Siemens интегрирует физический ИИ в робототехнику: от тактильных перчаток до гибкой автоматизации

Промышленные роботы традиционно превосходно справляются с повторяющимися операциями: точные координаты, миллиметровая точность движений, тысячи циклов без сбоев. Однако стоит задаче немного измениться — например, захватить объект неидеальной формы или адаптироваться к вариациям среды, — и классическая автоматизация упирается в свои пределы. Siemens решает эту проблему с помощью физического искусственного интеллекта (Physical AI), перенося интеллектуальные алгоритмы из цифрового пространства непосредственно на заводские линии и производственные участки.

Тактильная обратная связь как основа обучения

Ключевой элемент новой технологии — тактильная перчатка с обратной связью по усилию. Оператор, надевающий такую перчатку, может буквально ощутить, какое усилие прикладывает робот при захвате. Это позволяет передавать роботу сенсорные данные о силе сжатия, необходимой для удержания различных объектов. Как отмечает Кал Мос, руководитель отдела исследований и предварительной разработки Siemens: «Вы чувствуете усилие и можете решить, с какой силой сжимать объект, чтобы удерживать его правильно. Это помогает обучать роботов работе с самыми разными типами предметов».

Кал Мос имеет уникальный опыт: он создавал платформы Edge AI в Google, разворачивал ИИ в автомобилях и возглавлял глобальные AI-продукты в Amazon. Теперь он нацелен на внедрение аналогичной технологической сложности в промышленные условия: «Моя задача — довести исследовательские разработки до состояния готового продукта. Всю карьеру я занимался тем, что переносил идеи из лабораторий в реальный физический мир для критически важных миссий».

VLA-модели и партнерства для гибкой робототехники

Другим важным направлением являются Vision-Language-Action (VLA) модели — нейросети, объединяющие компьютерное зрение, понимание естественного языка и управление действиями робота. В сочетании с тактильным обучением и партнерскими проектами Siemens это позволяет создавать роботизированные системы, способные адаптироваться к непредвиденным ситуациям без жесткого перепрограммирования. Цель — перейти от жестких алгоритмов к действительно гибкой автоматизации, где роботы учатся на опыте и могут обрабатывать широкий спектр деталей без переналадки.

Применение в России

Для российских промышленных предприятий, где часто встречаются мелкосерийное производство, частые смены номенклатуры и неидеальные условия эксплуатации, технологии Physical AI от Siemens могут стать решением проблемы гибкой автоматизации. Тактильные перчатки и VLA-модели позволяют сократить время на программирование и переналадку роботов, что критично для машиностроения, приборостроения и логистики. Однако внедрение сдерживается вопросами совместимости с существующими на российском рынке контроллерами и санкционными ограничениями. Тем не менее, отдельные проекты по пилотному тестированию таких решений возможны через интеграторов, работающих с параллельным импортом, особенно на предприятиях, где требуется высокая адаптивность к нестандартным деталям.