Специалисты Всемирного экономического форума (ВЭФ) при участии аналитиков Boston Consulting Group подготовили белую книгу, посвященную тому, как прогресс в области промышленной робототехники меняет саму природу автоматизации и открывает возможности для устойчивого роста. В ней рассматриваются достижения в аппаратном обеспечении, искусственном интеллекте и технологиях машинного зрения, которые формируют так называемый физический ИИ — роботов, способных воспринимать, рассуждать и действовать автономно.

Белая книга опирается на реальные примеры внедрения таких решений в компаниях Amazon и Foxconn, а также на анализ текущих технологических и организационных тенденций в отрасли.

Ключевые выводы:

• технологические прорывы переосмысливают возможности роботов, считают специалисты ВЭФ. Современные роботы могут выполнять сложные задачи в динамичных условиях благодаря недавним инновациям в программном и аппаратном обеспечении. Достижения в области ИИ и сложного моделирования, ставшие возможными благодаря ускоренным вычислениям с использованием процессоров (GPU), позволяют запускать модели в реальном времени. Это фактически выводит роботов на уровень физического интеллекта — они учатся воспринимать, планировать и действовать в реальном мире;
• как отмечается в материале, развитие камер высокой четкости, лидаров и тактильных сенсоров в сочетании с алгоритмами компьютерного зрения позволило машинам распознавать объекты и их 3D-ориентацию в реальном времени. Роботы теперь могут не только видеть предмет, но и оценивать его свойства, что дает им более полное понимание того, как с ним взаимодействовать;
• инновации в области искусственного интеллекта и ПО позволили роботам принимать разумные решения в режиме реального времени, пишут авторы документа. Благодаря методам обучения с подкреплением и высокоточным физическим симуляторам роботы учатся методом проб и ошибок в виртуальных средах. Модели, способные обрабатывать визуальную информацию, текст и данные о действиях, обеспечивают практически интуитивное взаимодействие человека и робота и превосходное контекстное понимание;
• мягкие захваты и высокоточные двигатели дают роботам возможность надежно брать нестандартные и хрупкие предметы. Это дополняется ПО на основе искусственного интеллекта, которое регулирует захват и силу в режиме реального времени. В материале подчеркивается, что длительное время работы батарей и новые формы — от четвероногих до гуманоидных роботов — расширяют спектр применения устройств и позволяют им автономно действовать в разных условиях;
• инновации привели к тому, что роботы переходят от жесткого программирования к обучению и контекстному поведению. В материале говорится, что сегодня сосуществуют три типа устройств: Rule-Based (жестко запрограммированные), Training-Based (обучающиеся через симуляции) и Context-Based (основанные на контексте и выполняющие задачи без явного обучения). Вместе они создают многоуровневую экосистему автоматизации, где каждый тип решает разные по сложности и изменчивости операции;
• как отмечается в документе, обучение и самообучение роботов снижает трудозатраты инженеров до 70% и ускоряет внедрение новых решений примерно на 50%. Это делает автоматизацию выгодной даже для небольших серий и неповторяющихся операций — например, при сборке гибких комплектов или в адаптивной логистике;
• новое направление контекстно-ориентированной робототехники использует обучение с нуля (Zero-Shot Learning) и фундаментальные модели для автономного восприятия, рассуждения и действий в незнакомых ситуациях;
• специалисты ВЭФ отмечают, что данные для робототехники остаются ограниченными и дорогостоящими, поскольку их приходится собирать в реальном мире. Однако эта проблема решается с помощью генерации синтетических данных, фотореалистичных симуляций и технологий телеприсутствия, которые позволяют операторам взаимодействовать с роботами и удаленными объектами в реальном времени;
• авторы документа полагают, что сейчас формируется новый технологический стек Physical AI Stack. Он охватывает пять уровней — от аппаратных компонентов и вычислений на периферии (Edge Hardware) до систем симуляции, операционных платформ и пользовательских интерфейсов. Цель состоит в том, чтобы обеспечить совместимость, стандартизацию и масштабируемость решений в промышленной робототехнике;
• как подчеркивается в документе, ни одна компания не может развивать все направления в сфере робототехники одновременно, поэтому кооперация с университетами, стартапами и промышленными интеграторами становится необходимой. Совместная разработка снижает риски, упрощает интеграцию и позволяет создавать решения, которые невозможно было бы создать в одиночку.

Расскажите знакомым: