Sztuczna inteligencja w robotyce przemysłowej i automatyzacji produkcji
Sztuczna inteligencja w robotyce przemysłowej i automatyzacji produkcji
Wstęp -AI jako narzędzie
Na początku krótkie wprowadzenie: tak, ten tekst pomogła mi napisać sztuczna inteligencja, a dokładniej ChatGPT. 😊 I nie, nie są to wymysły AI, ale moje własne przemyślenia. Podaję to jako przykład jak efektywnym narzędziem (tak, dokładnie: narzędziem) jest sztuczna inteligencja. Sztuczna inteligencja na moje polecenie przygotowała także niektóre obrazy, zamieszczone w tekście. Ponadto odnalazła dla mnie cytaty (później zweryfikowane przeze mnie) osób zajmujących się sztuczną inteligencją. Jednak cały sens tekstu, jego przekaz, są moje, autorskie. AI stworzyła ten wpis na bazie moich wskazówek, przemyśleń, mocno nieuporządkowanych, ale jednak tworzących jakąś spójną, autorską myśl przewodnią.
Autor tekstu Krzysztof Kamiński
Sztuczna inteligencja w robotyce przemysłowej i automatyzacji produkcji – szanse i wyzwania
Sztuczna inteligencja (AI) to jedno z najczęściej omawianych zagadnień w kontekście przyszłości świata, w tym przyszłości przemysłu i gospodarki. Automatyzacja, robotyka przemysłowa oraz uczenie maszynowe otwierają przed nami nowe możliwości, ale jednocześnie stawiają ogromne wyzwania. Z całą pewnością jednak, świat na naszych oczach przekształca się w rzeczywistość znaną z filmów science fiction. Jak zauważył dziekan Harvard College, David Deming, podczas inauguracji roku akademickiego 2025:
„Choć istnieje spore prawdopodobieństwo, że Twoja wymarzona praca w stabilnej firmie pewnego dnia zostanie zredukowana lub ulegnie reorganizacji, istnieje również duże prawdopodobieństwo, że niektórzy z założycieli 10 najlepszych firm w 2050 roku siedzą teraz na widowni”.
Org.: “While there’s a decent chance your dream job at a steady company will one day be downsized or disrupted, there’s also a good chance that some of the founders of the top 10 companies in 2050 are sitting in the audience right now,”.
Źródło: At Harvard Convocation, College Dean David Deming Tells Freshmen to Prepare for AI Age
Ta wypowiedź pokazuje, że sztuczna inteligencja nie tylko zmieni przemysł i gospodarkę, ale także całe modele biznesowe i ścieżki rozwoju zawodowego.
Wyzwania stojące przed człowiekiem w zakresie sztucznej inteligencji
Wielu liderów świata AI podkreśla, że wdrożenie sztucznej inteligencji w świecie fizycznym to jedno z największych wyzwań technologicznych.
Yoshua Bengio, laureat Nagrody Turinga i jeden z „ojców chrzestnych AI”, powiedział:
„Uczenie maszynowe odniosło ogromne sukcesy w świecie cyfrowym, ale przeniesienie tego na roboty i realny świat wymaga zupełnie nowych danych i modeli. To zadanie na dekady”.
Maszyny trzeba też nauczyć uogólniania, czyli tworzenia pojęć wyższego rzędu na podstawie doświadczeń. A następnie zastosowania tych pojęć do nowych sytuacji. Ludzie robią to intuicyjnie, maszyny mają z tym problem. Jak zauważa uczony, sieć neuronowa wyszkolona w jednym kraju będzie mniej skutecznie działała w innym, bo realia nieznacznie się różnią.
https://www.sztucznainteligencja.org.pl/yoshua-bengio-nauczmy-maszyny-sie-uczyc/
Co więcej, wielu ekspertów ukazuje wyzwania, jakie są przed ludzkością, zanim ta osiągnie te same efekty w świecie rzeczywistym, jakie udało się osiągnąć w świecie cyfrowym.
Między innymi Demis Hassabis, założyciel DeepMind, zwrócił uwagę na konieczność tworzenia symulacji i środowisk treningowych, a Andrew Y. Ng, cofounder Google Brain, znany pionier sztucznej inteligencji, zauważył:
„AI to nowe elektryczność – zasili wszystkie gałęzie przemysłu. Ale prawdziwe wyzwanie polega na tym, aby nauczyć maszyny rozumieć i reagować na świat fizyczny z taką samą precyzją, z jaką radzą sobie w świecie cyfrowym”.
AI w robotyce przemysłowej – potencjał i ograniczenia
Z perspektywy inżynierskiej, AI w robotyce przemysłowej to nie tylko programy komputerowe, lecz przede wszystkim integracja z realnym światem fizycznym:
- Implementacja AI w maszynach to na razie hipoteza i plan, ale kluczowa do wykonania skoku w przyszłość. Bez tego kroku nie można mówić o pełnej implementacji AI w środowisku produkcyjnym.
- Dzisiejsze AI to wciąż głównie aplikacje cyfrowe. Sztucznej inteligencji brakuje możliwości panowania nad rzeczywistym środowiskiem fizycznym, co wynika z ograniczeń sprzętowych i braku dużych baz danych o zachowaniu maszyn w świecie rzeczywistym. Brakuje także odpowiedniej sensoryki, popartej odpowiednimi algorytmami.
- Robotyka i automatyzacja wymagają połączenia wielu dziedzin. To interdyscyplinarna praca z zakresu mechaniki, a w zasadzie mechatroniki, elektryki, automatyki, informatyki, a także inżynierii procesowej.
Wdrożenia w przemyśle pokazały, że choć AI w automatyzacji robotyce jest możliwa, to droga do pełnego wykorzystania potencjału jest długa i wymaga ogromnych inwestycji.
Uczenie maszynowe a brak danych ze świata fizycznego
Uczenie maszynowe to fundament rozwoju AI – bez ogromnych zbiorów danych sztuczna inteligencja nie jest w stanie się rozwijać. Problem w przemyśle polega na tym, że:
- Dane o świecie cyfrowym są łatwe do pozyskania (np. kliknięcia użytkowników, logi aplikacji, dane transakcyjne).
- Dane o świecie fizycznym są ograniczone – roboty i maszyny w fabrykach nie mają jeszcze wystarczająco rozbudowanych baz danych o swoim zachowaniu w realnych procesach oraz mają ograniczenia poznawcze ze względu na ułomność sensoryki. Oczywiście ta ułomność jest umowna i wynika z porównania poziomu rozwoju dzisiejszej elektrotechniki z możliwościami zmysłów człowieka, co wydaje się logiczne.
- Brak standaryzacji w gromadzeniu danych sprawia, że tworzenie globalnych baz jest trudne.
Dlatego też jednym z najważniejszych kierunków rozwoju jest tworzenie cyfrowych bliźniaków (digital twins) – wirtualnych modeli procesów, maszyn i całych fabryk. Mogą one służyć jako środowisko treningowe dla AI i porównywania ich z urządzeniami fizycznymi.
AI w produkcji – co daje, a co jeszcze jest poza zasięgiem?
Korzyści możliwe już dziś:
- Predykcyjne utrzymanie ruchu (predictive maintenance) – analiza danych z maszyn pozwala przewidzieć awarie i zmniejszyć koszty serwisowania.
- Optymalizacja procesów produkcyjnych – AI może analizować parametry pracy maszyn, aby wskazywać na najbardziej efektywne ustawienia.
- Automatyzacja kontroli jakości – systemy wizyjne wspierane AI wykrywają wady szybciej niż człowiek.
Bariery i wyzwania:
- Integracja AI z hardware’m – obecne systemy wciąż mają ograniczoną wydajność obliczeniową w środowisku fizycznym.
- Koszt wdrożeń – pełna integracja AI z robotyką wymaga ogromnych inwestycji i długiego czasu zwrotu.
- Brak kompetencji – wdrażanie AI to połączenie wielu dziedzin i wymaga interdyscyplinarnych zespołów, a jak wiadomo w dzisiejszych czasach mamy deficyt inżynierów, a w zasadzie umysłów ścisłych.
Ekosystem AI i robotyki – klucz do sukcesu
Aby AI mogło w pełni rozwinąć skrzydła w robotyce przemysłowej, potrzebne jest stworzenie całego ekosystemu rozwoju technologii. Obejmuje on:
- Cyfrowe bliźniaki i symulacje – pozwalające trenować algorytmy AI na danych zbliżonych do rzeczywistych i porównywać je z realnymi urządzeniami.
- Rozwój sensorów i systemów pomiarowych – aby dostarczać dane o zachowaniu maszyn w rzeczywistym środowisku.
- Zasoby finansowe i wsparcie publiczne – bez odpowiedniego zaplecza inwestycyjnego rozwój AI w przemyśle będzie znacznie wolniejszy.
- Standaryzacja danych i interoperacyjność systemów – aby różne maszyny i linie produkcyjne mogły wymieniać się informacjami.
Takie podejście pozwoliłoby Polsce (i innym krajom) nie tylko skutecznie wdrażać AI, ale także stać się dostawcą kluczowych technologii. Podobnie jak Tajwan zbudował swoją pozycję na rynku półprzewodników – które same w sobie nie tworzą wartości dodanej, ale są absolutnie niezbędnym elementem niemal każdego urządzenia – tak Polska powinna poszukiwać własnej specjalizacji. Priorytetem powinny być inwestycje w technologie przyszłości: wspierające rozwój sztucznej inteligencji, przemysłu oraz te, które łączą świat cyfrowy z rzeczywistym. Dopiero w dalszej perspektywie warto myśleć o tworzeniu „gigafabryk AI”, jak te planowane obecnie przez Rząd RP.
Więcej na temat projektu Gigafabryka Baltic AI tutaj: https://www.gov.pl/web/cyfryzacja/polska-chce-dolaczyc-do-europejskiego-programu-gigafabryk-ai
Podsumowując ten wątek: zamiast kopiować istniejące rozwiązania, powinniśmy odważnie wchodzić w obszary jeszcze nieodkryte tam, gdzie możemy stać się niezastąpieni.
Potencjał AI w przemyśle
Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał w robotyce przemysłowej i automatyzacji produkcji, ale jej pełne wdrożenie nie jest zadaniem prostym ani szybkim. Wymaga:
- interdyscyplinarnej współpracy,
- tworzenia cyfrowych bliźniaków i środowisk treningowych,
- potężnych inwestycji w infrastrukturę,
- oraz globalnej współpracy w zakresie standaryzacji danych.
Jak pokazuje perspektywa Harvardu, AI stanie się fundamentem nowych modeli biznesowych i edukacyjnych, a przedsiębiorczość i innowacje oparte na AI mogą być motorem gospodarki przyszłości. Kluczowe będzie jednak stworzenie warunków, aby AI mogła nie tylko istnieć w świecie cyfrowym, ale także skutecznie działać w świecie fizycznym.