Компания ABB представила собственное видение концепции Physical AI (физического искусственного интеллекта), позиционируя её как интеграцию возможностей…
Компания ABB представила собственное видение концепции Physical AI (физического искусственного интеллекта), позиционируя её как интеграцию возможностей искусственного интеллекта с кинематикой для решения конкретных инженерных задач. Определение было озвучено представителями бренда на мероприятии Lume Robotics and Zurich Innovation Park, где обсуждались перспективы развития робототехники и внедрения ИИ в физические процессы. В основе подхода ABB лежит идея «идеального совпадения» (perfect match) между вычислительными мощностями ИИ и механическим исполнением. Ключевой принцип заключается в выборе оптимальной кинематики для каждой конкретной задачи, что позволяет извлечь максимум пользы из алгоритмов ИИ. Такой подход делает технологию осязаемой (tangible) и понятной для широкого круга пользователей, включая тех, кто ранее не имел опыта взаимодействия с системами ИИ. Концепция Physical AI подразумевает, что ИИ перестает быть абстрактным программным кодом и становится неотъемлемой частью физического оборудования. Это позволяет роботизированным системам приобретать опыт и адаптироваться к условиям среды, что критически важно для промышленной автоматизации и управления технологическими процессами. Для проектировщиков и инженеров-автоматчиков это означает сдвиг фокуса с простого программирования логики на подбор кинематических схем, совместимых с алгоритмами машинного обучения. Интеграция ИИ в «железо» требует учета физических ограничений оборудования при проектировании систем управления. Внедрение такого подхода открывает возможности для создания более гибких и адаптивных систем КИПиА и робототехники, способных работать в условиях неопределенности. Однако это также требует от специалистов понимания как программных, так и механических аспектов работы систем. ABB продолжает развивать направление интеграции ИИ в физические системы, предлагая решения, которые делают сложные технологии доступными для конечных пользователей без необходимости глубокой экспертизы в области машинного обучения.