Физикалық ЖИ өнеркәсіптік автоматтандырудың болашағын қалай қайта анықтап жатыр
Робототехника саласы қатал бағдарламалаудан ақылды, бейімделгіш жүйелерге қарай өзгеруде. Universal Robots компаниясының вице-президенті Андерс Бек жақында Физикалық Жасанды Интеллект үшін төрт түбегейлі болжамды атап өтті. Бұл түсініктер 2026 жылға қарай деректер, болжау математикасы және бірлескен оқыту зауыт алаңдарын қалай өзгертетінін көрсетеді.
Роботты басқаруда болжау математикасының көтерілуі
Дәстүрлі өнеркәсіптік автоматтандыру реактивті логикаға сүйенеді. Робот координатқа қозғалып, әрекет ету үшін сенсордың іске қосылуын күтеді. Алайда, басқару жүйелерінің келесі буыны өзгерістерді орын алмас бұрын болжау математикасын қолданады.
Күрделі таралымдарды көрсету үшін қос сандар мен «жеттерді» пайдалана отырып, ЖИ модельдері мыңдаған «не болар еді егер» сценарийлерін миллисекундтарда модельдей алады. Бұл басқарушыға беткі өңдеу немесе күрделі жинақтау сияқты өзгермелі процестерге арналған резервтік стратегияларды дайындауға мүмкіндік береді. Нәтижесінде, роботтар дәстүрлі нейрондық желілердегі есептеу кешігулерін азайтып, тиімдірек болады.
Жалғыз жұмыс істейтін құрылғылардан бірлескен үйлесімге көшу
Қазіргі зауыттық автоматтандыру жүйелерінің көпшілігі орталық ПЛК немесе ДКС арқылы басқаратын тәуелсіз роботтардан тұрады. Болашақта көшіру арқылы оқытуға бет бұру күтілуде. Бұл модельде роботтар бекітілген сценарийлерді орындаудың орнына адамды немесе әріптес машиналарды бақылап, тапсырмаларды үйренеді.
2026 жылға қарай көшіру арқылы оқытылған модельдердің кеңінен қолданылуы күтіледі. Бұл жүйелер қарапайым траекторияны көшіруден асып, адамның ниетін түсінуге ұмтылады. Қадағаланатын оқыту сапаны бақылауда маңызды болып қала берсе де, алдын ала оқыту мен нақты әлемнен кері байланыс циклдарын біріктіру робот топтарына өздігінен ұйымдасып, әрекеттерін жетілдіруге мүмкіндік береді.
Мақсатқа бағытталған ЖИ қолданбаларына көшу
Жалпы мақсаттағы роботтар әмбебап болса да, олар көбінесе нақты тапсырмаларға кең бағдарламалауды қажет етеді. Өнеркәсіп қазір тапсырмаға арнайы Физикалық ЖИ-ге бет бұруда. Біз дәнекерлеу, тегістеу және тексеру үшін «қораптан шыққан» шешімдердің пайда болуын көріп отырмыз.
ЖИ басқаратын дәнекерлеу ұяшығында көру арқылы тігісті бақылау және параметрлерді оңтайландыру стандартты функцияға айналады. Бұл өзгеріс өндірушілердің мамандарға деген талаптарын өзгертеді. Сарапшы робот бағдарламалаушыларды жалдаудың орнына, компаниялар ЖИ нәтижесін қадағалай алатын шебер дәнекерлеушілер сияқты білікті қолөнершілерге басымдық береді. Бұл технологияның кең таралуы мамандандырылған еңбек тапшылығын шешуге көмектеседі.
Басқару жүйелері үшін жаңа отын ретінде деректер
Деректер – осы жетістіктерді қозғаушы негізгі ресурс. Бұрын күш профилдері мен көру кадрлары сияқты бай сенсорлық деректер жеке зауыттарда оқшауланып қалған. Ақылды қолданбаларды құру үшін сала қауіпсіз, анонимді деректер алмасуға көшуі керек.
Робот өндірушілері өнімділік деректерін жаһандық оқыту жиынтықтарына беретін қатысу моделін зерттеуде. Бұл ортақ интеллект ақауларды жақсы анықтауға және дәл болжау қызметін жүргізуге мүмкіндік береді. Деректер жинау жетілген сайын, инженерлердің осы модельдермен өзара әрекеттесу тәсіліне – табиғи тілдегі сұраулар немесе интуитивті көрсету арқылы – назар аударылады.
Автор пікірі: инвестиция қайтарымы мен интеграцияға әсері
Физикалық ЖИ-ді енгізу инвестиция қайтарымын есептеуде түбегейлі өзгеріс әкеледі. Біз табысты тек «циклдер минутына» өлшеуден «сағатқа бейімделгіштікке» қарай жылжып жатырмыз.
ДКС немесе күрделі ПЛК желілерін басқаратын инженерлер үшін бұл ЖИ жетістіктері шет жағдайларды бағдарламалаудың жүктемесін азайтады. Алайда, деректер алмасу кезінде киберқауіпсіздікті қамтамасыз ету мәселесі әлі де өзекті. Сала ретінде біз ортақ деректерге деген қажеттілікті қазіргі заманғы өндірістің қатаң құпиялылық талаптарымен теңестіруіміз керек.
