Jensen Huang je januarja na sejmu CES poudaril, da je fizična umetna inteligenca dosegla prelomno točko. Sporočilo je bilo jasno: umetna inteligenca se seli iz oblaka neposredno v stroje in naprave.
Nvidia je predstavila Jetson Thor, čip, ki robotom omogoča samostojno delovanje brez stalne internetne povezave. Qualcomm je odgovoril s procesorjem Dragonwing IQ10, namenjenim industrijskim robotom in humanoidom. Hkrati so Boston Dynamics, Caterpillar, LG Electronics in NEURA Robotics predstavili sisteme, ki se nalog učijo sproti, v realnem času, brez potrebe po ročnem programiranju vsakega posameznega giba.
To predstavlja temeljni odmik od klasičnih industrijskih robotov, ki delujejo v strogo nadzorovanih okoljih in le ponavljajo vnaprej programirane gibe. Nova generacija robotov uporablja računalniški vid in razumevanje naravnega jezika, kar jim omogoča sprotno prilagajanje spremembam v okolju brez neposrednega posega operaterja.
Večina akterjev na trgu humanoidnih robotov je še vedno v razvojni fazi. Izjema je AgiBot, ki je že proizvedel več kot 5.000 humanoidnih robotov ter prek industrijskih partnerstev razširil delovanje tudi v Srbijo, kjer sisteme testira in uvaja v realnih proizvodnih okoljih.
Tudi najbogatejšemu človeku na svetu, Elonu Musku, ni uspelo uresničiti ambicioznih načrtov za humanoidnega robota Tesla Optimus. Na začetku leta je napovedoval, da bo do konca leta 2025 na trg poslal več kot 5.000 robotov, a do konca leta ni lansiral niti enega. Medtem ko Tesla še vedno išče pot do dejanske komercialne uporabe Optimusa, je AgiBot že v fazi množične dobave in na trg pošilja tisoče humanoidnih robotov.
Od računalniškega oblaka do robota
Kakšna je ključna sprememba, ki se je zgodila, in zakaj je pomembna?
Ključna prednost je hitrost delovanja sistema. Rešitve, ki temeljijo na računalniškem oblaku, imajo zakasnitev med 300 in 500 milisekundami, saj morajo podatki potovati do podatkovnega centra in nazaj. To je prepočasi, da bi robot lahko izvajal hitre in natančne naloge. Prelomna sprememba je v tem, da se umetnointeligentni čipi zdaj vgrajujejo neposredno v robote, s čimer odpade potreba po oblaku in stalnem pošiljanju podatkov. Odzivni čas se tako zmanjša na manj kot 50 milisekund, kar je odločilnega pomena za avtonomna vozila, robote, ki sodelujejo z ljudmi, ter medicinske naprave, kjer zamiki niso dopustni.
Druga ključna razlika je zasebnost podatkov. Ko ima robot ali kateri koli fizični izdelek lasten čip, se podatki shranjujejo lokalno na sami napravi. Video in senzorski posnetki tako ne zapuščajo tovarne ali bolnišnice, kar v evropskem kontekstu pomeni lažje spoštovanje pravil GDPR (Splošna uredba o varstvu podatkov).
Podjetje Nordic Semiconductor je šlo še korak dlje in predstavilo modele umetne inteligence, manjše od petih kilobajtov, ki delujejo neposredno na senzorjih, napajanih s sončno energijo in brez baterije. Umetna inteligenca se tako vse bolj seli neposredno v naprave in postaja sestavni del strojne opreme, ne pa več storitev, ki deluje na oddaljenih strežnikih.
Majhni jezikovni modeli (Small Language models ali SLM) ki štejejo od ene do treh milijard parametrov, se danes izvajajo neposredno na čipih v robotih. Nevronske procesne enote (NPU) sproti obdelujejo podatke iz kamer in senzorjev ter hkrati krmilijo motorje. Z uporabo platforme Isaac Sim Nvidia omogoča, da se roboti najprej učijo v simuliranem okolju, nato pa pridobljene sposobnosti prenesejo v resnično uporabo.
Pri tem energijska učinkovitost postaja pomembna konkurenčna prednost. Jetson Thor porabi do desetkrat manj energije kot prejšnje generacije, medtem ko Dragonwing IQ10 v enem samem čipu združuje procesor, grafiko in umetno inteligenco. Manj strojnih komponent pomeni nižjo porabo, manj vzdrževanja in nižje stroške, roboti pa lahko delujejo celotno izmeno brez vmesnega polnjenja.
Jedro preboja so sistemi, ki znajo hkrati zaznati okolje, razumeti navodila in se nanje samostojno odzvati. Robot denimo prepozna polico, razume zahtevo "prinesi škatlo s tretje police" in sproti spremeni gibanje, če se mu na poti pojavi človek. S tem tehnologija prestopa mejo avtomatizacije in vstopa v območje prave avtonomije.
Po ocenah Gartnerja bodo podjetja do leta 2027 majhne jezikovne modele uporabljala trikrat pogosteje kot velike, ker so hitrejši, cenejši in delujejo tudi brez zanesljive internetne povezave. Težava se tako ne skriva več v tehnologiji sami, ampak v tem, kako jo podjetja vključujejo v vsakdanje poslovanje. Medtem ko se marsikje v regiji še vedno ukvarjajo z osnovnimi koraki digitalizacije, Jensen Huang že napoveduje prihod obdobja fizične umetne inteligence. Tehnologija je nared, organizacije pa pogosto še ne.
Adria kot testno območje
Za Srednjo in Vzhodno Evropo to ni več futuristična vizija, temveč premišljena industrijska usmeritev.
Proizvajalci avtomobilskih komponent v Sloveniji in Srbiji delujejo z majhnimi serijami in pogostimi spremembami izdelkov. V takem okolju so klasični industrijski roboti toga in draga rešitev, saj vsaka prilagoditev zahteva novo programiranje. Avtonomni sistemi, ki se nalog učijo sami, so bistveno bolj primerni tam, kjer primanjkuje delovne sile in kjer je prilagodljivost ključna konkurenčna prednost.
Slovenija ima močno raziskovalno osnovo na področju robotike in se lahko uveljavi kot povezovalni člen pri evropskih projektih velikih proizvajalcev čipov in robotov. Na Hrvaškem pa Rimac Automobili že danes uporablja napredne oblike avtomatizacije in bi lahko med prvimi uvedel lokalno umetno inteligenco za nadzor kakovosti ali avtonomne procese, ne da bi se zanašal na nezanesljivo 5G omrežje v regiji.
Ključno sporočilo je, da avtonomija ne zahteva nujno vrhunske komunikacijske infrastrukture. Ko je inteligenca vgrajena neposredno v stroj, regija preskoči potrebo po dragih omrežjih in se izogne odvisnosti od nestabilnih povezav.
Regija Adria ima dodatno konkurenčno prednost: ugodnejše stroške inženirskega dela, ob tem pa ohranja visoko raven tehničnega znanja. Zaradi tega se lahko uveljavi kot pomembno vozlišče za robotiko in njeno integracijo za zahodnoevropska podjetja. Domači proizvajalci strojev in industrijske opreme lahko umetno inteligenco vgradijo neposredno v svoje izdelke, s čimer zmanjšajo odvisnost od dragih oblačnih storitev in povečajo lastno tehnološko avtonomijo.
Strategija namesto straha
Danes ni več dilema, ali bodo roboti z umetno inteligenco del industrije, temveč kdo jih bo znal najhitreje in najučinkoviteje vpeti v obstoječe delovne tokove.
Prednost ne bo izhajala iz samega posedovanja tehnologije, ampak iz sposobnosti organizacij, da se ji prilagodijo. Vlade in sindikati v regiji bodo morali presoditi, ali v tej preobrazbi vidijo nevarnost za delovna mesta ali priložnost za reševanje kroničnega pomanjkanja kadrov in za prehod v nove kompetence.
Podjetja, ki že danes stavijo na lokalno in energetsko varčno umetno inteligenco, si gradijo konkurenčno prednost za prihodnja leta. Regija, ki bo razvila lastno ekspertizo, se lahko uveljavi kot zanesljiv partner Zahodne Evrope pri uvajanju fizične umetne inteligence. Tisti, ki bodo oklevali, pa tvegajo, da ostanejo zgolj porabniki tujih rešitev.
Roboti z umetno inteligenco ne bodo več stranski dodatek proizvodnji. Postali bodo njen osrednji steber.
.webp){kind=icon}
