מעשה בשלושה מחשבים: כך מניעה הבינה המלאכותית מהפכה רובוטית

בינה מלאכותית (AI) ניצבת כיום בחזית תעשיית הרובוטיקה ומשמשת ככוח המניע מאחורי פיתוחים מתקדמים רבים בתחום. רובוטים פועלים במגוון צורות – החל מרובוטים ניידים, דרך זרועות רובוטיות ועד לרובוטים הומנואידים (דמויי אדם), והם משתלבים בתחומים רבים כמו תעשייה, חקלאות ובריאות. עולם הבינה המלאכותית הפיזית – רובוטיקה מונעת בינה מלאכותית – היה אחד הנושאים המרכזיים בכנס GTC 2025 של NVIDIA שהתקיים בתאריכים 17-21 במרץ.

תעשייה אחר תעשייה, רובוטים מונעים באמצעות AI מחוללים מהפכה

בינה מלאכותית מאפשרת לרובוטים ניידים לתכנן מסלולים באופן עצמאי, להימנע ממכשולים ולהתמודד עם סביבות דינמיות ומאתגרות – יכולות שהן קריטיות במיוחד בתחומי הלוגיסטיקה והייצור, שבהם רובוטים פועלים בסביבות מורכבות. בתחום הלוגיסטיקה והאוטומציה התעשייתית, רובוטים עם יכולות ראייה, אחיזה ותנועה מתקדמות מסוגלים לבצע משימות מורכבות כגון פריקה וטעינה, מיון והעברה של פריטים בגדלים, צורות ומשקלים שונים, בזכות יכולות ההסתגלות של AI לסביבה.

באופן דומה, גם בתחום החקלאות, בינה מלאכותית מאפשרת לרובוטים לבצע תהליכים כמו זריעה, קציר וניכוש עשבים. רובוטים אלה יכולים להתמודד עם משימות מדויקות כמו קטיף ואיסוף פירות בזכות השימוש בבינה מלאכותית, שמשחקת תפקיד משמעותי באופטימיזציה של התהליכים האלה ליבולים מסוגים שונים.

אך ישנם גם אתגרים: רוב הרובוטים כיום מיועדים לביצוע משימה ספציפית אחת, כמו קטיף דובדבנים או זריעה. הצלחה במשימות מדויקות כאלה דורשת גישה למאגרי נתונים נרחבים המשלבים מידע ממקורות מגוונים כמו וידאו, קול וטקסט, לצד הבנה בפיזיקה, אקלים ומשתנים נוספים. אחת המגבלות המרכזיות, אם כך, היא הצורך בכמויות עצומות של נתונים, שלא תמיד זמינים. זהו האתגר הראשון של הבינה המלאכותית בעולם הרובוטיקה.

האתגר השני הוא שבניגוד ליישומים רבים אחרים של AI, רובוטים פועלים בסביבות פיזיות שבהן יש צורך בדיוק כמעט מוחלט. לדוגמה, מפעלים שמטמיעים רובוטים מצפים לרמת דיוק של קרוב ל-100%. כדי להגיע לרמה כזאת, יש צורך לבצע בדיקות מורכבות במיוחד שלעתים קרובות דורשות תיאום בין אלפי רובוטים הפועלים בחלל אחד ומלוות בעלויות תפעוליות גבוהות.

מעשה בשלושה מחשבים

על מנת לפתור את האתגרים השונים בתחום הרובוטיקה, יש צורך בשלושה מחשבים: המחשב הראשון משמש לאימון מודלי AI – מדובר במחשב ייעודי לאימון מודלים גדולים שמוזן בנתונים מורכבים על מנת לייצר פלט שניתן ליישם במגוון סביבות.

המחשב השני מריץ את פלטפורמת הסימולציה Omniverse NVIDIA, המציעה סביבת בדיקה מתקדמת ונגישה, המאפשרת למפתחים לערוך ניסויים שמגשרים על הפער בין סימולציה לשימוש בחומרה, ומפחיתה באופן משמעותי את הצורך בבדיקות בשטח שהעלויות שלהן גבוהות. בנוסף, הפלטפורמה מאפשרת לייצר דאטה סינתטי להשלמת מידע חסר עבור משימות רובוטיות, ולאמן את המודלים בסביבת הסימולציה כדי לאפשר להם לרכוש מיומנויות מורכבות לפני פריסתם בעולם האמיתי.

המחשב השלישי הוא מחשב-על שמוטמע ברובוט עצמו ומשמשעבורוכמעין "מוח". מחשב זה מסוגל להריץ מודלים עם מיליארדי פרמטרים, תוך שיפור משמעותי של הדיוק וזמני התגובה בזמן אמת.

מה צופן לנו העתיד?

כנס GTC 2025 של NVIDIA, עסק בין היתר בשילוב בין רובוטים לבינה מלאכותית שמביא את עידן הבינה המלאכותית הפיזית (Physical AI), ומאפשר לייצר פתרונות חדשניים להתמודדות עם האתגרים השונים בתחום הרובוטיקה. המעבר מרובוטים ממוקדי משימה אחת לרובוטים רב-תכליתיים הופך בימים אלה למציאות, והתהליך הזה יוכל לסייע בהתמודדות עם המחסור הגלובלי בכוח אדם בתחום הייצור, ולשפר את התמ״ג ברחבי העולם.

בעתיד, רובוטים עשויים להפוך לחלק בלתי נפרד מחיי היומיום שלנו. הפעלה של רובוטים אמנם דורשת כיום כישורים מקצועיים, אך השיפור המתמיד ביכולותיהם, לצד הנגישות ההולכת וגוברת שלהם, יובילו לאימוץ נרחב שלהם. תהליך זה יסלול את הדרך לשילוב רובוטיקה במשימות יומיומיות ויחולל מהפכה בדרך שבה בני אדם מתקשרים עם טכנולוגיה.