„Humanoidi“ su očigledno proizvod mašinskog inženjeringa, uvjeren je Patrick Schwarzkopf, direktor VDMA Robotik + Automation. Ljudski formfaktor posebno dobro odgovara okruženjima poput fabrika. Osim toga, s tim konceptom posebno dobro funkcioniše takozvani Imitation Learning – treniranje robota tako da ljudi demonstriraju željene zadatke. Tek vještačka inteligencija, međutim, daje humanoidima danas potrebne sposobnosti.
„Physical AI ili fizička KI ne isporučuje tekst, sliku ili video kao ChatGPT, već fizičku akciju u stvarnom svijetu: to je master class KI. Ko se usudi ući u to polje, nalazi se na samoj prvoj liniji razvoja“, kaže Schwarzkopf. Humanoidi napuštaju dosadašnji deterministički svijet, u kojem su roboti još uvijek programirani. Oni rade nedeterministički, pri čemu je rezultat definisan, ali oni sami dolaze do sopstvenih koraka rješenja „Intent-based“ (na osnovu namjere). Ovaj novi svijet mogao bi „preliti“ i na kobote i robote u industrijskoj automatizaciji.
Nova tržišna šansa za mašinsku industriju
U januaru VDMA želi predstaviti studiju o mogućim budućnostima humanoidnih robota. Tehnologija se posmatra kao novi proizvod mašinskog inženjeringa, zanimljiv za dobavljače i primjenjiv u vlastitoj proizvodnji – gdje bi roboti mogli graditi robote i mašine. Potencijal tržišta jeste uzbudljiv i za industrijsku automatizaciju: do 2030. procjenjuje se na oko bilion dolara, rekao je Nikolai Ensslen, osnivač i CEO kompanije Synapticon GmbH.
Još uzbudljiviji je, međutim, sektor fizičkog rada, u kojem do sada gotovo da nije bilo automatizacije: primjer su čišćenje stepenica, čišćenje aviona ili rukovanje teškim i opasnim materijalima. Mašinska industrija bi na taj način mogla ući u jedno potpuno novo, veće tržište, koje bi do 2030. moglo vrijediti oko 30 biliona dolara, vjeruje Ensslen. „To mora biti alarm za njemačku mašinsku industriju: Uhvatite se u koštac s tim i uradite to“, savjetovao je stručnjak.
Njemački Mašinski Samit
Bundeskanzler Friedrich Merz na licu mjesta
Na samitu je mašinska i postrojenja industrija jasno iznijela svoja očekivanja prema politici. Bundeskanzler Friedrich Merz susreo se s granom u kojoj je raspoloženje više nego napeto.
Mercedes Benz istražuje primjenu
„Moramo jednostavno biti spremni kad tema postane aktuelna i zato se time baviti rano – umjesto da čekamo da to neko drugi uradi za nas“, vjeruje Tabea Drees, Senior Manager Future Systems of Manufacturing, odgovorna za digitalizaciju proizvodnje kroz MO360 platformu u Mercedes Benzu. Ona je uspostavila partnerstvo s teksaškim proizvođačem robota Apptronik i uvjerena je da će kombinacija inteligentnih robota podići radnu snagu na novu stepenicu efikasnosti i omogućiti dugoročnu konkurentnost.
„Želimo saznati gdje ima smisla – a gdje ne, zato smo se odlučili na ovo partnerstvo. Radi se i o tome da se tema uključi u ekosistem“, objašnjava Drees. Cilj je univerzalni robot, univerzalna mašina. Mogući slučajevi primjene uključuju rukovanje dijelovima, inspekciju kvaliteta ili pomjeranje teških tereta. Prednosti se vide naročito kod ponavljajućih i fizički napornih zadataka povezanih s velikim težinama, predmetima ili oštrim ivicama.
Robotika protiv demografskog pada
Snažan pokretač, koji se danas još uvijek masivno potcjenjuje, prema mišljenju stručnjaka za robotiku, jeste demografski pad. Do 2030. godine u Njemačkoj će 28% ljudi biti starije od 60 godina. U Japanu i EU računa se s „prazninom u radnoj snazi“ od sedam miliona ljudi, a u Kini čak s 87 miliona, objasnio je David Reger, CEO i osnivač Neura Robotics GmbH: „Ovdje može postojati samo jedan odgovor, a to je inteligentna robotika. Ona bi mogla riješiti problem.“
Međutim, da bi došla u širu upotrebu, roboti moraju donijeti autonomiju i biti jednostavni za treniranje. „Robotika je do danas bila uglavnom bez čula, nesigurna u blizini čovjeka i vrlo, vrlo skupa: robotiku si nije mogao priuštiti svako. Za to se moraju pronaći rješenja“, kaže Reger.
Njegova kompanija gradi operativni sistem za robotiku. Platforma Neuraverse treba omogućiti korištenje robotike u različitim područjima života i podučavanje robota zadacima (Tasks). „Dok jedan task ne proradi, proći će još mnogo vremena. Neće biti rješenje da kompanije robotima uče svaki pojedinačni zadatak – recimo 4000 sati treninga da bi naučili slagati majicu“, smatra osnivač. U startupu se stotine humanoida i drugih oblika treniraju u tzv. „Gyms“. Na platformi se za to pripremaju podaci i upravlja tokovima podataka. „Humanoidi i kognitivna robotika najveća su poluga za bolju budućnost i za očuvanje industrije u Njemačkoj“, uvjeren je Reger.
Kako humanoidni robot ulazi u praksu
„Naša proizvodnja je usmjerena na ljude i takva treba i ostati“, kaže Drees. To je važan aspekt korištenja humanoidnog oblika. Vješte robotske ruke omogućuju upotrebu standardnih industrijskih alata pravljenih za ljude. Kamere u očima i integrisani KI modeli prijavljuju, na primjer, nedostajuće šrafove ili anomalije MO360 platformi.
Pokrenuto je na Digital Factory Campus u Berlinu Mariendorfu, u kontrolisanom okruženju, alternativno s ogradom ili u sigurnom radnom okruženju putem teleoperacije. Pri tome se humanoidni robot nazvan Apollo trenira prirodnim ljudskim pokretima. „Ideja je da zaposlenici u budućnosti budu sposobni obučavati robote“, kaže Drees. Da bi se prenio u praksu, Apollo u toj budućoj viziji mora inteligentno komunicirati i s ljudima i s drugim manjim robotima oko sebe, npr. AGV-ima.
Koliko brzo se takav robot može obučiti, ne može se reći paušalno – kao i kod učenja KI u svijetu softvera, može doći do skoka ili ne. Dodatna složenost je što se ovdje uz softver mora povezati i hardver. Potrebne sigurnosne teme poput zaštite podataka ili dvostrukog osiguranja Drees ipak ne vidi kao prepreku.
Novo doba počinje 2030.
„Kod univerzalnog oblika tržište je veće nego kod dosadašnjih robotskih rješenja sa specifičnom namjenom, poput usisivača. Istovremeno, humanoidni oblik je najpogodniji za prikupljanje KI podataka“, kaže Ensslen, čija kompanija savjetuje i podržava primjenu robotskih projekata. Jer u Physical AI – za razliku od jezički bazirane KI poput ChatGPT – postoji problem oskudice podataka.
Priloženi videozapisi stručnjaka pokazali su na impresivan način šta humanoidi već danas mogu. Dok to u mnogim zemljama izaziva optimizam i divljenje, a zemlje poput Kine privikavaju ljude na robote – npr. njihovo učešće na sportskim događajima – u Njemačkoj to često nailazi na skepticizam. „Upravo inženjeri ovdje sve to dovode u pitanje jer razumiju kompleksnost koja stoji iza“, našalio se Reger. Iako je Kina već daleko ispred, većina prikazanih slučajeva odnosi se na zabavu. U stvarnoj praksi, dakle, još uvijek ima mnogo prostora za napredak.
Takođe se često zanemaruje kolike skokove pravi KI. Drees nije htjela precizirati koliko će još vremena trebati dok humanoidi ne dođu u stvarnu fabriku. „Treba imati na umu analogiju s probojem ChatGPT: Kad se softver kalibrira zajedno s aktuatorima, onda sve ide u nebo“, rekla je ipak. Prema procjenama, proći će oko pet do deset godina dok tehnologija šire ne stigne u praksu. Svi su saglasni: kod čestih zadataka poput pritiskanja dugmadi ili umetanja dijelova, realizacija je unutar naredne dvije godine realna.
