Fizinis AI, pvz., ši jėgos ir galios ribota ranka, taps išmanesnė dėl matematikos ir bendradarbiavimo, sako UR viceprezidentas. Šaltinis: Universal Robots
Robotikos pramonė vystosi greičiau nei bet kada, o signalai, kas bus toliau, jau matomi. Kadangi kažkas sutelkė dėmesį į automatizavimo ateities formavimą, matau keturias tendencijas, kurios iš naujo apibrėžs, kaip fizinis AI kuria vertę.
Nuo išmanesnės matematikos ir kooperatyvo iki pramonei būdingo AI ir naujos duomenų ekonomikos – štai kas, mano nuomone, ateinančiais metais bus svarbiausia.
1. Nuspėjamoji matematika yra tyli fizinio AI revoliucija
Kitas didelis šuolis robotikoje nebus aparatinė įranga; tai bus iš matematikos. Šiandien robotai yra reaktyvūs: jie reaguoja į įvestis ir prisitaiko realiuoju laiku. Rytoj jie numatys.
Robotai mokosi užduočių, tokių kaip surinkimas, demonstruodami ir mokydami sustiprinimo. Šaltinis: Universal Robots
Atsirandančios matematinės technologijos, tokios kaip dvigubi skaičiai ir purkštukai, tyliai keičia mūsų mąstymą apie pokyčių modeliavimą. Šie įrankiai leidžia sistemoms užfiksuoti ne tik tai, kas nutinka robotui judant, bet ir tai, kaip tie judesiai sklinda per visą jo aplinką. Tai reiškia greitesnį optimizavimą, išsamesnį scenarijų planavimą ir prisitaikantį valdymą, kuris atrodo beveik intuityvus.
Įsivaizduokite robotus, kurie galėtų numatyti kelio koregavimo poveikį prieš jį vykdydami arba imituoti kelis „kas būtų, jei“ scenarijus per milisekundes. Tai ne mokslinė fantastika. Tai natūrali evoliucija, kaip apskaičiuojame išvestines ir prognozuojame sistemos elgesį. Nors šie metodai vis dar daugiausia tiriami, jų potencialas pakeisti robotiką yra neabejotinas.
Mano nuomone, nuspėjamasis intelektas apibrėžs naujos kartos automatizavimą. Klausimas ne tas, ar šis pokytis įvyks, o kaip greitai ir kas parodys kelią.
2. Robotai pereiti nuo solo prie sinergijos
Mokymasis imituojant taps esminiu gebėjimu kitoje automatizavimo bangoje. Šiandien dauguma robotų veikia kaip nepriklausomi vienetai, valdomi centralizuotų parkų sistemų arba iš anksto užprogramuotų rutinų.
Rytoj jie mokysis vieni iš kitų ir iš žmonių – vieni vadovaujami, kiti – autonomiški – sudarys prisitaikančias komandas, kurios dalijasi elgesiu ir strategijomis realiu laiku. Ši evoliucija grindžiama moksliniais tyrimais, kuriuose robotai ne tik seka lyderio trajektoriją, bet ir stebi, imituoja ir tobulina veiksmus bendradarbiaudami, suteikdami galimybę dinamiškai koordinuoti be griežtų scenarijų.
Pramoninės robotikos pardavėjai padėjo pagrindą parko valdymui ir sinchronizuoto judėjimo sistemoms su keliomis rankomis, tačiau vis dar atsiranda tikras mokymasis iš tarpusavio mokymosi ir savarankiško organizavimo. Tačiau esu tikras, kad 2026 m. pamatysime realius diegimus, kuriuose bus panaudoti imituojant išmokti fiziniai AI modeliai.
Ir nauda akivaizdi:
- Greitesnis konfigūravimas ir perkonfigūravimas darbo eigos be sudėtingo programavimo
- Pagerintas atsparumas kai netikėtai pasikeičia sąlygos
- Natūralus žmogaus ir roboto bendradarbiavimaskur robotai intuityviai seka žmogaus ketinimus arba pagrindinio roboto žingsnį
Saugos standartams, tarp robotų komunikacijai ir orkestravimo priemonėms bręstant, tikimasi, kad imitacinis bendradarbiavimas pereis nuo nišinių pilotų prie plačiai pritaikyto gamyklose ir sandėliuose. Tai pavers robotus iš izoliuotų padalinių į bendradarbiaujančias, nuolat besimokančias komandas.
Programinė įranga leidžia keliems robotams dirbti kartu, tačiau vis dar atsiranda savarankiškas organizavimas. Šaltinis: Universal Robots
3. Gamintojai kreipiasi į specialiai sukurtą dirbtinį intelektą
Užuot naudoję bendrąsias AI platformas, gamintojai vis dažniau taikys konkrečioms užduotims skirtą AI, sukurtą vienam procesui, pavyzdžiui, suvirinimui, šlifavimui, tikrinimui ar surinkimui. Tikimasi, kad dirbtinio intelekto suvirinimas, AI apdaila, AI surinkimas ir AI tikrinimas taps standartinėmis naujų robotų elementų funkcijomis, kurios leis automatizuoti užduotis, kurios kažkada buvo laikomos pernelyg kintančiomis ar sudėtingomis. Šios vertikalios programos bus paruoštos, iš anksto integruotos ir paruoštos duoti išmatuojamą naudą nuo 1 dienos.
Suvirinimas yra pavyzdinis pavyzdys su AI valdomomis galimybėmis, tokiomis kaip regos valdomas siūlių sekimas ir mašininio mokymosi pagalba parametrų optimizavimas, jau keičiantis suvirinimo prekybą.
Kita riba apima sudėtingas, vikrias užduotis, tokias kaip surinkimas, tvirtinimas ir sudėtingas valdymas, kurie tradiciškai buvo atsparūs automatizavimui. Pramonėje dirbtinis intelektas leis robotams valdyti dalių ir procesų kintamumą, o paslaugų pramonėje panašiais metodais bus sprendžiamos tokios užduotys kaip pakavimas, rūšiavimas ir net subtilus medžiagų tvarkymas.
Logistika taip pat yra pramonė, kurioje pastebėjome didelę pažangą – dirbtinio intelekto varomos robotų sistemos dabar demonstruoja gebėjimą efektyviai ir dideliu mastu atlikti sudėtingas paėmimo, krovimo ir lietimo operacijas.
Tikiuosi, kad 2026 m. investicijos iš logistikos plis į mažmeninę prekybą. Tai ypač įdomu, nes tai dar vienas žingsnis priartinant robotų automatizavimą prie mūsų kasdienio gyvenimo, o mažmeninė prekyba yra pramonė, kurią atidžiai stebėsiu.
„Siemens“ SIMATIC Robot Pick AI, iš anksto parengta, giliu mokymusi pagrįsta regėjimo programinė įranga, naudoja UR, kad automatizuotų intralogistikos technologijų įmonės „Mecalux“ užduotis. Šaltinis: Universal Robots
4. Duomenys iš fizinio AI yra naujas kuras
Kitas didelis pokytis bus ne tik robotų judėjimas ar mąstymas, bet ir tai, kaip jų duomenys sukuria vertę. Šiandien dauguma turtingos informacijos robotų generuoja – jutiklių rodmenys, regėjimo rėmeliai, jėgos profiliai – lieka pakraštyje, kliento svetainėje. Tai puikiai tinka privatumui ir greičiui, tačiau tai reiškia, kad dirbtinio intelekto kūrėjams dažnai trūksta realaus pasaulio duomenų, reikalingų išmanesnėms programoms kurti.
UR8 ilga roboto ranka Hirebotics suvirinimo kameroje. Šaltinis: Universal Robots
Ateityje matau, kad robotų gamintojai kurs saugius, pasirenkamus duomenų mainus. Gavus kliento sutikimą ir užtikrinus griežtas privatumo apsaugos priemones, anoniminiai našumo duomenys gali būti apibendrinti ir pasiūlyti AI kūrėjams kaip mokymo rinkiniai arba modelių paslaugos.
Įsivaizduokite, kad suvirinimo robotai dalijasi neidentifikuota siūlių kokybės metrika arba šlifavimo kobotai, teikiantys paviršiaus apdailos duomenis, skatinantys išmanesnį AI defektų aptikimui, nuspėjamai priežiūrai ir adaptyviam valdymui.
Tikroji galimybė slypi neapdorotą telemetriją paversti struktūrizuotomis, privatumo apsaugotomis įžvalgomis, kurios paspartina naujoves visoje ekosistemoje. Gamintojams tai reiškia naujus pajamų srautus ir nuolatinį jų pačių robotų tobulinimą.
Klientams tai reiškia geresnius AI įrankius, parengtus realiomis sąlygomis, nepažeidžiant konfidencialumo.
Rezultatas? Geras ciklas, kuriame kiekvienas įdiegtas robotas daro naujos kartos protingesnę.
Padidėjusi misijos IG: nuspėjamosios robotikos atpirkimas
Robotikos ir fizinio AI ateitį nulems pažangių technikų, pažangesnių programų ir duomenimis pagrįstų strategijų sąveika. Pažangūs matematiniai metodai suteiks robotams galimybę numatyti ir prisitaikyti, todėl scenarijų planavimas bus greitesnis ir tikslesnis.
Vadovo ir pasekėjo koordinavimas pavers izoliuotas mašinas bendradarbiaujančiomis komandomis, kurios iš naujo sukonfigūruoja darbo eigą. Vertikalios AI programos, pvz., dirbtinio intelekto suvirinimas ir apdaila, pateiks paruoštą naudoti intelektualią informaciją konkrečioms užduotims, sumažins perdirbimą ir pagerins kokybę nuo 1 dienos. Atsiras nauja duomenų ekonomika, kurioje įdiegtų robotų anoniminės, privatumą užtikrinančios įžvalgos kurs išmanesnius AI modelius visoje ekosistemoje.
Kartu šios pamainos žada laipsnišką misijos IG pokytį: didesnis našumas per roboto valandą, greitesnis diegimas ir perkonfigūravimas, sumažintos prastovos ir nuolatinis tobulėjimas, pagrįstas realaus pasaulio duomenimis.
Apie autorę
Apie autoręAndersas Billesø Beckas yra „Universal Robots“ DI robotikos produktų viceprezidentas. Jis vadovauja pasaulinei AI produktų strategijai, skirtai bendrovės bendradarbiavimo robotų platformai, daugiausia dėmesio skiriant naujovėms, prisitaikymui ir dirbtinio intelekto ekosistemai. Jis plačiai pripažintas kaip lankstaus ir bendradarbiaujančio automatizavimo pradininkas, turintis daugiau nei 20 metų patirtį gaminant produktus, naujas programas ir išmanią gamybą.
Anksčiau „Universal Robots“ Billesø Beck ėjo technologijų viceprezidento pareigas, vadovavo kobotų platformų, dirbtinio intelekto, saugos ir UR+ kūrėjų ekosistemos kūrimui. Jis taip pat buvo viceprezidentas strategijai ir inovacijoms, formuodamas žmogaus ir roboto bendradarbiavimo ateitį ir naujos kartos UR produktus.
Be vykdomųjų pareigų, Billesø Beck yra aktyvus robotų bendruomenės balsas. Jis dirba Odense Robotics, Danijos nacionalinio robotikos klasterio, valdyboje ir dažnai kalba pasauliniuose pramonės renginiuose, įskaitant NVIDIA GTC, Automatica, Digital Tech Summit ir daugybę podcast'ų.
