Fysisk KI – den neste revolusjonen

Robotteknologien står foran et nytt stort sprang. Etter at store språkmodeller som ChatGPT har blitt modne og allement tilgjengelig, er det nå den fysiske verden som står for tur. Store atferdsmodeller kan gi roboter evnen til å forstå omgivelser, lære nye oppgaver og tilpasse seg endringer – uten omfattende programmering.

I mange århar industriroboter vært ekstremt effektive – så lenge oppgavene er standardiserteog omgivelsene kontrollerte. En robotarm på en produksjonslinje kan gjentasamme bevegelse millioner av ganger med høy presisjon, men blir fort usikkerdersom noe flyttes noen centimeter eller arbeidsoppgaven endres.

Nå erdette i ferd med å endre seg.

Bakutviklingen ligger det som ofte omtales som Physical AI – fysisk kunstigintelligens – der KI ikke bare analyserer tekst og data, men også oppfatter,forstår og handler i den fysiske verden. Sentralt i denne utviklingen står desåkalte Vision-Language-Action-modellene (VLA), eller storeatferdsmodeller.

Dissemodellene kan bli like viktige for robotteknologi som store språkmodeller harvært for digitale tjenester.

Fra språk til handling

Storespråkmodeller er trent på enorme mengder tekst og lærer mønstre i språk. Påtilsvarende måte trenes store atferdsmodeller på kombinasjoner av video,sensordata, språk og fysiske handlinger.

Målet erat roboter skal kunne forstå instrukser som:

«Flyttkassene fra pall A til pall B, men unngå de røde eskene.»

Tidligereville dette krevd omfattende programmering og spesialtilpasning. Med storeatferdsmodeller kan roboten i større grad tolke situasjonen selv, forståkontekst og tilpasse handlingene underveis.

Det betyrikke at robotene «tenker» som mennesker. Men de blir langt mer fleksible enntradisjonelle industrielle automasjonssystemer.

Derfor skjer dette nå

Treteknologiske utviklingstrekk driver utviklingen fremover samtidig.

For detførste har regnekraften blitt dramatisk sterkere og billigere. For det andrefinnes det nå enorme mengder treningsdata fra kameraer, sensorer, simulatorerog robotbevegelser. Og for det tredje gjør nye simuleringsverktøy det mulig åtrene roboter digitalt før de settes ut i den virkelige verden.

Særligsimulering og syntetiske data er viktig. En robot kan nå «øve» millioner avganger i et virtuelt miljø før den møter den fysiske fabrikken.

Storeteknologiselskaper investerer tungt i dette området. Nvidia omtaler utviklingensom et mulig «ChatGPT-øyeblikk» for fysisk KI, mens selskaper som ABB, Hyundai,Amazon og BMW allerede tester eller tar i bruk stadig mer autonomerobotsystemer i logistikk og produksjon.

Viktig også for små og mellomstore bedrifter

Forindustrien på Vestlandet kan dette bli spesielt interessant.

Tradisjonellrobotisering har ofte vært mest lønnsom i store fabrikker med høyt volum ogstabile prosesser. Mange små og mellomstore bedrifter har hatt for storvariasjon i produkter, små serier eller for komplekse arbeidsoppgaver til atklassisk automasjon har vært lønnsom.

Her kanfysisk KI endre forutsetningene.

Nårrobotene blir mer fleksible og enklere å lære opp, kan terskelen for åautomatisere bli lavere også i virksomheter med høy variasjon, små batcher oghyppige omstillinger.

Det betyrikke at «alt blir autonomt». Mange løsninger vil fortsatt kreve mennesker tettpå. Men teknologien kan gjøre det mulig å automatisere flere deloppgaver enntidligere.

Fra pilot til konkurransekraft

Samtidiger det viktig å ha realistiske forventninger. Teknologien er fortsatt ung, ogmange løsninger er i pilot- eller tidlig kommersiell fase. Robusthet,sikkerhet, kostnader og integrasjon med eksisterende systemer er fortsattutfordringer.

Likevelpeker utviklingen i én tydelig retning: Roboter går fra å væreforhåndsprogrammerte maskiner til systemer som i større grad kan forståomgivelser og tilpasse seg nye situasjoner.

For norskindustri handler dette ikke bare om teknologi, men om konkurransekraft.

Bedriftersom tidlig bygger kompetanse, tester teknologien og forstår mulighetene, vilstå sterkere når løsningene modnes videre de neste årene.

For fysiskKI er ikke lenger bare forskning og framtidsvisjoner. Den er i ferd med å bliindustriell virkelighet.

‍