Fizinio dirbtinio intelekto plėtra: naujoji technologijų riba

Mes ir toliau stebime fizinio dirbtinio intelekto (DI) vystymąsi – tai viena iš labiausiai aptarinėjamų krypčių technologijų pasaulyje šiuo metu. Prometheus, Jeff Bezos ambicingas projektas, apie kurį kalba visa rizikos kapitalo rinka, šiame kontekste nusipelno ypatingo dėmesio. Aptariame, kuo fizinis DI skiriasi nuo mums pažįstamo generatyvinio DI ir kodėl Prometheus pozicionuoja save kaip lyderį šiame besiformuojančiame rinkos segmente.

Kas yra fizinis DI

Kai 2022 m. buvo pristatytas ChatGPT, pasaulis pirmą kartą masiškai susipažino su generatyviniu DI – technologija, kuri rašo tekstus, generuoja vaizdus, kuria kodą ir palaiko prasmingus pokalbius. Nuo to laiko į šią rinką buvo investuota trilijonai dolerių, o tokios įmonės kaip OpenAI, Anthropic ir Google tapo naujos technologinės eros simboliais. Tačiau, kol pasaulis stebėjo generatyvinį DI, tyliai formavosi nauja riba.

Fizinis DI – tai sistemos, kurios sąveikauja su realiu pasauliu. Ne su tekstu ar pikseliais, o su mašinomis, jutikliais ir pramoniniais procesais. Jei generatyvinis DI išmokė kompiuterius mąstyti, fizinis DI moko juos veikti.

Iliustracija: Generatyvinis DI vs Fizinis DI

Šių sistemų klientai nėra biuro darbuotojai, o pramonės gigantai: automobilių gamintojai, tokie kaip BMW, Foxconn ir Stellantis. Tai iš esmės kita rinka, su kitokia ekonomika ir kitokia logika.

Kodėl fizinis DI yra sudėtingesnis nei generatyvinis DI

Pagrindinis skirtumas slypi duomenyse. Kai OpenAI mokė savo modelius, didelė dalis reikalingų duomenų buvo viešai prieinama: internetas, knygos, straipsniai ir kiti atviri šaltiniai.

Fizinis DI – visai kita istorija. Norint apmokyti sistemą valdyti gamybos įmonę, reikia duomenų iš realių įmonių: jutiklių rodmenų, kamerų įrašų, įrangos parametrų ir kitų gamybos procesų detalių. Ši informacija yra komerciškai jautri ir didžiąja dalimi neprieinama išoriniams kūrėjams. Gamyklos nesidalija savo duomenimis: nėra bendrų rinkimo standartų, nėra paskatų atverti procesus, o papildomos įrangos diegimas dažnai trikdo gamybos ciklus.

Iliustracija: Iš kur gaunami duomenys

Dėl to fizinis DI beveik visiškai mokomas simuliacijose – virtualiuose realių procesų modeliuose. Simuliacijos niekada visiškai nepakeičia realybės: jos negali numatyti visų netikėtų įvykių, kurie nutinka veikiančioje gamykloje. Iš fizinio DI tikimasi daug didesnio patikimumo ir tikslumo nuo pat pradžių, nors jis turi daug mažiau duomenų tobulėjimui nei generatyvinis DI.

Iliustracija: Tikrų ir sintetinų duomenų dalis

Klaidos kaina

Didžiausias skirtumas tarp šių dviejų DI tipų išryškėja, kai kažkas nepavyksta. Jei generatyvinis DI sugeneruoja prastą vaizdą, vartotojas tiesiog bando dar kartą. Jei fizinis DI padaro klaidą valdydamas gamybos liniją, tai gali baigtis darbuotojo sužalojimu, linijos sustabdymu ir milijoninėmis nuostoliais. Todėl tokioms sistemoms keliami patikimumo ir saugumo reikalavimai yra iš esmės aukštesni, o kūrimo ir diegimo ciklai trunka metus, o ne mėnesius.

Iliustracija: Įvestys ir rizikos palyginimas

Kodėl būtent dabar

Nepaisant aukštų įėjimo barjerų, susidomėjimas fiziniu DI sparčiai auga. Šios kategorijos įmonės vertinamos tik dalimi to, ką pasiekė generatyvinio DI lyderiai. Figure vertinama 39 mlrd. USD, o Physical Intelligence – 11 mlrd. USD. Palyginimui, OpenAI vertinama 850 mlrd. USD, o Anthropic – apie 950 mlrd. USD.

Tie, kurie įžengs į fizinio DI rinką dabar, bus toje pačioje pozicijoje, kaip ankstyvieji OpenAI investuotojai 2020 m.

Iliustracija: Įmonių vertės palyginimas

Kaip Prometheus sprendžia pagrindinę pramonės problemą

Kiekviena fizinio DI kategorijos įmonė susiduria su ta pačia kliūtimi: duomenų iš realių gamybos įmonių nėra, todėl sistemos mokomos simuliacijose ir veikia žemiau savo potencialo. Nors visi konkurentai susiduria su šiuo apribojimu, Prometheus kuria iš esmės kitokį modelį.

Įmonė planuoja investuoti iki 100 mlrd. USD į gamyklų ir gamybos įmonių įsigijimą ir rinkti duomenis tiesiogiai jose. Nė vienas konkurentas negali greitai pakartoti šios strategijos – tam reikia metų ir šimtų milijardų dolerių. O kai Prometheus modeliai bus pasirengę komerciniam diegimui, įmonė jau turės dešimtis įmonių su įrodytais rezultatais – tai bus įtikinamiausia rinkodara pramonės klientams.

Norite sužinoti daugiau apie technologijų tendencijas ir galimybes naujose rinkose? Prašome susisiekti su mūsų ekspertu – mielai atsakysime į jūsų klausimus.