Agile Robots i Google DeepMind łączą siły: Gemini napędzi nową generację robotyki przemysłowej
Integracja zaawansowanej sztucznej inteligencji z fizycznymi maszynami wchodzi w nową fazę. Agile Robots, lider rozwiązań zautomatyzowanych wywodzący się z Monachium, ogłosił nawiązanie ścisłej współpracy badawczej z Google DeepMind. Partnerstwo to opiera się na obustronnej wymianie zasobów: roboty produkowane przez Agile zostaną wyposażone w fundamentalne modele Gemini, a dane zbierane podczas ich pracy posłużą inżynierom Google do udoskonalania algorytmów sterujących.
Sztuczna inteligencja wychodzi z serwerowni do fabryk
Współpraca ta nie ogranicza się wyłącznie do testów laboratoryjnych. Obie firmy planują wdrożenia w realnych scenariuszach przemysłowych, koncentrując się na sektorach logistyki, centrów danych oraz produkcji elektroniki. Wykorzystanie modeli Gemini Robotics ma pozwolić na stworzenie systemów bardziej autonomicznych i adaptacyjnych niż dotychczasowe rozwiązania oparte na sztywnym programowaniu.
Zhaopeng Chen, współzałożyciel i dyrektor generalny Agile Robots, podkreśla, że firma dostarczyła już ponad 20 tysięcy rozwiązań robotycznych na całym świecie. Według niego przyszłość produkcji leży w systemach, które potrafią samodzielnie podejmować decyzje w zmiennym środowisku. Połączenie wiedzy sprzętowej Agile Robots z potencjałem AI od Google DeepMind ma stać się impulsem dla inteligentnej automatyzacji na masową skalę.
Trend łączenia kompetencji hardware i software
Kooperacja między gigantami oprogramowania a producentami sprzętu staje się rynkowym standardem. Agile Robots, wspierane kapitałowo przez takie podmioty jak SoftBank Vision Fund czy Xiaomi, dołącza do wąskiego grona firm współpracujących z DeepMind. Podobne kroki podjęło wcześniej m.in. Boston Dynamics, które wykorzystuje modele Google przy rozwoju humanoidalnego Atlasa. Równolegle inne firmy, jak Neura Robotics, szukają synergii z dostawcami procesorów, czego przykładem jest ich partnerstwo z Qualcommem.
Eksperci wskazują, że rozwój tzw. „fizycznej sztucznej inteligencji” (physical AI) wymaga interdyscyplinarnego podejścia. O ile trenowanie modeli językowych odbywa się w czysto cyfrowym środowisku, o tyle nauka manipulacji przedmiotami czy poruszania się w przestrzeni wymaga bezbłędnej synchronizacji oprogramowania z precyzyjną mechaniką. Współpraca Agile Robots i Google DeepMind to kolejny dowód na to, że rywalizacja o dominację w świecie AI przeniosła się z ekranów komputerów na hale produkcyjne.
