Do tej pory wiele robotów humanoidalnych stanowiło raczej popis technologiczny: pojawiały się w filmach, wykonując sztuczki, biegając, a nawet tańcząc, ale ich wkład w rzeczywiste środowisko pracy był ograniczony. Właśnie to chcą zmienić. Google wprowadza model sztucznej inteligencji Gemini bezpośrednio do fabryk, próbując przekształcić te spektakularne prototypy w użyteczne narzędzia przemysłowe.
Podczas targów CES w Las Vegas, Google DeepMind i Boston Dynamics ogłosiły partnerstwo mające na celu integrację Gemini Robotics z robotami humanoidalnymi i czworonożnymi., którego celem jest umożliwienie im zrozumienia otoczenia, rozpoznawania części i manipulowania nimi ręcznie na prawdziwych liniach produkcyjnych, zaczynając od przemysłu motoryzacyjnego.
Od spektakularnych pokazów po prawdziwą pracę przemysłową
Atlas, najsłynniejszy humanoidalny robot firmy Boston Dynamics, już udowodnił, że potrafi biegaj, skacz i wykonuj akrobacje z niesamowitą zwinnościąAle to nie wystarczy, by uczynić z niego pracownika fabryki. Do tej pory roboty te działały według ściśle określonych sekwencji, nie rozumiejąc tak naprawdę, co się przed nimi dzieje ani jak powinny reagować na zmiany w otoczeniu.
Integracja Gemini ma na celu wypełnienie właśnie tej luki. To model sztucznej inteligencji. Zaprojektowany od początku jako multimodalny, zdolny do przetwarzania informacji wizualnych, przestrzennych i kontekstowych ze świata fizycznegonie tylko pojedynczy tekst lub obrazy. Z Gemini Robotics jako „mózgiem”, celem jest, aby robot był w stanie interpretować dane z czujników, identyfikować obiekty i decydować, jak nimi manipulować.
Pierwsze testy nie będą przeprowadzane w zamkniętych laboratoriach, ale w fabrykach Hyundai, grupy kontrolującej Boston DynamicsZakłady samochodowe są uważane za idealne środowisko do przeprowadzenia takiego skoku: są to stosunkowo kontrolowane przestrzenie, w których procesy są powtarzalne, ale jednocześnie na tyle zróżnicowane, że można przetestować zdolność robotów do adaptacji.
Celem nie jest, aby Atlas lub Spot powtarzały ten sam zaprogramowany ruch w kółko, lecz raczej móc zobaczyć nowy element, przeanalizować jego kształt, zdecydować, jak go trzymać i co z nim zrobić bez konieczności przeprogramowywania systemu za każdym razem, gdy wprowadzana jest jakaś zmiana na linii produkcyjnej.
W tej początkowej fazie Atlas skupi się na wykonywaniu różnych zadań produkcyjnych w zakładach HyundaiTymczasem Spot, czworonożny robot, może wykonywać zadania inspekcyjne i monitorujące w trudnych lub powtarzalnych obszarach, zbierając cenne dane, które pozwolą na dalsze szkolenie modelu Gemini w scenariuszach z życia rzeczywistego.
Platforma AI dla całej generacji robotów
Google DeepMind nie zamierza wypuścić „robota Google’a”, lecz coś bardziej ambitnego: uczynić Gemini standardową platformą inteligencji dla robotów różnych producentówTo podobne do tego, co Android osiągnął na rynku telefonów komórkowych. Idea polega na tym, że każda firma robotyczna może zintegrować ten model ze swoim sprzętem.
Demis Hassabis, dyrektor generalny DeepMind, jasno dał do zrozumienia, że Wizja ta zakłada wyposażenie robotów ogólnego przeznaczenia w jeden mózg wyposażony w sztuczną inteligencję.Dzięki temu bardzo różne maszyny – humanoidy, ramiona robotów, czworonogi czy systemy mobilne – mogą korzystać z tego samego postępu w dziedzinie inteligencji fizycznej. Im więcej robotów korzysta z Gemini, tym więcej danych zbiera model i tym lepiej rozumie świat fizyczny.
Dla Boston Dynamics ten sojusz idealnie wpisuje się w obecną strategię firmy. Firma, pionier w dziedzinie zaawansowanej robotyki i znana z eksperymentów z robotami czworonożnymi i humanoidalnymi, Od lat ewoluuje od projektów wojskowych i badawczych do zastosowań bardziej komercyjnychtakich jak kontrola przemysłowa lub logistyka w złożonych środowiskach.
Robert Playter, dyrektor generalny Boston Dynamics, podkreśla, że prawdziwy krok naprzód nie polega już na tym, że roboty utrzymują równowagę lub poruszają się spektakularnie, lecz na tym, że Bądź świadomy kontekstu i używaj rąk do manipulowania praktycznie każdym obiektem w fabryceZdaniem dyrektora, środowiska produkcyjne Hyundaia stanowią idealne miejsce do testowania, pozwalające sprawdzić, czy ta nowa generacja systemów jest gotowa do codziennego użytku.
Umowa obejmuje wspólne prace badawcze, które będą prowadzone zarówno w zespołach Boston Dynamics, jak i w zespołach Google DeepMindInżynierowie, eksperci w dziedzinie sztucznej inteligencji i specjaliści ds. zachowań robotów będą współpracować, aby dostosować modele wizualne, językowe i działania do wymagań przemysłu produkcyjnego.
Gemini Robotics: multimodalna inteligencja dla świata fizycznego
Gemini Robotics to adaptacja modelu Gemini do dziedziny robotyki. Wykorzystuje multimodalne możliwości systemu – tekst, obrazy, wideo i inne typy danych – do Roboty nie tylko reagują na polecenia, ale także rozumują, co dzieje się wokół nich.Obejmuje to interpretację danych z kamer, czujników głębokości, sił wspólnych lub zmian w środowisku, w oparciu o sprzęt, taki jak kompaktowy mózg dla sztucznej inteligencji fizycznej.
Carolina Parada, starszy dyrektor ds. robotyki w Google DeepMind, wyjaśnia, że Architektura Gemini została od początku pomyślana tak, aby czerpać inspirację ze świata fizycznegoDzięki temu nadaje się szczególnie do sterowania robotami ogólnego przeznaczenia. Przemysł motoryzacyjny, jak twierdzą, stanowi dobry punkt wyjścia, ale z czasem zamierza się rozszerzyć tę technologię na inne sektory.
W przeciwieństwie do klasycznych systemów przemysłowych, w których roboty są projektowane w celu bardzo specyficzne zadanie w niemal niezmiennym środowiskuGemini ma na celu zapewnienie elastyczności. Jeśli zmieni się położenie części, zostanie wprowadzony nowy komponent lub wystąpią drobne zmiany w linii produkcyjnej, celem jest umożliwienie robotowi adaptacji bez konieczności przeprojektowywania oprogramowania bazowego przez zespół inżynierów.
Takie podejście otwiera również drzwi do Bardziej wszechstronne roboty w zakładach w Europie i HiszpaniiW tym kontekście adaptacja do krótkich serii produkcyjnych, zmian modeli i personalizacji produktów staje się coraz bardziej powszechna. Zamiast całkowitej rekonfiguracji komórki produkcyjnej, wystarczy zaktualizować model lub dostosować zachowanie robota poprzez dalszą naukę.
Według Parady robotyka Google DeepMind koncentruje się na tworzeniu Zaawansowana sztuczna inteligencja, która może zasilać roboty ogólnego przeznaczeniaNie tylko automaty. Ambicją średnioterminową jest możliwość przeniesienia tego typu systemu do innych obszarów, od logistyki po utrzymanie infrastruktury, w tym do kluczowych sektorów w Europie, takich jak motoryzacja, elektronika i przemysł farmaceutyczny.
Globalny wyścig funkcjonalnych humanoidów
Działanie Google i Boston Dynamics jest częścią Coraz bardziej zacięta międzynarodowa konkurencja w celu opracowania naprawdę użytecznych robotów humanoidalnychW Stanach Zjednoczonych firmy takie jak Tesla, Figure AI, Agility Robotics, Apptronik, 1X i inne startupy pracują nad prototypami, które będą mogły działać w fabrykach, magazynach, a w przyszłości nawet w domach.
W Chinach sytuacja jest jeszcze bardziej aktywna: Szacuje się, że nad systemami humanoidalnymi pracuje około 200 firmPrzy wsparciu stowarzyszeń branżowych i programów publicznych, których celem jest przyspieszenie wdrażania tej technologii w logistyce, produkcji i usługach, presja konkurencyjna zmusza głównych globalnych graczy do szybkiego działania.
Różnica w przypadku Google DeepMind leży w podejściu. Podczas gdy niektórzy producenci koncentrują się na budowaniu „kompletnego robota” – sprzętu, oprogramowania i usług – Celem Gemini jest stworzenie warstwy inteligencji, którą inni będą mogli włączyć do swoich maszyn.Jeśli ta strategia się przyjmie, może doprowadzić do powstania ekosystemu, w którym wiele marek będzie korzystało z jednego mózgu opartego na sztucznej inteligencji.
Dla Europy, gdzie przemysł motoryzacyjny i zaawansowana produkcja mają znaczący udział, wyścig o funkcjonalnego humanoidalnego robota jest kluczowy. Może mieć wpływ na konkurencyjność zakładów zlokalizowanych w Hiszpanii, Niemczech, Francji lub Europie WschodniejWprowadzenie inteligentniejszych i bardziej elastycznych robotów może okazać się kluczowym czynnikiem pozwalającym na utrzymanie produkcji na kontynencie w porównaniu z innymi regionami.
Jednakże masowe rozmieszczenie humanoidów w europejskich fabrykach będzie zależeć nie tylko od technologii, ale także od kwestie regulacyjne, pracownicze i bezpieczeństwaKonieczne będzie dostosowanie nowych maszyn do ram regulacyjnych, takich jak te promowane przez Komisję Europejską w zakresie sztucznej inteligencji i bezpieczeństwa przemysłowego.
Od teorii do warsztatu: testy w fabrykach Hyundaia
Pierwsze wdrożenie Gemini w świecie fizycznym nastąpi w różnych fabrykach samochodowych Hyundaigdzie roboty Boston Dynamics będą musiały sprostać rzeczywistym zadaniom produkcyjnym. Nie będą to jednorazowe demonstracje, lecz testy sprawdzające, czy maszyny te mogą wnieść wartość dodaną w wymagających środowiskach produkcyjnych.
W tym kontekście Atlas podejmie próbę wykonania operacji wykraczających poza proste powtarzanie ruchów. Wyzwaniem jest elastyczne podejście: chwytanie elementów o różnych kształtach, praca z różnymi narzędziami i dostosowywanie się do zmian w przepływie pracy.Każda zmiana będzie testem dla modelu Gemini i jego zdolności do uogólniania nabytej wiedzy.
Spot ze swojej strony może się tym zająć zwiedzić zakład, aby sprawdzić trudno dostępne miejsca, monitorować sprzęt lub wykrywać anomalieGromadzenie danych wizualnych i innych danych z czujników. Wszystkie te informacje zostaną wykorzystane do dalszego udoskonalania algorytmów percepcji i podejmowania decyzji firmy Gemini Robotics.
Ten rodzaj testów pozwoli na ocenę czy sztuczna inteligencja jest w stanie zachować niezawodne zachowanie podczas długich godzin pracyJest to konieczne w kontekście rozważenia szerszego wdrożenia tego rozwiązania w fabrykach europejskich, w tym w sektorze motoryzacyjnym w Hiszpanii, gdzie rośnie presja na redukcję kosztów i zwiększenie elastyczności produkcji.
Współpraca obejmuje również stały przepływ danych z maszyn do zespołów Google DeepMind, dzięki czemu Każda interakcja robota z otoczeniem służy udoskonaleniu modeluTo podejście oparte na ciągłym doskonaleniu stanowi jeden z kluczowych punktów umożliwiających przekształcenie sztucznej inteligencji z eksperymentu laboratoryjnego w solidne narzędzie przemysłowe.
Bezpieczeństwo i ryzyko: gdy sztuczna inteligencja porusza przedmiotami, a nie tylko pikselami
Umożliwienie sztucznej inteligencji podejmowania decyzji dotyczących systemów fizycznych to jakościowy skok w porównaniu z czysto cyfrowymi zastosowaniami. Błąd w tekście generowanym przez sztuczną inteligencję może być irytujący; awaria robota dzielącego przestrzeń z operatorami może być niebezpieczna.Dlatego Google i Boston Dynamics podkreślają, że bezpieczeństwo jest podstawą projektu.
Systemy Boston Dynamics już zawierają mechanizmy bezpieczeństwa i kontroli zapobiegające niestabilnym zachowaniomNa tej podstawie Gemini doda dodatkowe warstwy rozumowania, mające na celu przewidywanie potencjalnie ryzykownych zachowań i ograniczanie działań, które mogłyby narazić na szwank integralność ludzi lub obiektów.
Carolina Parada podkreśla, że oprócz ograniczeń fizycznych i programowych, Bliźnięta będą stosować rodzaj sztucznego rozumowania mający na celu wykrywanie i powstrzymywanie niebezpiecznych zachowań. zanim wystąpią. Chodzi o to, aby sztuczna inteligencja stale oceniała kontekst i utrzymywała się w bezpiecznych granicach działania.
Robert Playter ze swojej strony zauważa, że nawet roboty o umiarkowanych rozmiarach Mogą stać się niebezpieczne, jeśli nie będą odpowiednio zarządzane.Dlatego też, przynajmniej w początkowej fazie, systemy te będą działać pod ścisłym nadzorem człowieka, przy ściśle określonych scenariuszach użytkowania oraz jasnych protokołach wyłączania i postępowania w sytuacjach awaryjnych.
W kontekście europejskim, gdzie przepisy dotyczące bezpieczeństwa i odpowiedzialności w miejscu pracy są szczególnie rygorystyczne, To podejście oparte na ostrożności i kontroli będzie kluczowe jeśli chcesz wprowadzić roboty humanoidalne i czworonożne do linii montażowych, na których pracują również ludzie.
Kolejny krok w kierunku inteligencji fizycznej w przemyśle
Po dekadach, w których roboty przemysłowe skupiały się na powtarzające się ruchy w ściśle kontrolowanych środowiskachPojawienie się modeli takich jak Gemini otwiera drzwi do nowej ery. Sztuczna inteligencja nie ogranicza się już do odpowiadania na pytania czy generowania treści cyfrowych; teraz przejmuje przestrzeń w fabrykach, warsztatach i magazynach.
Sojusz między Google DeepMind i Boston Dynamics ma na celu przekształcić Atlasa, Spota i inne roboty w systemy zdolne do wykonywania różnorodnych zadańdostosowywać się do zmieniających się sytuacji i współpracować z ludźmi w codziennych procesach produkcyjnych. Przemysł motoryzacyjny, w tym ten rozwinięty w Europie i Hiszpanii, będzie pierwszym poligonem doświadczalnym, ale z pewnością nie jedynym.
Jeśli technologia spełni swoje obietnice, Fabryki mogłyby odejść od sztywnych, wysoce wyspecjalizowanych robotów na rzecz bardziej wszechstronnych maszyn.które można rekonfigurować za pomocą oprogramowania i danych, zamiast wymagać kosztownych modyfikacji fizycznych. Miałoby to bezpośredni wpływ na koszty, czas adaptacji oraz możliwość produkcji krótkich lub niestandardowych serii.
Jednocześnie projekt zmusza nas do konfrontacji debaty na temat zatrudnienia, regulacji i odpowiedzialności Czynniki te będą szczególnie istotne w kontekście europejskim. Sposób integracji tych systemów i rola, jaką pracownicy odegrają w tej transformacji, w dużej mierze ukształtują postrzeganie tej nowej fali automatyzacji przez opinię publiczną.
Dzięki robotom firmy Boston Dynamics, które wchodzą do fabryk firmy Gemini, robotyka przemysłowa zaczyna zmierzać w kierunku inteligencji fizycznej bliższej inteligencji ludzkiej: Nadchodzące lata pokażą, w jakim stopniu dzisiejsze prototypy staną się w końcu powszechne na liniach montażowych na całym świecie, w tym zakłady europejskie, które chcą utrzymać konkurencyjność na coraz bardziej zautomatyzowanym rynku.