По прогнозам аналитической компании Omdia, глобальный рынок ИИ-чипсетов для робототехники достигнет к 2028 г. 866 млн. долл. благодаря демократизации генеративного ИИ.

Благодаря демократизации машинного обучения в робототехнике рабочие нагрузки, основанные на MО, стали очень разнообразными. По мере распространения технологии генеративного ИИ (GenAI) его базовые модели смогут заменить или дополнить существующие модели MО и глубокого обучения, создавая более функциональных и надежных роботов. В свою очередь, рост рынка ИИ-чипсетов для робототехники будет способствовать развитию GenAI в робототехнике.

С тех пор как в 2022 г. Google представила систему для обучения роботов новым задачам Robotics Transformer (RT-1), многие игроки прилагают значительные усилия для демократизации внедрения GenAI в робототехнику. Помимо Google, такие компании, как Meta (признана террористической и запрещена в России), OpenAI и Toyota, испытывают или тестируют множество базовых моделей в своих робототехнических приложениях. Китайские поставщики сервисных роботов, такие как CloudMinds и OrionStar, разработали свои собственные базовые модели и планируют интегрировать их в клиентские программные системы.

Однако GenAI требует больших ресурсов. В большинстве отраслей развертывание GenAI происходит в облаке, поскольку для обучения и вывода моделей требуются большие кластеры графических процессоров (GPU). Для роботов, напротив, предпочтительна локальная обработка, они часто работают с критически важными приложениями, для которых приоритетны управление в реальном времени и реакции с ультранизкой задержкой. «Хотя GPU от Nvidia остаются предпочтительной архитектурой ИИ-чипсетов для облачной инфраструктуры и роботов, такие поставщики, как Qualcomm, Intel и AMD, выпустили „системы на чипе“ (SoC) или специализированные ИИ-чипсеты, нацеленные на выполнение на устройствах приложений для робототехники, таких как машинное зрение, навигация и картография, а также функциональная безопасность», — говорит Лиан Джай Су, главный аналитик по прикладному интеллекту Omdia.

Еще одним интересным событием, связанным с демократизацией GenAI, является всплеск популярности роботов-гуманоидов. Поскольку этот тип роботов наиболее близок к человеческому форм-фактору, неудивительно, что многие специалисты по технологической робототехнике считают интеграцию человекоподобного GenAI и гуманоидных роботов гармоничной. На этой волне такие компании, как Agility Robotics, Boston Dynamics, Figure, Fourier Intelligence, Tesla и UBTech, представили различных гуманоидных роботов для промышленного и сервисного секторов. Однако технология все еще находится в зачаточном состоянии, и ее масштабное внедрение в ближайшие пять лет маловероятно. Автоматические управляемые транспортные средства (AGV) и автономные мобильные роботы (AMR) остаются более зрелыми форм-факторами для внедрения GenAI.

«Вместо того чтобы обращать внимание на шумиху, отрасль должна сосредоточиться на получении данных и создании технологической базы. Для производителей робототехники речь идет о расширении возможностей GenAI с низким энергопотреблением за счет различных методов оптимизации моделей, акцентировании внимания на управлении и производительности в реальном времени, а также о конвергенции вычислительных и коммуникационных технологий. Что касается пользователей робототехники, то разработка моделей GenAI для конкретных областей и тщательный контроль за соблюдением этических норм, безопасностью, надежностью и производительностью существенно помогут демократизировать внедрение роботов с поддержкой GenAI», — заключает Су.