Od demokratizacije strojnog učenja u robotici, radna opterećenja koja pokreće ML postala su vrlo raznolika. Kako se GenAI tehnologija nastavlja širiti, temeljni modeli spremni su zamijeniti ili proširiti postojeće ML i modele dubokog učenja, stvarajući sposobnije i robusnije robote. Slijedom toga, Omdia procjenjuje da će tržište robotskih AI čipseta dosegnuti 866 milijuna dolara na globalnoj razini, što pomaže uspon GenAI-ja u robotici.
Otkako je Google 2022. demonstrirao RT-1, transformator za robotske aplikacije, više je igrača pokazalo značajne napore u demokratizaciji usvajanja GenAI-ja u robotima. Osim Googlea, tvrtke kao što su Meta, OpenAI i Toyota isprobavaju ili testiraju bezbroj temeljnih modela u svojim robotskim aplikacijama. Dobavljači uslužnih robota iz Kine, kao što su CloudMinds i OrionStar, razvili su vlastite temeljne modele s planovima za njihovu integraciju sa sustavima klijentskog softvera.
Međutim, GenAI zahtijeva mnogo resursa. U većini industrija implementacije GenAI-ja odvijaju se u oblaku budući da modeli trebaju velike klastere grafičkih procesorskih jedinica za obuku i zaključivanje. Nasuprot tome, roboti favoriziraju lokalnu obradu, često angažirajući se u aplikacijama kritičnim za misiju i poslovanje koje daju prioritet kontroli u stvarnom vremenu i odgovorima s ultraniskom latencijom. “Dok GPU-i iz NVIDIA-e ostaju preferirana arhitektura AI čipseta za infrastrukturu oblaka i robote, dobavljači koji nemaju GPU poput Qualcomma, Intela i AMD-a lansirali su AI sustave na čipu (SoC) ili namjenske AI čipsetove ciljane na robotske aplikacije na uređaju , poput strojnog vida, navigacije i mapiranja te funkcionalne sigurnosti,” komentirao je Lian Jye Su, glavni analitičar primijenjene inteligencije u Omdiji.
Još jedan uzbudljiv razvoj koji proizlazi iz demokratizacije GenAI-ja je porast popularnosti humanoidnih robota. Kao tip robota koji je najbliži ljudskom obliku, nije iznenađujuće da mnogi tehnološki robotičari vjeruju da je integracija čovjekolikog GenAI-ja i humanoidnih robota skladna. Tijekom ovog vala, tvrtke kao što su Agility Robotics, Boston Dynamics, Figure, Fourier Intelligence, Tesla i UBTech predstavile su razne humanoidne robote za industrijski i uslužni sektor. Međutim, tehnologija je još uvijek u povojima i malo je vjerojatno da će se u sljedećih pet godina pojaviti u velikim razmjerima. Automatizirano vođeno vozilo (AGV) i autonomni mobilni robot (AMR) i dalje su zreliji faktori oblika za omogućavanje GenAI-ja.
“Umjesto fokusiranja na hype, industrija bi se trebala usredotočiti na ispravne podatke i tehnološke temelje. Za prodavače robotike radi se o proširenju mogućnosti GenAI niske potrošnje u robotima kroz različite tehnike optimizacije modela, naglašavajući kontrolu i izvedbu u stvarnom vremenu, te prihvaćajući konvergenciju računalstva i povezivosti. Što se tiče korisnika robotike, razvoj GenAI modela specifičnih za domenu i intenzivan nadzor oko etike, sigurnosti, sigurnosti i performansi značajno će pomoći u demokratizaciji usvajanja robota s omogućenim GenAI-jem,” zaključio je Su.
Predviđa se da će IT potrošnja u Europi u 2025. iznositi ukupno 1,28 trilijuna dolara, što je povećanje od 8,7 posto u odnosu na 2024., prema Gartneru. IT potrošnja u Europi je na putu da dosegne 1,18 trilijuna dolara do kraja 2024.
Google je najavio da njegov najnoviji kvantni čip Willow može obavljati računalne funkcije u djeliću vremena potrebnog tradicionalnom stroju. Pretraživački div je rekao da također donosi eksponencijalno smanjenje pogrešaka.
Umjetna inteligencija, nekad carstvo znanstvene fantastike, zauzela je svoje mjesto na vrhuncu znanstvenih dostignuća u Švedskoj. Na povijesnoj ceremoniji u Konserthusetu u Stockholmu, John Hopfield i Geoffrey Hinton primili su Nobelovu nagradu za fiziku za svoj pionirski rad na neuralnim mrežama.
