Промышленному роботу недостаточно один раз удачно выполнить задание: производству нужна повторяемая работа с предсказуемыми затратами. Почему этого пока нельзя автоматически ожидать от систем с ИИ, разобрал руководитель продукта «Цифровая промышленность» Олег Плотников в блоге Сбера 20 октября.
Автор объясняет Physical AI как применение обученных моделей к восприятию физической среды и управлению действиями. В отличие от манипулятора, исполняющего заранее подготовленную программу, такая система должна учитывать изменения вокруг себя.
Плотников выделяет несколько препятствий:
- данные о действиях роботов значительно сложнее собирать, чем тексты и картинки;
- навыки из симуляции не переносятся в реальность без дополнительных проверок;
- успешность на отдельном тесте не заменяет оценку длительной работы, ошибок и вмешательств человека.
Для предприятий из этого следует практическое различие: постоянный ассортимент может оправдывать обычную специализированную автоматику, а частая смена деталей — создавать задачу для адаптивной системы. Это оценка автора, а не универсальный расчёт окупаемости.
Публикация — объяснение технологии и её ограничений, не анонс нового робота Сбера или подтверждение готовности ИИ к любому производству.
Пока никто не ответил. Начните обсуждение.