Līdz šim daudzi humanoīdie roboti bija drīzāk tehnoloģiju demonstrējums: tie parādījās video, veicot trikus, skrienot vai pat dejojot, taču to ieguldījums reālajā darba vidē bija ierobežots. Tieši to viņi vēlas mainīt. Google, ieviešot Gemini mākslīgā intelekta modeli tieši rūpnīcās, cenšoties šos iespaidīgos prototipus pārvērst par noderīgiem rūpnieciskiem instrumentiem.
CES laikā Lasvegasā, Google DeepMind un Boston Dynamics paziņoja par partnerību, lai integrētu Gemini Robotics humanoīdu un četrkājainu robotu izstrādē., ar mērķi, lai viņi varētu izprast savu vidi, atpazīt detaļas un manipulēt ar tām ar savām rokām uz reālām ražošanas līnijām, sākot ar autobūves nozari.
No iespaidīgām demonstrācijām līdz reālam rūpnieciskam darbam
Atlas, Boston Dynamics slavenākais humanoīds, jau ir pierādījis, ka tas var skrien, lec un izpilda akrobātiku ar pārsteidzošu veiklībuTaču ar to nepietiek, lai to pārvērstu par rūpnīcas strādnieku. Līdz šim šie roboti darbojās, ievērojot ļoti specifiskas secības, īsti nesaprotot, kas atrodas viņu priekšā vai kā viņiem vajadzētu reaģēt, kad kaut kas mainās viņu vidē.
Gemini integrācijas mērķis ir tieši novērst šo plaisu. Tas ir mākslīgā intelekta modelis. Jau no paša sākuma izstrādāts kā multimodāls, spējīgs apstrādāt vizuālo, telpisko un kontekstuālo informāciju no fiziskās pasaulesne tikai atsevišķu tekstu vai attēlus. Ar Gemini Robotics kā "smadzenēm" mērķis ir panākt, lai robots spētu interpretēt datus no saviem sensoriem, identificēt objektus un izlemt, kā tos manipulēt.
Pirmie testi netiks veikti slēgtās laboratorijās, bet gan Hyundai rūpnīcās, grupā, kas kontrolē Boston DynamicsAutomobiļu rūpnīcas tiek uzskatītas par ideālu vidi šim lēcienam: tās ir relatīvi kontrolētas telpas ar atkārtotiem procesiem, taču ar pietiekamu variāciju, lai pārbaudītu robotu pielāgošanās spēju.
Mērķis nav panākt, lai Atlas vai Spot atkārtotu vienu un to pašu ieprogrammēto kustību atkal un atkal, bet gan spēt saskatīt jaunu priekšmetu, analizēt tā formu, izlemt, kā to turēt un ko ar to darīt bez nepieciešamības pārprogrammēt sistēmu katru reizi, kad ražošanas līnijā tiek ieviestas izmaiņas.
Šajā sākotnējā fāzē Atlas koncentrēsies uz dažādu ražošanas uzdevumu veikšanu Hyundai rūpnīcās.Tikmēr četrkājainais robots Spot var veikt pārbaudes un uzraudzības uzdevumus sarežģītās vai atkārtotās zonās, vācot vērtīgus datus, lai turpinātu Gemini modeļa apmācību reālās pasaules situācijās.
Mākslīgā intelekta platforma veselai robotu paaudzei
Google DeepMind neplāno laist klajā "Google robotu", bet gan kaut ko ambiciozāku: padarīt Gemini par standarta intelekta platformu dažādu ražotāju robotiemTas ir līdzīgi tam, ko Android paveica mobilo tālruņu tirgū. Ideja ir tāda, ka jebkurš robotikas uzņēmums var integrēt šo modeli savā aparatūrā.
DeepMind izpilddirektors Demiss Hasabiss ir skaidri norādījis, ka Vīzija ietver vispārējas nozīmes robotu apgādi ar vienotām mākslīgā intelekta smadzenēm.Tas ļauj ļoti dažādām mašīnām — humanoīdiem, robotizētām rokām, četrkājainiem vai mobilām sistēmām — gūt labumu no viena un tā paša fiziskā intelekta sasnieguma. Jo vairāk robotu izmanto Gemini, jo vairāk datu modelis apkopos un jo labāk tas izpratīs fizisko pasauli.
Boston Dynamics šī alianse lieliski atbilst tā pašreizējai stratēģijai. Uzņēmums, kas ir progresīvas robotikas pionieris un pazīstams ar eksperimentiem ar četrkājainiem robotiem un humanoīdiem, Tas gadu gaitā ir attīstījies no militāriem un pētniecības projektiem līdz komerciālākiem pielietojumiem., piemēram, rūpnieciskās pārbaudes vai loģistika sarežģītā vidē.
Roberts Pleiters, Boston Dynamics izpilddirektors, uzsver, ka īstais lēciens uz priekšu vairs nav robotu līdzsvara saglabāšanā vai iespaidīgā kustībā, bet gan tajos. Esiet informēti par kontekstu un izmantojiet rokas, lai manipulētu ar praktiski jebkuru objektu rūpnīcāPēc vadītāja teiktā, Hyundai ražošanas vide piedāvā ideālu testēšanas poligonu, lai pārbaudītu, vai šī jaunās paaudzes sistēmas ir gatavas ikdienas darbam.
Līgums ietver kopīgu pētniecības darbu, kas tiks izstrādāts gan Boston Dynamics komandās, gan Google DeepMind komandāsInženieri, mākslīgā intelekta eksperti un robotu uzvedības speciālisti sadarbosies, lai pielāgotu vizuālos, lingvistiskos un darbības modeļus ražošanas nozares prasībām.
Gemini Robotics: Multimodāls intelekts fiziskajai pasaulei
Gemini Robotics ir Gemini modeļa adaptācija robotikas jomai. Tā izmanto sistēmas multimodālās iespējas — tekstu, attēlus, video un citus datu tipus —, lai Roboti ne tikai reaģē uz pavēlēm, bet arī spriež par to, kas notiek apkārt.Tas ietver datu interpretāciju no kamerām, dziļuma sensoriem, locītavu spēkiem vai vides izmaiņām, paļaujoties uz aparatūru, piemēram, kompaktas smadzenes fizikas mākslīgajam intelektam.
Karolīna Parada, Google DeepMind robotikas vecākā direktore, skaidro, ka Gemini arhitektūra tika iecerēta jau no paša sākuma, lai mācītos no fiziskās pasaulesTas padara to īpaši piemērotu vispārējas nozīmes robotu vadībai. Automobiļu rūpniecība, viņuprāt, ir labs sākumpunkts, taču laika gaitā ir paredzēts paplašināt šo tehnoloģiju uz citām nozarēm.
Atšķirībā no klasiskajām rūpnieciskajām sistēmām, kur roboti ir paredzēti ļoti specifisks uzdevums gandrīz nemainīgā vidēGemini mērķis ir piedāvāt elastību. Ja mainās detaļas pozīcija, tiek ieviesta jauna sastāvdaļa vai līnijā rodas nelielas izmaiņas, mērķis ir panākt, lai robots spētu pielāgoties bez nepieciešamības inženieru komandai pārveidot bāzes programmēšanu.
Šī pieeja arī paver durvis uz Daudzpusīgāki roboti Eiropas un Spānijas rūpnīcāsŠajā kontekstā arvien biežāk tiek pielāgota īslaicīgām ražošanas reizēm, modeļu izmaiņām un produktu pielāgošanai. Tā vietā, lai pilnībā pārveidotu ražošanas šūnu, varētu būt pietiekami atjaunināt modeli vai pielāgot robota uzvedību, izmantojot tālāku mācīšanos.
Pēc Paradas teiktā, Google DeepMind robotika koncentrējas uz radīšanu Uzlabots mākslīgais intelekts, kas var darbināt universālus robotusnevis tikai automāti. Vidēja termiņa mērķis ir, lai šāda veida sistēmu varētu pārnest uz citām jomām, sākot no loģistikas līdz infrastruktūras uzturēšanai, tostarp tādām galvenajām nozarēm Eiropā kā autobūve, elektronika un farmācijas rūpniecība.
Globālas sacensības par funkcionējošu humanoīdu
Google un Boston Dynamics rīcība ir daļa no Arvien intensīvāka starptautiskā konkurence, lai izstrādātu patiesi noderīgus humanoīdus robotusAmerikas Savienotajās Valstīs tādi uzņēmumi kā Tesla, Figure AI, Agility Robotics, Apptronik, 1X un citi jaunuzņēmumi strādā pie prototipiem, kas spēj darboties rūpnīcās, noliktavās un nākotnē pat mājās.
Ķīnā situācija ir vēl aktīvāka: Tiek lēsts, ka aptuveni 200 uzņēmumu strādā pie humanoīdu sistēmām.Ar nozares asociāciju un publisko programmu atbalstu, kuru mērķis ir paātrināt šīs tehnoloģijas ieviešanu loģistikā, ražošanā un pakalpojumos, šis konkurences spiediens mudina lielākos globālos spēlētājus rīkoties ātri.
Atšķirība Google DeepMind gadījumā slēpjas pieejā. Lai gan daži ražotāji koncentrējas uz “pilnīga robota” — aparatūras, programmatūras un pakalpojumu — izveidi, Dvīņu mērķis ir kļūt par intelekta slāni, ko citi var iekļaut savās mašīnās.Ja šī stratēģija nostiprināsies, tā varētu radīt ekosistēmu, kurā vairāki zīmoli koplieto vienas mākslīgā intelekta smadzenes.
Eiropai, kur autobūves nozarei un progresīvajai ražošanai ir ievērojama nozīme, šī sacensība par funkcionējošu humanoīdu robotu ir izšķiroša. Tas var ietekmēt Spānijā, Vācijā, Francijā vai Austrumeiropā esošo rūpnīcu konkurētspēju.Gudrāku un elastīgāku robotu ieviešana varētu būt galvenais faktors ražošanas saglabāšanai kontinentā salīdzinājumā ar citiem reģioniem.
Tomēr humanoīdu masveida izvietošana Eiropas rūpnīcās būs atkarīga ne tikai no tehnoloģijām, bet arī no normatīvie, darba un drošības jautājumiŠīs jaunās iekārtas būs jāiekļauj normatīvajos regulējumos, piemēram, tajos, ko veicina Eiropas Komisija attiecībā uz mākslīgo intelektu un rūpniecisko drošību.
No teorijas līdz darbnīcai: testi Hyundai rūpnīcās
Dvīņu sākotnējā izvietošana fiziskajā pasaulē notiks dažādās Hyundai automobiļu rūpnīcāskur Boston Dynamics robotiem būs jātiek galā ar reāliem ražošanas uzdevumiem. Tās nav vienreizējas demonstrācijas, bet gan testi, lai noskaidrotu, vai šīs mašīnas var sniegt pievienoto vērtību prasīgās ražošanas vidēs.
Šajā kontekstā Atlas mēģinās veikt darbības, kas pārsniedz vienkāršu kustību atkārtošanu. Izaicinājums slēpjas elastīgā apstrādē: dažādu formu detaļu paņemšana, darbs ar dažādiem instrumentiem un pielāgošanās izmaiņām darbplūsmā.Katra variācija būs pārbaudījums Gemini modelim un tā spējai vispārināt apgūto.
Savukārt Spot var par to parūpēties apmeklēt rūpnīcu, lai pārbaudītu grūti sasniedzamas vietas, uzraudzītu iekārtas vai atklātu anomālijasvizuālo un citu sensoru datu vākšana. Visa šī informācija tiks izmantota, lai vēl vairāk uzlabotu Gemini Robotics uztveres un lēmumu pieņemšanas algoritmus.
Šāda veida pārbaude ļaus novērtēt vai mākslīgais intelekts spēj saglabāt uzticamu darbību garu darba stundu laikāTas ir būtiski, lai apsvērtu plašāku ieviešanu Eiropas rūpnīcās, tostarp Spānijas autobūves nozarē, kur pieaug spiediens samazināt izmaksas un palielināt ražošanas elastību.
Sadarbība ietver arī pastāvīgu datu plūsmu no iekārtām uz Google DeepMind komandām, lai Katra robota mijiedarbība ar vidi kalpo modeļa pilnveidošanai.Šī nepārtrauktās uzlabošanas pieeja ir viens no galvenajiem punktiem, lai mākslīgais intelekts (AI) no laboratorijas eksperimenta kļūtu par stabilu rūpniecisku rīku.
Drošība un riski: kad mākslīgais intelekts pārvieto lietas, ne tikai pikseļus
Ļaut mākslīgajam intelektam pieņemt lēmumus par fiziskām sistēmām ir kvalitatīvs lēciens salīdzinājumā ar tīri digitālām lietojumprogrammām. Kļūda mākslīgā intelekta ģenerētā tekstā var būt kaitinoša; darbības traucējumi robotā, kas koplieto telpu ar operatoriem, var būt bīstami.Tāpēc Google un Boston Dynamics uzstāj, ka drošība ir projekta centrālais pīlārs.
Boston Dynamics sistēmās jau ir iekļauta drošības un kontroles mehānismi nestabilas uzvedības novēršanaiPamatojoties uz to, Gemini pievienos papildu spriešanas slāņus, kas paredzēti, lai paredzētu potenciāli riskantu uzvedību un ierobežotu darbības, kas varētu apdraudēt cilvēku vai iestāžu integritāti.
Karolīna Parada uzsver, ka papildus fiziskajiem un programmēšanas ierobežojumiem, Dvīņi pielietos mākslīgas spriešanas veidu, kura mērķis ir atklāt un ierobežot bīstamu uzvedību. pirms tie notiek. Ideja ir tāda, ka mākslīgais intelekts nepārtraukti izvērtē kontekstu un ievēro drošas darbības robežas.
Roberts Pleiters savukārt norāda, ka pat vidēja izmēra roboti Tie var kļūt bīstami, ja netiek pareizi pārvaldīti.Tāpēc vismaz sākotnējos posmos šīs sistēmas darbosies stingrā cilvēka uzraudzībā, ar ļoti definētiem lietošanas scenārijiem un skaidriem izslēgšanas un ārkārtas protokoliem.
Eiropas kontekstā, kur darba drošības un atbildības tiesību akti ir īpaši stingri, Šī piesardzības un kontroles pieeja būs galvenā ja vēlaties ieviest humanoīdus un četrkājainus robotus montāžas līnijās, kas tiek koplietotas ar cilvēku strādniekiem.
Vēl viens solis ceļā uz fizisko intelektu rūpniecībā
Pēc gadu desmitiem, kuros rūpnieciskie roboti koncentrējās uz atkārtotas kustības ļoti kontrolētā vidēTādu modeļu kā Gemini ienākšana paver durvis uz jaunu ēru. Mākslīgais intelekts vairs neaprobežojas tikai ar jautājumu atbildēšanu vai digitālā satura ģenerēšanu; tas tagad pārņem telpu rūpnīcās, darbnīcās un noliktavās.
Google DeepMind un Boston Dynamics alianses mērķis ir pārveidot Atlas, Spot un citus robotus sistēmās, kas spēj veikt dažādus uzdevumuspielāgoties mainīgajām situācijām un sadarboties ar cilvēkiem ikdienas ražošanas darbībās. Automobiļu rūpniecība, tostarp tā, kas attīstīta Eiropā un Spānijā, būs sākotnējā izmēģinājumu vieta, taču tā diez vai būs vienīgā.
Ja tehnoloģija attaisnos solījumus, Rūpnīcas varētu pāriet no stingriem, ļoti specializētiem robotiem uz daudzpusīgākām mašīnām.ko var pārkonfigurēt, izmantojot programmatūru un datus, nevis veicot dārgas fiziskas modifikācijas. Tas tieši ietekmētu izmaksas, adaptācijas laikus un spēju ražot īsas vai pielāgotas partijas.
Vienlaikus projekts liek mums saskarties debates par nodarbinātību, regulējumu un atbildību Šie faktori būs īpaši nozīmīgi Eiropas kontekstā. Tas, kā šīs sistēmas tiek integrētas, un darbinieku loma šajā pārejā lielā mērā ietekmēs sabiedrības uztveri par šo jauno automatizācijas vilni.
Tā kā Gemini ienāk rūpnīcās ar Boston Dynamics robotiem, rūpnieciskā robotika pagriežas pretī fiziskajam intelektam, kas ir tuvāks cilvēka intelektam: Turpmākie gadi rādīs, cik lielā mērā šie mūsdienu prototipi galu galā kļūs par ikdienišķu lietu montāžas līnijās visā pasaulē., tostarp Eiropas rūpnīcas, kas cenšas saglabāt konkurētspēju arvien automatizētākā tirgū.