РОБОТОТЕХНИКА
Прорыв Японии в робототехнике превращает физический ИИ в конкурс производственных платформ
Последняя работа Японии с Nvidia показывает, что гонка физических ИИ расширяется за пределы демонстраций гуманоидов и движется в сторону промышленного оборудования, моделирования, компонентов и производственных данных, необходимых для развертывания роботов в масштабах.
Майкл Г ·
Возобновленная инициатива Японии в области физического ИИ с Nvidia напоминает о том, что самая важная гонка в робототехнике может заключаться не в том, кто сможет создать наиболее реалистичного гуманоидного робота. Возможно, она заключается в том, кто сможет связать моделирование, компоненты, данные заводов и дисциплину внедрения в систему, которая работает за пределами демонстрационного зала.
Япония начинает с преимуществ, которых у многих компаний, ориентированных преимущественно на программное обеспечение, нет: глубокая промышленная база, опытные производители роботов, развитые поставщики и десятилетия практических знаний о том, что не работает на производственной линии. Задача заключается в том, чтобы превратить этот опыт в более быстрые циклы обучения, где роботов можно тренировать, оценивать и обновлять, не останавливая линию, которую они предназначены улучшать.
Вот почему имеет значение язык физического ИИ. Современному роботу нужна модель мира, но ему также необходимы хорошие датчики, надежные приводы, защитные рамки и способ справляться с вариациями деталей, освещения, материалов и поведения человека. Интеллект — это лишь один уровень машины.
Роль Nvidia заключается в том, чтобы сделать стек обучения и моделирования более согласованным, от ускоренных вычислений до цифровой двойникS и программное обеспечение для роботов. Коммерческая привлекательность очевидна: производители могут тестировать новый рабочий процесс виртуально, прежде чем переводить оборудование, труд и время на производство в физическую версию.
Но моделирование полезно только тогда, когда оно остаётся связанным с реальностью. Виртуальный склад, который игнорирует скользкие поверхности, несовершенные камеры, износ кабелей, необычные детали или импровизации опытных работников, может создать ложное ощущение готовности. Японские производители имеют хорошие позиции, чтобы превратить это ограничение в конкурентное преимущество, потому что они понимают стоимость робота, который прекрасно работает до начала настоящей смены.
Наиболее перспективные ранние применения, вероятно, будут узкими и измеримыми: обработка, инспекция, подбор, содействие в сборке и техническое обслуживание. Для этих задач роботу не нужно понимать каждую человеческую среду. Ему нужно выполнять определённую задачу безопасно, многократно и с достаточной продолжительностью работы, чтобы оправдать его сервисный контракт.
Для инвесторов это делает физический ИИ меньше ставкой на одну компанию и больше историей экосистемы. Ценность может распределяться среди производителей роботов, поставщиков компонентов, платформ для моделирования, системных интеграторов, поставщиков промышленного программного обеспечения и производителей, которые могут внедрять автоматизацию, не нарушая свою деятельность.
Возможность Японии заключается не в том, чтобы подражать Силиконовой долине robotics повествование. Цель состоит в том, чтобы сделать физический ИИ достаточно надежным, чтобы фабрики покупали его для производства, а не для зрелища.
Темы: Япония, Nvidia, физический ИИ, робототехника