W 2024 roku robotyka i sztuczna inteligencja przełamały bariery, osiągając rzeczy, które kiedyś wydawały się science fiction. Autonomiczne roboty mobilne (AMR) i systemy oparte na sztucznej inteligencji zmieniły sposób działania firm, zapewniając nowy poziom wydajności i zdolności adaptacyjnych.

Od poruszania się po zatłoczonych magazynach po przeprowadzanie kontroli zapasów w czasie rzeczywistym, technologie te stały się niezbędnymi narzędziami do rozwiązywania codziennych wyzwań.

Weźmy na przykład T7 AMR firmy Brain Corp w Johnson Space Center NASA. Robot ten odgrywa kluczową rolę w utrzymaniu jednego z najbardziej zaawansowanych obiektów na świecie, pokazując rosnące zaufanie do autonomicznej technologii w krytycznych zadaniach. 

Agenci sztucznej inteligencji zaczęli również radzić sobie ze złożonymi wyzwaniami, takimi jak tłumaczenie języka w czasie rzeczywistym i zaawansowane rozumowanie, zadania, które kiedyś wydawały się daleko poza zasięgiem maszyn. Te kamienie milowe przygotowały grunt pod jeszcze większe postępy w 2025 roku.

Co będzie dalej? Oto 7 transformacyjnych sposobów, w jakie robotyka i sztuczna inteligencja zmieniają krajobraz.

Co przyniesie rok 2025: trendy, które warto obserwować

1. Rozwój robotów humanoidalnych 

Roboty humanoidalne są zbudowane tak, by wyglądać i poruszać się jak ludzie, i oczekuje się, że wejdą w role wymagające zręczności i zdolności adaptacyjnych podobnych do ludzkich. Optimus firmy Tesla zamierza zająć się pracami magazynowymi, podejmując się zadań takich jak magazynowanie i pakowanie, podczas gdy roboty Sanctuary AI podejmują się delikatnych prac montażowych i obsługi klienta. 

Dzięki płynnemu dopasowaniu do środowisk zaprojektowanych przez człowieka, roboty te mogą wykonywać zadania, które wcześniej całkowicie zależały od ludzkiego wysiłku.

Dlaczego to ważne: Humanoidy stanowią pomost między tradycyjną automatyzacją a rzeczywistymi środowiskami, ułatwiając integrację robotów z codziennymi operacjami.

2. Podejmowanie decyzji w oparciu o sztuczną inteligencję 

W 2024 r. sztuczna inteligencja rozwiązała problemy, które kiedyś wydawały się niemożliwe, takie jak przewidywanie problemów w łańcuchu dostaw i zarządzanie zapasami z wyprzedzeniem. W 2025 r. postęp ten będzie jeszcze szybszy. Projekt Astra firmy Google jest liderem w tej dziedzinie, pomagając robotom szybko analizować dane i podejmować własne decyzje. 

Systemy te coraz lepiej radzą sobie z przewidywaniem zapotrzebowania, unikaniem nadmiernych zapasów i rozwiązywaniem problemów przed ich wystąpieniem 

Co jest ekscytujące: Roboty nie są już narzędziami - są decydentami, którzy dodają inteligencji do operacji.

3. Rozszerzenie autonomicznego czyszczenia 

Tegoroczna premiera robota Tennant X4 ROVR AMR, zasilanego przez BrainOS® Clean Suite, wyznacza nowy standard autonomicznego sprzątania w dużych obszarach o dużym natężeniu ruchu, takich jak lotniska, metro i sklepy spożywcze. Roboty te poruszają się w zatłoczonych środowiskach, wykonując rozległe zadania sprzątania, jednocześnie omijając przeszkody, takie jak podróżni, wózki sklepowe i bagaż. 

Niezależnie od tego, czy chodzi o utrzymanie czystości w tętniących życiem terminalach, zatłoczonych stacjach metra czy alejkach spożywczych, X4 ROVR zapewnia spójne wyniki, które zwalniają personel z innych podstawowych obowiązków.

Dlaczego ma to znaczenie: Wraz ze wzrostem liczby podróży lotniczych, transportu miejskiego i ruchu detalicznego, autonomiczne rozwiązania czyszczące, takie jak X4 ROVR, zapewniają, że przestrzenie te pozostają czyste, bezpieczne i przyjazne dla wszystkich - nawet w godzinach szczytu.

4. Uczenie się w różnych wymiarach 

Cross-embodiment learning to przełomowe rozwiązanie dla robotyki, pozwalające robotom dzielić się wiedzą i uczyć się na podstawie swoich doświadczeń, znacznie przyspieszając ich zdolność do adaptacji do nowych zadań lub środowisk. Zamiast konieczności indywidualnego szkolenia każdego robota, mogą one "uczyć się" na podstawie danych zebranych przez inne roboty wykonujące podobne zadania, tworząc wspólną pulę wiedzy.

Na przykład, jeśli robot magazynowy nauczy się efektywnie poruszać po złożonym układzie, informacje te mogą być udostępniane innym robotom, umożliwiając im efektywne działanie bez konieczności rozpoczynania od zera.

ROS (Robot Operating System) firmy Open Robotics ułatwia ten proces, działając jako uniwersalna platforma, na której roboty różnych producentów mogą komunikować się i wymieniać strategie. 

Przykład w działaniu: Robot Stretch firmy Boston Dynamics już stosuje wspólne uczenie się w celu usprawnienia obsługi materiałów w magazynach, pokazując siłę współpracy między systemami.

5. Rewolucja w zarządzaniu zapasami w centrach dystrybucyjnych i nie tylko 

W 2025 roku roboty inwentaryzacyjne będą podejmować bardziej złożone wyzwania w dynamicznych środowiskach. Na przykład roboty takie jak Dane AIR™ firmy Brain Corp, zasilane przez pakiet BrainOS® Sense Suite, są zbudowane tak, aby efektywnie poruszać się po zatłoczonych przestrzeniach magazynowych. Niezależnie od tego, czy pracują wokół ram A, czy skanują półki, zapewniają dokładne zliczanie zapasów w czasie rzeczywistym, co jest szczególnie cenne w branżach obsługujących wrażliwe produkty, takie jak materiały medyczne, gdzie precyzja ma kluczowe znaczenie.

Podczas szczytowych sezonów lub okresów wysokiej aktywności roboty inwentaryzacyjne zasilane przez BrainOS® Sense Suite mogą skalować swoje operacje, zapewniając płynne liczenie i śledzenie zapasów w celu utrzymania wydajnego przepływu pracy.

Dlaczego ma to znaczenie: Roboty te zapewniają zdolność adaptacji i precyzję w wymagających środowiskach, pomagając firmom zachować porządek, dokładność i szybko reagować na zmieniające się potrzeby.

6. Robotyka rolnicza skalująca rolnictwo precyzyjne

Ponieważ bezpieczeństwo żywnościowe staje się ważniejsze niż kiedykolwiek, robotyka pomaga rolnikom sprostać wielkim wyzwaniom. Roboty takie jak See & Spray Ultimate firmy John Deere wykorzystują zaawansowany system wizyjny do odróżniania upraw od chwastów, oszczędzając zasoby takie jak woda i herbicydy. 

Roboty roju, takie jak TerraSentia firmy EarthSense, mogą sprawdzać stan upraw, a nawet pomagać w sadzeniu i zbieraniu plonów. Narzędzia te sprawiają, że rolnictwo staje się bardziej wydajne i zrównoważone.

Dlaczego ma to znaczenie: Roboty te pomagają rolnikom uprawiać więcej żywności przy mniejszej ilości odpadów, ułatwiając wyżywienie większej liczby ludzi przy jednoczesnej ochronie planety.

7. Robotyka podwodna i kosmiczna

Roboty pracują nie tylko na Ziemi - badają głębiny oceanów i odległe zakątki kosmosu. Perseverance Rover NASA dokonuje niesamowitych odkryć na Marsie, podczas gdy flota podwodnych dronów Ocean Infinity Armada mapuje dno oceanu i znajduje ukryte zasoby. Roboty te docierają tam, gdzie ludzie nie mogą, przesuwając granice eksploracji.

Dlaczego to ważne: Badając miejsca, do których nie możemy dotrzeć, roboty te pomagają nam odkryć nowe zasoby, dowiedzieć się więcej o naszej planecie i poszerzyć naszą wiedzę o wszechświecie.

2025 i droga przed nami

Sztuczna inteligencja osiągnęła w ubiegłym roku to, co kiedyś wydawało się niemożliwe, przekształcając branże w sposób, który trudno było sobie wyobrazić. Modele OpenAIwprowadziły zaawansowane rozumowanie i możliwości językowe do codziennych narzędzi. Roboty nauczyły się poruszać po złożonych środowiskach bez wstępnie zaprogramowanych map, identyfikować subtelne błędy w rozmieszczeniu produktów w sklepach i współpracować w czasie rzeczywistym z zespołami ludzkimi. Te przełomowe odkrycia zmieniły nasz sposób myślenia o roli automatyzacji w społeczeństwie.

Rok 2024 na nowo zdefiniował możliwości robotyki i sztucznej inteligencji, ale był to dopiero początek. Dla tych, którzy są gotowi wkroczyć w tę przyszłość, rok 2025 oferuje nieskończone możliwości. Narzędzia są tutaj, postępy są realne, a potencjał jest nieograniczony.

Bezpieczeństwo i ochrona są podstawą wszystkiego, co robimy. Brain Corp przestrzega zasad "bezpieczeństwa w fazie projektowania", stosując polityki zgodne z ISO27001, regularnie testując, a pakiet BrainOS® Sense Suite - z zaawansowanymi czujnikami i kontrolerem z certyfikatem UL - zapewnia dokładne przechwytywanie danych i niezawodne, bezpieczne działanie. Całe wsparcie i dane są przechowywane w USA, zapewniając niezawodne i bezpieczne działanie, któremu można zaufać.