Intrinsic pievienojas Google, lai paātrinātu fiziskās AI laikmetu rūpniecībā
Vai varat iedomāties rūpnīcu, kurā roboti ne tikai atkārto iepriekš iemācītas kustības, bet patstāvīgi analizē uzdevumu, pielāgojas neparedzētiem apstākļiem un mācās no savām kļūdām? Šis nav tāls nākotnes skats – tas ir tiešais mērķis, ko Alphabet meklē, apvienojot savu robotikas vienību Intrinsic ciešākā sadarbībā ar Google jaudīgākajiem AI spēkiem. Šis stratēģisks solis var būt pārmaiņu sākums globālajā ražošanā.
No neatkarīgas vienības uz integrētu Google spēku
Intrinsic, kas tika dibināta 2021. gadā kā Alphabet meitasuzņēmums, jau no paša sākuma ir strādājusi pie tā, lai padarītu robotiku pieejamāku un viedošāku. Viņu misija ir radīt programmatūras rīkus, kas ļautu robotiem vieglāk uztvert, mācīties un adaptēties reālās pasaules vidēs, piemēram, rūpnīcās vai noliktavās. Līdz šim tas darbojās kā atsevišķa vienība. Taču tagad viss mainās.
Jaunā struktūra nozīmē, ka Intrinsic integrēsies tieši Google DeepMind, Gemini un Google Cloud ekosistēmā. Tas nav tikai administratīvs pārkārtojums. Tas ir kvalitatīvs lēciens, kas atver robotikas inženieriem pieeju vismodernākajai mākslīgā intelekta tehnoloģijai pasaulē. Iedomājieties, ka robotu programmētāji varēs izmantot tos pašus pamatmodelus, kas dzen Google meklētāju un atbild uz jūsu jautājumiem, lai iemācītu robotu roku saprast un pārkārtot sarežģītas detaļas.
Kāpēc šī integrācija ir tik nozīmīga?
Vienkārši sakot, robotikai trūkst “smadzeņu”. Tradicionālie rūpnieciskie roboti ir ātri un precīzi, bet tiem trūkst izpratnes un elastības. Katru jauno uzdevumu tiem ir rūpīgi jāprogrammē cilvēks, un tie cieši no nelielām novirzēm vidē. Intrinsic, apvienojoties ar Google DeepMind, varēs piešķirt robotiem tieši šo trūkstošo intelektuālo slāni – spēju vispārīgi saprast fizisko pasauli un pieņemt lēmumus.
Trīs galvenie pili ēri: DeepMind, Gemini un Google Cloud
Šīs partnerības spēks slēpjas triju milzu simbiozē.
Google DeepMind: Pētniecības kaislība un algoritmu jauda
DeepMind ir pasaules vadošais AI pētniecības centrs, kas slavens ar algoritmiem, kas apgūst spēles no nulles un atrisina sarežģīgas zinātniskas problēmas. Viņu ekspertīze mākslīgo neironu tīklos un pastiprinošajā mācīšanās būs kritiska, lai radītu robotus, kas var eksperimentēt un uzlaboties paši no sevis. Tas nozīmē robotu, kas varētu iemācīties salikt ierīci, vienkārši skatoties uz to, kā to dara cilvēks, vai pat no video.
Gemini: Daudzmodu izpratne valodā un attēlos
Gemini, Google jaunākais un jaudīgākais pamatmodelis, ir galvenais atslēgas akmens. Šis AI spēj saprast un ģenerēt ne tikai tekstu, bet arī attēlus, video un kodu. Pārnest šo spēju uz robotiku nozīmē, ka robotam varēsiet dot norādījumu vienkāršā cilvēka valodā: “Paņem sarkano detaļu, kas atrodas kreisajā kastē, un novieto to uz montāžas līnijas.” Robots, izmantojot Gemini spējas, sapratīs šo instrukciju, vizuāli identificēs detaļu un izpildīs uzdevumu, nepieprasot sarežģītu programmēšanu.
Google Cloud: Mērogojamība un skaitļošanas jauda
Visu šo sarežģīto AI modeli apmācība un darbināšana prasa milzīgus skaitļošanas resursus. Google Cloud nodrošinās nepieciešamo infrastruktūru, lai šie risinājumi būtu pieejami uzņēmumiem visā pasaulē. Ražotāji varēs izmantot šīs robotikas AI rīkus kā pakalpojumu, neieguldot miljonus savos datu centros. Tas padara viedās robotikas ieviešanu daudz pieejamāku maziem un vidējiem uzņēmumiem.
Reālas pielietojuma iespējas ražošanā
Kā šī tehnoloģija izpaudīsies konkrētās rūpnīcas telpās?
* **Adaptīva montāža:** Robots, kas spēj apstrādāt detaļas ar nelielām defektām vai variācijām, neapstājot ražošanas līniju.
* **Dinamiska loģistika:** Robotu rokām noliktavā, kas var efektīvi sakārtot un izvēlēties preces, pat ja to izkārtojums vai iepakojums mainās.
* **Izpēte un kvalitātes kontrole:** Sistēmas, kas ar datorredzi un AI spēj atpazīt mikroskopiskus brāķus, kurus cilvēka acs nepamanītu.
* **Mazas partijas, liela daudzveidība:** Ekonomiska automatizācija produktiem, kas tiek ražoti mazos daudzumos, pielāgojoties ātri mainīgai pieprasījuma videi.
Izaicinājumi un nākotnes perspektīvas
Protams, ceļš nav bez šķēršļiem. Fiziskās AI izstrāde ir daudz sarežģītāka nekā tīri digitālās. Jāņem vērā drošība, fizikas likumi un neparedzamas reālās pasaules situācijas. Būs nepieciešami stingri testi un ētikas principi. Tomēr Alphabet lēmums apvienot savus spēkus liecina par nopietnu ilgtermiņa apņemšanos šīs problēmas risināšanai.
Šis solis arī pastiprina konkurenci ar citiem lielajiem spēlētājiem, piemēram, Tesla ar saviem Optimus humanoidajiem robotiem, un specializētajiem robotikas uzņēmumiem. Atšķirība ir Google pieejā: tie neveido konkrētu robotu, bet rada universālu “smadzeņu” platformu, ko var izmantot dažādām robotu markām un tipiem.
Vienā ir skaidrs: robeža starp digitālo un fizisko pasauli kļūst ar plānāka. Intrinsic integrācija Google sistēmā ir liels solis uz rūpniecības nākotni, kur viedums un elastība būs tikpat svarīgi kā ātrums un precizitāte. Tas sola ne tikai palielināt produktivitāti, bet arī atbrīvot cilvēkus no monotoniem un bīstamiem darbiem, atverot durvis jaunai inovāciju un radošuma laikmetam ražošanā.
Avots: https://aibusiness.com/robotics/intrinsic-joins-google-for-physical-ai