La începutul lunii februarie, Federația Internațională de Robotică (IFR) a dat publicității un document în care analizează modul în care inteligența artificială accelerează dezvoltarea domeniului roboticii. Astfel, s-a constatat că inteligența artificială transformă domeniul într-un ritm rapid, iar integrarea IA în robotică sporește capabilitățile sistemelor, crește eficiența și îmbunătățește adaptabilitatea acestora.
Cum sprijină IA robotica
Susținută de învățarea aprofundată (deep learning), viziunea computerizată permite roboților să „vadă” și să interpreteze date vizuale pentru sarcini precum recunoașterea obiectelor, citirea codurilor de bare, sortarea și monitorizarea în timp real a liniilor de producție. În special învățarea supervizată este utilizată frecvent pentru activități precum detectarea defectelor, mentenanța predictivă, inspecția calității și optimizarea proceselor. Roboții învață din date etichetate pentru a realiza predicții sau clasificări precise.
Utilizată în roboții colaborativi sau de servicii, care interacționează cu oamenii, procesarea limbajului natural (NLP) permite roboților să înțeleagă și să răspundă la comenzi rostite sau scrise.
În robotica mobilă, IA este folosită pentru a combina date provenite de la mai mulți senzori (de exemplu, LiDAR, camere video), permițând astfel navigația de tip SLAM (Simultaneous Localization and Mapping – Localizare și cartografiere simultană) în depozite sau în secțiile de producție.
Deși este încă în curs de dezvoltare în mediile industriale, învățarea prin consolidare (Reinforcement Learning – RL) este din ce în ce mai utilizată pentru planificarea mișcării și a traiectoriei roboților, pentru prinderea obiectelor și pentru controlul adaptiv, astfel roboții învață prin încercări și erori să-și îmbunătăți performanța în medii dinamice.
Următorul pas este inteligența artificială generativă. Aceasta, de exemplu, poate schimba modul în care se face programarea, prin crearea de cod pentru funcții complete pe care un robot le va executa pe baza unor instrucțiuni formulate în limbaj natural.
Industrii aflate în avangardă
În prezent, mai multe sectoare-cheie conduc integrarea inteligenței artificiale și a roboticii:
- Logistica și depozitarea sunt frecvent menționate ca domeniul principal de adopție. Această poziție este susținută de cererea ridicată, disponibilitatea investițiilor și existența unor medii relativ controlate. Domeniile de aplicare includ logistica, depozitarea, intralogistica și întregul lanț de aprovizionare. Sectorul atrage atenția prin reziliența și potențialul său de creștere.
- Sectorul de producție și automatizare industrială reprezintă un punct central al investițiilor. Pe măsură ce companiile caută soluții pentru eficientizarea operațiunilor și îmbunătățirea calității producției, IA și robotica joacă un rol din ce în ce mai important în strategiile moderne de fabricație. Sectorul acoperă o gamă largă de industrii, inclusiv industria auto, electronică, dar și industrii generale precum cea farmaceutică. Categoria include procese de producție cu grad ridicat de calificare, sisteme de automatizare a fabricilor și sarcini de asamblare de precizie.
- Sectorul serviciilor se numără printre principalii clienți care adoptă IA și robotica. IA sprijină interacțiunea om–robot, permițând, de exemplu, comunicarea naturală și sporind gradul de utilizare și personalizare a roboților. Această tendință este determinată de creșterea costurilor și de deficitul de forță de muncă în domeniile în care, în special post-pandemie, recrutarea nu a ținut pasul cu cererea. Restaurantele, de exemplu, experimentează utilizarea roboților pentru servire și asistență în bucătării. Viitorul constă în modele hibride, în care roboții se ocupă de sarcinile repetitive, iar oamenii oferă componenta personală.
IA remodelează munca
Instalările de roboți preiau, în mod tradițional, sarcini solicitante din punct de vedere fizic și repetitive, scutind angajații de condițiile de muncă dificile. Pe măsură ce instrumentele bazate pe IA devin tot mai răspândite, apar roluri noi axate pe supraveghere, analiză și luarea deciziilor.
Această evoluție creează noi locuri de muncă, inclusiv pentru ingineri IA, specialiști în date, experți în învățare automată (machine learning), dar și specialiști în etică. Pentru a ocupa aceste noi poziții, există o cerere tot mai mare pentru competențe digitale și cognitive, precum programarea și alfabetizarea în domeniul datelor, dar și pentru gândire critică.
În viitor, utilizarea IA în robotică va influența și mai mult modul în care lucrează echipele, cum sunt luate deciziile și cum este monitorizată performanța. Acest lucru poate îmbunătăți fluxurile de lucru, dar poate ridica și îngrijorări legate de supravegherea angajaților sau de reducerea autonomiei acestora.
Companiile și guvernele promovează programe de recalificare și perfecționare pentru a ajuta angajații să rămână competitivi într-o economie bazată pe IA. Inteligența artificială crește eficiența, reduce erorile și mărește producția în numeroase industrii. Acest lucru poate stimula creșterea economică, dar pune și presiune asupra companiilor și angajaților pentru a se adapta și a inova continuu.
Tendințe macroeconomice care influențează IA
Viitorul inteligenței artificiale și al roboticii este modelat de o serie de tendințe macro:
- Presiuni economice și sociale: instabilitatea geopolitică generată de tensiunile comerciale globale și creșterea tarifelor determină majorarea costurilor de producție și încurajează companiile să își crească eficiența prin utilizarea roboților echipați cu IA. Această tendință este amplificată și de deficitul de forță de muncă. Roboții dotați cu IA pot completa echipele umane și pot stabiliza productivitatea.
- Investiții și importanță strategică: IA și robotica devin elemente centrale ale strategiilor corporative, fondurile fiind direcționate către cercetare, educație și infrastructură de calcul. Directorii executivi consideră aceste tehnologii ca fiind esențiale pentru competitivitatea pe termen lung.
- Siguranță și guvernanță: controlul tot mai mare al sistemelor de IA generează apeluri pentru o mai mare transparență și măsuri de protecție împotriva influențelor algoritmice. Autoritățile de reglementare înăspresc normele privind confidențialitatea datelor, punând presiune suplimentară asupra companiilor pentru conformare.
- Securitate cibernetică: integrarea tot mai profundă a roboticii cu IA creează noi vulnerabilități de securitate cibernetică, întrucât roboții dotați cu IA sunt, de regulă, conectați la cloud și, prin urmare, devin potențiale ținte pentru atacuri cibernetice. Companiile și guvernele trebuie să stabilească standarde clare de siguranță și să construiască parteneriate public–private solide pentru a anticipa și a reduce noile riscuri de securitate cibernetică în robotică.
Preocupări legate de siguranță
Există anumite preocupări legate de riscurile de siguranță asociate utilizării IA în contextul roboților fizici, care necesită atât atenția dezvoltatorilor, cât și a utilizatorilor. Acestea includ contaminarea datelor și antrenarea pe seturi de date compromise, gestionarea prejudecăților algoritmice și imprevizibilitatea sistemelor autonome. Calitatea codului generat de IA trebuie, de asemenea, asigurată.
Defecțiunile IA în lumea fizică pot avea consecințe mult mai grave, iar siguranța fizică în colaborarea om–robot trebuie garantată în permanență.
Abordarea sustenabilității
Un accent puternic pe sustenabilitate va influența pozitiv dezvoltarea IA în robotică, stimulând eficiența, prelungind durata de viață a roboților, aliniindu-se obiectivelor etice și susținând tranziția verde în diverse industrii. Totuși, acest lucru va forța domeniul să se confrunte și cu costul energetic al IA în sine.
Există îngrijorări legate de impactul ecologic al antrenării modelelor de mari dimensiuni. Amprenta de carbon a deep learning-ului, de exemplu, poate intra în conflict cu obiectivele de sustenabilitate dacă nu este redusă.
În contextul sustenabilității, se urmărește:
- Eficiența energetică și optimizarea consumului: vizează reducerea cerințelor energetice ale modelelor mari de IA, precum și scăderea consumului de energie al roboților și sistemelor IA, prin optimizarea traiectoriilor și procesare eficientă.
- Reducerea deșeurilor și economia circulară: sprijină obiective precum sortarea automată, reutilizarea și reciclarea. IA este utilizată pentru a minimiza risipa de materiale, a optimiza utilizarea resurselor și a reduce rebuturile în producție.
- Durata de viață, mentenanța și fiabilitatea: conduc la o durată de exploatare mai lungă a roboților, la o întreținere mai ușoară și un consum mai redus de resurse pe termen lung. IA permite mentenanța predictivă și operarea mai inteligentă a roboților.
