При создании "мозгов" для роботов, многие компании в отрасли сосредоточены на непосредственном внедрении искусственного интеллекта непосредственно в самих роботов.
General Robotics придерживается другого подхода. Компания из Редмонда, штат Вашингтон, использует свою систему GRID для размещения слоев робототехнического интеллекта в облаке. Это позволяет централизованно управлять робототехническими решениями для роботов, работающих удаленно.
GRID предоставляет модели роботов, симуляции, данные и агентов, которые используются для разработки, тестирования, координации и развертывания навыков роботов непосредственно на месте. "Создание единой системы управления 50-100 роботами гораздо важнее, чем управление 50 или 100 роботами, работающими полностью независимо", – заявил генеральный директор General Robotics, Ашиш Капур.
Хотя видео с роботами, выполняющими сложные трюки, или человекоподобными роботами, занимающимися боксом и брейк-дансом, часто становятся вирусными, General Robotics фокусируется на разработке решений для промышленности. Облачная платформа GRID, основанная на GPU, обеспечивает надежную основу для обработки данных и разработки навыков для конкретных отраслей.
"Наша способность быстро добавлять новых роботов, наша возможность оперативно внедрять новые навыки для роботов, наша способность связывать сложные симуляции с реальным миром – все это возможно благодаря GRID", – отметил Капур.
Компания предпочла не вдаваться в подробности о своих клиентах, однако Капур предоставил пример работы системы на базе GRID. В частности, в компании Биолобо, где роботы занимаются разливанием жидкостей, возникла задача, требующая точного моделирования тактильного взаимодействия и использования прозрачных материалов.
«В настоящее время не существует эффективного способа моделировать такие сценарии в программном обеспечении из-за… этих факторов», – отметил Капур. «Именно здесь и приходят на помощь агенты искусственного интеллекта».
Агенты ИИ были использованы для создания «гибридного симулятора», который объединил все необходимые элементы в облачной среде. Затем роботы были протестированы с использованием этого симулятора.
«Физические характеристики робота были получены из одного симулятора, а расчеты, связанные с динамикой жидкости, были выполнены самим агентом, анализирующим научную литературу», – пояснил Капур. «То, что обычно занимало бы нам не менее года, было сделано за считанные минуты».
«GRID позволяет автоматически проектировать таких роботов, настраивать их функциональность и создавать соответствующие цифровые модели», – подчеркнул Капур.
Люди участвуют в проверках безопасности, чтобы убедиться, что роботы работают в соответствии с заданными параметрами.
Несмотря на то, что роботы, внешне напоминающие людей, привлекают наибольшее внимание в средствах массовой информации, эксперты полагают, что наибольшую пользу в тяжелой промышленности роботы принесут в течение следующих 18–36 месяцев. "Это касается, в частности, портовых сооружений и энергетической инфраструктуры", – отметил специалист.
Хотя облачная архитектура компании GRID имеет свои преимущества, система сталкивается и с определенными трудностями, в первую очередь, с задержками в связи между облаком и роботом.
"Время отклика и задержка – это критически важные параметры", – заявил Капур. "Робот должен иметь две системы управления". Он пояснил, что вторая система – это "внутренний цикл управления, работающий на уровне миллисекунд и расположенный на периферии".
Еще одна проблема связана с компаниями, которые обязаны соответствовать строгим требованиям регулирующих органов и безопасности. Например, автопроизводители обычно не хотят размещать конфиденциальную информацию – будь то проекты новых систем впрыска топлива или новые конструкции аккумуляторов – в облаке.
Тем не менее, General Robotics сохраняет оптимизм в отношении того, что их система сможет решить эти проблемы в долгосрочной перспективе. "Мы можем эффективно решать многие из этих проблем, используя различные варианты развертывания: облачное развертывание, развертывание на собственных серверах и развертывание на периферии", – сказал Капур.
Помимо непрерывной работы над улучшением своей технологической платформы, компания также ищет партнеров, которые могли бы помочь в решении возникающих задач, – заявил Капур.
Очевидно, что робототехника – это динамично развивающаяся область. Исследование Morgan Stanley, опубликованное в 2025 году, прогнозировало, что к 2050 году количество человекоподобных роботов достигнет 1 миллиарда, а их общая стоимость составит 5 триллионов долларов. Более свежее исследование аналитического агентства Counterpoint Research оценивало, что в этом году будет поставлено от 50 000 до 85 000 человекоподобных роботов.
