Souhrn
Fyzická AI představuje integraci umělé inteligence do fyzických systémů, díky čemuž roboti a stroje dokážou v reálném čase vnímat okolí, uvažovat a adaptovat se na nepředvídatelné situace. Tento článek popisuje reálná nasazení humanoidních robotů v logistice a výrobě u firem jako Spanx, GXO Logistics, Agility Robotics a BMW, což signalizuje přechod od rigidní automatizace k inteligentním systémům. Tyto deploymenty generují příjmy a mění interakci strojů s fyzickým světem.
Klíčové body
- Humanoidní roboti u Spanx LLC balí objednávky spodního prádla přímo z webových objednávek.
- Bipedální roboti od Agility Robotics v distribučním centru GXO Logistics v Georgii manipulují s merchandise s vysokou přesností.
- Roboti Figure 02 v závodě BMW Group v Spartanburgu dosáhli 400procentního zlepšení rychlosti při vkládání plechových dílů do šasi vozidel.
- Fyzická AI kombinuje pokročilé algoritmy s senzory (video, audio) a aktuátory pro navigaci v proměnlivých prostředích.
- Tye Brady z Amazon Robotics zdůrazňuje přenos generativní AI do “těla” robotů.
Podrobnosti
Fyzická AI se liší od tradiční automatizace tím, že nepoužívá pevně naprogramované sekvence, ale spílá na modelech umělé inteligence pro percepci a rozhodování. Pokročilý hardware spojuje AI modely s reálným světem prostřednictvím kamer, mikrofonů a senzorů, což umožňuje robotům řídit autonomní paletové vozíky pro nakládání nákladu nebo vykonávat jemné motorické úkoly, jako je manipulace s nástroji. Agility Robotics, firma specializující se na bipedální humanoidní roboty, nasadila své stroje v logistických centrech, kde se pohybují po skladech a přenáší zboží, což snižuje závislost na lidské práci v opakujících se úkolech.
U BMW Group v Spartanburgu roboti Figure 02, vyvinutí společností Figure AI zaměřenou na humanoidní roboty s pokročilou AI, zpracovávají plechové díly do šasi s čtyřnásobnou rychlostí oproti předchozím metodám. Tyto systémy trénují na datech z reálného světa, díky čemuž se učí z chyb a optimalizují pohyby. Spanx LLC, výrobce tvarovacího spodního prádla, používá humanoidní roboty k balení balíků z online objednávek, což zrychluje expedici. Tento trend se rozšiřuje mimo továrny: autonomní vozidla navigují městskými ulicemi, chytré budovy reagují na pohyb obyvatel úpravou osvětlení a teploty a zemědělské roboti selektivně sklízejí plodiny podle stavu. Nicméně, tyto systémy stále vyžadují dohled, protože jejich autonomie je omezena kvalitou tréninkových dat a výpočetními zdroji. Generativní AI, jako modely podobné GPT, umožňuje robotům generovat plány akcí na základě vizuálních vstupů, ale v nepředvídatelných scénářích, například při kolizích objektů, mohou selhat.
Proč je to důležité
Nasazení fyzické AI v komerčním prostředí znamená konec laboratořních prototypů a nástup ekonomicky výhodných systémů, které mohou snížit náklady na pracovní sílu v logistice a výrobě o desítky procent. Pro průmysl to otevírá dveře k vyšší flexibilitě – roboti zvládnou variabilní úkoly, jako je manipulace s různými velikostmi balíků, což tradiční automaty neumí. V širším kontextu urychluje to pokrok k obecné umělé inteligenci (AGI) tím, že testuje AI v fyzickém světě, kde selhání mají reálné důsledky. Pro uživatele a spotřebitele to znamená rychlejší dodávky a levnější produkty, ale zároveň rizika jako ztráta pracovních míst v manuálních profesích. Klíčové výzvy zůstávají bezpečnost – senzory musí detekovat lidi v reálném čase – a škálovatelnost, protože současné modely spotřebovávají obrovské množství energie na edge zařízeních. Tento vývoj posiluje dominanci firem jako Amazon Robotics, které integrují své know-how do celého dodavatelského řetězce.
Zdroj: 📰 SiliconANGLE News
