горе, постоји ризик да ће приватне и поверљиве информације бити откривене кроз излазе модела и доспети у погрешне руке. Пре обуке, треба проценити колико ће систем значајно утицати на животе оних на које ће утицати. Мора се утврдити да ли је етички оправдано дозволити систему вештачке интелигенције да доноси одлуке за дати задатак и мора се осигурати да су довољни и репрезентативни подаци доступни за све погођене групе.

Изазови се такође протежу на енергетску ефикасност и одрживост. Хуманоидни роботи и физички системи вештачке интелигенције захтевају значајне количине енергије како за рад, тако и за обуку својих основних модела. Технологија батерија, ручна спретност, исплативост, скалабилност и етичко управљање остају значајни изазови. Међутим, конвергенција смањења трошкова хардвера, побољшања вештачке интелигенције и све већег недостатка радне снаге ствара савршену олују која фаворизује убрзано усвајање.

Будући изгледи и стратешке импликације

Путања развоја физичке вештачке интелигенције и напредних роботских система вештачке интелигенције указује на фундаментално преобликовање индустријског и друштвеног пејзажа у наредним годинама. Конвергенција технолошких открића, економских потреба и регулаторних оквира ствара окружење које убрзава трансформацију од експерименталних пилот пројеката до широког комерцијалног усвајања.

Револуција Фондационих Модела у роботици представља једну од најзначајнијих прекретница. Тренутно постоји бум у развоју хуманоидних робота контролисаних моделима Фондације за роботику. Поред аутономног управљања роботима од почетка до краја који користе такве моделе, такозвани Светски Фондациони Модели се користе за генерисање или репликацију скалабилних података за обуку за моделе Фондације за роботику. За неке још увек ограничене примене, као што су једноставни, понављајући и заморни ручни задаци у производњи и логистици, или потенцијално чак у облику кућних робота, роботи контролисани Фондационим моделима могли би постати доступни у наредних пет година. Даље, сложенији и захтевнији задаци ће уследити на средњи и дуги рок.

Генерализација и управљање возним парком

Развој универзалних вештачких интелигенцијских модела за оптимизацију роботских флота представља обећавајући начин за превазилажење фрагментације. Основни модели су дизајнирани да разумеју и извршавају широк спектар задатака код различитих типова робота. Они уче опште концепте и понашања уместо да се поново обучавају за сваки одређени задатак. Амазонов DeepFleet и Galbot-ов NavFoM омогућавају контролу хетерогених роботских флота помоћу једног вештачке интелигенције модела. NavFoM је описан као први светски унакрсни, вишезадачни основни вештачки модел за навигацију. Циљ му је да научи један вештачки интелигенцијски модел општем концепту кретања, омогућавајући да се исти основни модел користи на широком спектру типова робота, од робота са точковима и хуманоидних робота до дронова.

Напредак у просторној интелигенцији кроз мултимодалне моделе отвара нове димензије. Серија SenseNova SI заснована је на утврђеним мултимодалним основним моделима и развија робусну и моћну просторну интелигенцију. Ови модели показују могућности емергентне генерализације, са финим подешавањем на специфичним подскуповима QA трансформације 3Д приказа, што доводи до неочекиваних добитака у преносу на повезане, али раније невиђене задатке као што је проналажење путање лавиринта. Побољшане могућности просторне интелигенције отварају обећавајуће могућности примене, посебно у области отеловљене манипулације, где су примећена значајна побољшања у стопама успеха, чак и без даљег финог подешавања.

Синтетички подаци и ChatGPT тренутак роботике

Нвидијини модели Cosmos World Foundation представљају потенцијални ChatGPT тренутак за роботику. Ови физички модели вештачке интелигенције су кључни за омогућавање роботима да што реалистичније вежбају интеракције у стварном свету у 3Д симулацијама. Развој таквих физичких модела вештачке интелигенције је скуп и захтева огромне количине података из стварног света и опсежно тестирање. Модели Cosmos World Foundation нуде програмерима једноставан начин да генеришу огромне количине фотореалистичних, синтетичких података заснованих на физици за тренирање и процену својих постојећих модела.

Инвестициони циклус за физичку вештачку интелигенцију до 2030. године указује на значајне токове капитала. Тржишне прогнозе указују на снажан раст до 2030. године, са потрошњом која ће вероватно достићи између 60 и 90 милијарди долара у 2026. години, а укупном петогодишњом потрошњом између 0,4 билиона и 0,7 билиона долара. Производња предњачи, затим логистика, док се услуге шире како алати сазревају. ABI Research процењује да ће глобално тржиште роботике вредети 50 милијарди долара у 2025. години и предвиђа да ће до 2030. године достићи приближно 111 милијарди долара, са просечном годишњом стопом раста од 15 милијарди долара.

Физичка вештачка интелигенција трансформише производњу, са пројектованим растом од 23 процента до 2030. године. Глобално тржиште индустријске вештачке интелигенције достигло је 43,6 милијарди долара у 2024. години и очекује се годишњи раст од 23 процента до 2030. године, вођено применама физичке вештачке интелигенције у производњи. Овај развој означава одступање од традиционалне аутоматизације засноване на крутим, унапред програмираним роботима. Данашња физичка вештачка интелигенција интегрише системе вида, тактилне сензоре и адаптивне алгоритме, омогућавајући машинама да се носе са непредвидивим задацима.

Притисак за физичку вештачку интелигенцију долази у критичном тренутку, где геополитичке тензије и поремећаји у ланцу снабдевања повећавају потребу за флексибилном производњом. Напредак у индустријској роботици редефинише аутоматизацију и подстиче отпорност и раст у секторима који су погођени недостатком радне снаге. У аутомобилским погонима, роботи вођени вештачком интелигенцијом са могућностима учења у реалном времену попуњавају улоге које су се некада сматрале превише нијансираним за машине, као што су адаптивно заваривање или контрола квалитета под променљивим условима. Пројектовано је да ће ова промена смањити трошкове до 20 процената у условима велике производње.

Економске могућности за Немачку и Европу

Стратешке импликације за немачке и европске компаније су значајне. Недостатак квалификованих радника посебно погађа индустрију и логистику, док истовремено потражња расте. Немачка индустрија је под притиском; недостатак вештина успорава раст, све већа сложеност захтева брзу прилагодљивост, инвестиције у ефикасност и отпорност су неопходне, а повећање продуктивности је кључно за конкурентност. Физичка вештачка интелигенција представља прилику за Немачку да се врати у први план индустрије. Трансформација немачке индустрије није опција, већ нужност.

Развој се креће ка новом, фундаменталном физичком моделу вођеном отеловљеном интелигенцијом, који ће потенцијално доминирати мултимодалним правцем. У стварном свету, све је пуно детаља попут контакта, трења и судара које је тешко описати речима или сликама. Ако модел не може да разуме ове фундаменталне физичке процесе, не може да прави поуздана предвиђања о свету. Ово ће бити другачији развојни пут од оног који користе главни језички модели.

Развој мултимодалне вештачке интелигенције иде даље од текста. Мултимодални модели комбинују различите неуронске архитектуре, као што су трансформатори вида за визуелни унос, енкодери говора за аудио унос и модели великих језика за логичко резоновање и генерисање текста, у један систем. Здравствена заштита се помера ка сензорном уносу, са мултимодалном вештачком интелигенцијом која може да скенира глас и лице пацијента и медицинске скенирања како би открила ране знаке болести. Она не замењује лекаре, већ им даје надљудски вид.

Визија физичке вештачке интелигенције која беспрекорно функционише у нашем окружењу захтева даља истраживања и развој како би се осигурала поузданост и безбедност ових система. Будућност би могла да види већу интеграцију софтвера отвореног кода за роботику, попут ROS-а и локалних приступа управљању, смањујући ослањање на клауд сервисе и дајући корисницима већу контролу над својим уређајима. Истовремено, произвођачи и регулатори морају континуирано побољшавати стандарде безбедности и заштите података како би одржали поверење корисника и одговорно откључали потенцијал роботике.

Наредне године ће бити кључне у одређивању да ли ће се данашњи пилот пројекти развити у одрживе пословне моделе. Међутим, оно што је сигурно јесте да ће комбинација физичке и дигиталне аутономије обликовати будућност. Вештачка интелигенција напушта своју изоловану улогу и постаје саставни део процеса и одлука у стварном свету. Ово означава почетак фазе у којој ће њен директан утицај бити опипљивији него икада раније. Развој физичке и роботске вештачке интелигенције није крај, већ почетак фундаменталне трансформације чији ће пуни утицај постати очигледан тек у наредним деценијама.

☑️ Наш пословни језик је енглески или немачки

☑️ НОВО: Преписка на вашем матерњем језику!

Konrad Wolfenstein

Ја и мој тим смо срећни што вам можемо бити на располагању као ваш лични саветник.

Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме овде или једноставно позовите на +49 89 89 674 804 ( Минхен) . Моја имејл адреса је: [email protected]

Радујем се нашем заједничком пројекту.

☑️ Подршка малим и средњим предузећима у стратегији, консултацијама, планирању и имплементацији

☑️ Креирање или реорганизација дигиталне стратегије и дигитализације

☑️ Проширење и оптимизација међународних продајних процеса

☑️ Глобалне и дигиталне B2B платформе за трговање

☑️ Пионирски развој пословања / Маркетинг / Односи с јавношћу / Сајмови