Արհեստական ​​բանականության ոլորտում առաջընթացը և արտադրական ծախսերի անկումը մարդանման ռոբոտների ոլորտում ներդրումները հասցրել են նոր մակարդակի: Goldman Sachs-ը վեցապատիկ բարձրացրել է մարդանման ռոբոտների շուկայի իր կանխատեսումը՝ մինչև 2035 թվականը՝ 6 միլիարդ դոլարից մինչև 38 միլիարդ դոլար:

Առաջին կոնկրետ քայլերը առևտրային օգտագործման մեջ

Մարդանման ռոբոտները դուրս են եկել փորձնական փուլերից և սկսում են ակտիվ դեր խաղալ արտադրական գծերում: Agility Robotics-ի կողմից մշակված «Digit» ռոբոտը հաջողությամբ իրականացրել է ավելի քան 100,000 տրանսպորտային գործողություն լոգիստիկ օբյեկտում:

Boston Dynamics-ը հայտարարել է, որ մինչև 2026 թվականը լցրել է էլեկտրական «Atlas» մոդելի իր ողջ արտադրական հզորությունը։

Սիմուլյացիան նվազեցրեց ուսուցման ծախսերը՝ ուշադրությունը սիմուլյացիայից իրականության վրա տեղափոխելով։

Այս ոլորտում ծախսերի կրճատումը ավելի շատ պայմանավորված է ծրագրային ճարտարապետության հիմնարար փոփոխություններով, քան արտադրական տեխնիկայով։ Առաջատար ընկերությունները, ինչպիսիք են Agility Robotics-ը, Figure AI-ը և NVIDIA-ն, անցել են «սիմուլյացիայից իրական» կոչվող մարզման մեթոդի։

Այս մեթոդի միջոցով ռոբոտի վարքագծի ամբողջ տիրույթը սովորեցվում է վիրտուալ ֆիզիկայի սիմուլյատորում, այնուհետև անմիջապես փոխանցվում է ֆիզիկական սարքավորումներին առանց որևէ լրացուցիչ կարգավորման անհրաժեշտության։

NVIDIA-ի «GR00T N1» մոդելը համատեղում է միջավայրը մեկնաբանող տեսողական լեզվի մոդուլը իրական ժամանակում շարժիչի հրամաններ ստեղծող տրանսֆորմատորային մոդուլի հետ: Այս ենթակառուցվածքի շնորհիվ մեկ արհեստական ​​բանականության մոդելը կարող է հարմարվել ռոբոտի տարբեր մարմիններին և առաջադրանքների տեսակներին:

Չինաստանը առաջատարն է ծավալով, սակայն անվտանգության հետ կապված մտահոգությունները մեծանում են։

Վերլուծաբանները նշում են, որ Չինաստանը հստակ առաջատար է մարդանման ռոբոտների արտադրության ծավալով, և ԱՄՆ-ն փորձում է կրճատել այդ բացը: Չինաստանում գործող Unitree Robotics-ը անցյալ տարի մատակարարել է մոտ 5500 միավոր և այս տարի նպատակ ունի մատակարարել 10,000-ից 20,000 միավոր:

Չնայած շուկայի արագ աճին, մարդանման ռոբոտների ընդհանուր նշանակության օգտագործման համար դեռևս տեխնիկական խոչընդոտներ կան: Մասնագետները նշում են, որ ռոբոտների կողմից տարբեր ձևերի, քաշերի և ճկունության առարկաների ճշգրիտ բռնելու (մանիպուլյացիայի ենթարկելու) և ձայնային հրամանների հետ բնականորեն փոխազդելու հետ կապված խնդիրները դեռևս լիովին լուծված չեն:

Մինչ ռոբոտները ծաղկում են որոշակի գործարանային միջավայրերում, որտեղ առաջադրանքները կրկնվող են, նրանք դժվարանում են աշխատել անկանոն և անկանխատեսելի պայմաններում։

Առևտրային մարդանման ռոբոտների ներկայիս մարտկոցի աշխատանքային ժամանակը տատանվում է երկուից մինչև ութ ժամ։ Ավելին, երկոտանի (երկոտանի) ռոբոտների հուսալիությունը արդյունաբերական պայմաններում տարբեր տեղանքների վրա հավասարակշռությունը պահպանելու հարցում դեռևս լիովին ապացուցված չէ։

Կան նաև որոշ իրավական բացթողումներ անվտանգության չափորոշիչների վերաբերյալ: Figure AI-ի դեմ հարուցված դատական ​​​​հայցում ինժեները պնդում էր, որ ընկերության ռոբոտը ստեղծել է բավականաչափ բարձր հարվածային ուժեր, որոնք կարող էին կոտրել մարդու գանգը:

Երբ գնահատվում է զբաղվածության վրա ազդեցությունը, կանխատեսվում է, որ պահեստի աշխատուժի մոտավորապես 25%-ը բաղկացած է փոփոխական աշխատանքներից, որոնք պիտանի չեն ֆիքսված ավտոմատացման համար, և որ մարդակերպ ռոբոտները հիմնականում կփոխարինեն այդ տարածքները։

Մինչ Համաշխարհային տնտեսական ֆորումի զեկույցները կանխատեսում են, որ ավտոմատացումը կստեղծի նոր դերեր համաշխարհային մասշտաբով, McKinsey Global Institute-ի տվյալները ցույց են տալիս, որ մինչև 2030 թվականը ամբողջ աշխարհում 400 միլիոնից 800 միլիոն աշխատատեղ կարող է վերափոխվել կամ ազդվել ավտոմատացման կողմից։

Մարդանման ռոբոտների շուկայում 2026 թվականը համարվում է իսկական մեկնարկային կետ, երբ առևտրային սարքավորումները կդառնան հասանելի և կսկսվի արդյունաբերական մասշտաբի արտադրությունը։