Fizinis dirbtinis intelektas turės veikti nenuspėjamame pasaulyje, kuriame programinės klaidos tampa realiais pavojais
Dirbtinio intelekto sistemos per kiek daugiau nei dešimtmetį smarkiai patobulėjo apdorodamos tekstą, vaizdus ir kitus skaitmeninius duomenis. Tačiau perkėlus dirbtinį intelektą iš serverių į robotus, transporto priemones, gamyklų įrangą ar išmaniuosius akinius, vien didelio kalbos modelio nebepakanka. Sistemai reikia fizinių komponentų, leidžiančių matyti aplinką, judėti, perduoti duomenis ir patikimai veikti ilgą laiką.
Japonijos elektronikos komponentų gamintojos TDK strategijos vadovas Taro Ikushima šią problemą apibūdino kaip atotrūkį tarp dirbtinio intelekto „smegenų“ ir jo „kūno“. Pasak jo, robotai galės savarankiškai dirbti tik tada, kai bus išspręsti energijos tiekimo, jutiklių tikslumo, ryšio spartos, saugumo ir elektroninių komponentų patikimumo klausimai.
Šie teiginiai paskelbti „Reuters Plus“ platformoje, tačiau tai nėra nepriklausomas naujienų agentūros „Reuters“ redakcijos darbas. Turinį TDK užsakymu parengė „Reuters“ prekės ženklų rinkodaros padalinys, todėl bendrovės pristatomus technologinius sprendimus reikia vertinti kaip komercinę poziciją, o konkrečius pasiekimus tikrinti atskiruose techniniuose šaltiniuose.
Autonominiams robotams nepakanka pažangaus algoritmo, jeigu baterija išsikrauna po pusvalandžio
Vienas pagrindinių fizinio dirbtinio intelekto apribojimų yra energija. Duomenų centruose veikiantys modeliai gali naudotis nuolatiniu elektros tiekimu ir galingomis aušinimo sistemomis, tačiau mobilus robotas visą energijos šaltinį turi nešiotis pats. Didesnė baterija ilgina veikimo laiką, tačiau kartu didina svorį, kainą ir energijos sąnaudas judėjimui.
T. Ikushima pateikė paprastą pavyzdį: vartotojui menka nauda iš roboto, kuris po 30 minučių sustoja, nes išsikrovė jo baterija. Panaši problema kyla, kai robotas neteisingai supranta aplinką arba jo jutiklius trikdo kitų įrenginių skleidžiamas triukšmas. Tokiu atveju programinės įrangos gebėjimas samprotauti negarantuoja saugaus elgesio fizinėje erdvėje.
Dėl šios priežasties pirmosios plačiau naudojamos autonominės sistemos greičiausiai įsitvirtins kontroliuojamose erdvėse – gamyklose, sandėliuose ir logistikos centruose. Ten galima tiksliau apibrėžti judėjimo maršrutus, pašalinti dalį netikėtų kliūčių ir nuolat stebėti įrangą, o sukaupti duomenys padėtų vėliau robotus pritaikyti sudėtingesnei aplinkai.
Jutikliai tampa roboto akimis ir klausa, tačiau klaidingas signalas gali sukelti neteisingą veiksmą
Fizinis dirbtinis intelektas apie aplinką sprendžia pagal kamerų, radarų, mikrofonų, slėgio, temperatūros, judesio ir vibracijos jutiklių perduodamus duomenis. Jeigu šie signalai yra netikslūs, pavėluoti ar iškraipyti, net pažangus algoritmas gali priimti klaidingą sprendimą. Todėl būsimo roboto patikimumas priklausys nuo visos grandinės – nuo signalo užfiksavimo iki jo apdorojimo ir komandos vykdymo.
TDK šioje srityje plėtoja pramoninės įrangos būklės stebėjimo platformą „edgeRX“. Jutikliai renka duomenis apie mašinų vibraciją ir kitus veikimo parametrus, o vietoje veikiantis dirbtinis intelektas analizuoja pokyčius bei mėgina įspėti apie gedimą dar jam neįvykus. Platformą vystanti bendrovė „TDK SensEI“ buvo įkurta 2024 metų liepą, o „edgeRX“ pristatyta 2025 metų kovą.
Duomenų apdorojimas pačiame įrenginyje leidžia greičiau reaguoti ir sumažina būtinybę visą informaciją siųsti į debesijos centrą. Vis dėlto gamintojo skelbiami teiginiai apie gedimų numatymą savaime neparodo sistemos tikslumo visomis pramoninėmis sąlygomis. Tam reikėtų nepriklausomų bandymų, kuriuose būtų nurodytas klaidingų perspėjimų skaičius, aptiktų gedimų dalis ir rezultatai skirtingose gamyklose.
Optinis duomenų perdavimas gali sumažinti energijos sąnaudas augančiuose dirbtinio intelekto centruose
Dirbtinio intelekto sistemoms vis sparčiau keičiantis duomenimis tarp procesorių, tradicinės elektrinės jungtys susiduria su pralaidumo, šilumos ir energijos sąnaudų ribomis. Dėl to technologijų bendrovės siekia optinius ryšius priartinti prie pačių lustų, kad informaciją tarp skaičiavimo blokų būtų galima perduoti šviesos signalais.
TDK 2025 metais paskelbė sukūrusi eksperimentinį fotodetektorių, kuris 800 nanometrų bangos ilgio šviesos signalą aptinka per 20 pikosekundžių. Bendrovės teigimu, tai yra daugiau kaip dešimt kartų greičiau už įprastus puslaidininkinius fotodetektorius, o technologija galėtų būti naudojama dirbtinio intelekto serverių optinėse jungtyse. Kol kas kalbama apie pademonstruotą technologiją, o ne masinei rinkai parengtą gaminį.
Optinės jungtys gali padidinti perduodamų duomenų kiekį ir sumažinti dalį elektros energijos nuostolių, tačiau jos neišspręs viso dirbtinio intelekto energijos poreikio. Didelę sąnaudų dalį ir toliau sudarys skaičiavimo procesoriai, atmintis, maitinimo įranga ir aušinimas, todėl fotonika yra vienas iš galimų infrastruktūros patobulinimų, o ne universalus sprendimas.
Išmanieji akiniai turėtų suprasti vartotojo žvilgsnį ir informaciją rodyti tiesiai tinklainėje
Dar viena TDK pasirinkta fizinio dirbtinio intelekto kryptis yra išmanieji akiniai. Bendrovė siekia sujungti miniatiūrinius lazerinius modulius, akių judesių stebėjimą ir tiesioginės projekcijos į tinklainę technologiją. Tokia sistema galėtų rodyti navigacijos, vertimo arba bendravimo informaciją vartotojo regėjimo lauke, nereikalaujant kiekvienos komandos įvesti balsu ar lietimu.
2025 metų birželį TDK įsigijo JAV bendrovę „SoftEye“, kuriančią išmaniesiems akiniams skirtus lustus, kameras, programinę įrangą ir akių sekimo algoritmus. 2026 metų birželį TDK taip pat paskelbė bendradarbiausianti su Japonijos įmone „QD Laser“, kad paspartintų tiesioginės projekcijos į tinklainę optinių modulių kūrimą.
Tiesioginė projekcija į tinklainę gali sumažinti tradicinio ekrano poreikį ir padėti kurti lengvesnius akinius, tačiau lieka techninių bei praktinių klausimų. Įrenginys turės tiksliai sekti akies padėtį, veikti skirtingomis apšvietimo sąlygomis, nekelti pavojaus regėjimui ir užtikrinti, kad akinių renkami duomenys apie žmogaus žvilgsnį nebūtų panaudoti be jo sutikimo.
Fizinis dirbtinis intelektas priklausys nuo komponentų, kurių vartotojas beveik nepastebi
Diskusijose apie dirbtinį intelektą daugiausia dėmesio skiriama algoritmams ir jų gebėjimams, tačiau autonominiam robotui vienodai svarbūs varikliai, baterijos, kondensatoriai, ryšio moduliai, jutikliai ir šilumos valdymas. Silpniausias iš šių elementų gali apriboti visą sistemą, kad ir koks pažangus būtų jos naudojamas modelis.
Didžiausias techninis iššūkis bus suderinti greitą pažangą su saugumu ir patikimumu. Pokalbių programa gali pateikti klaidingą atsakymą, o robotas dėl klaidingai atpažintos kliūties gali sugadinti įrangą arba sužeisti žmogų. Todėl fiziniam dirbtiniam intelektui reikės griežtesnių bandymų, atsarginių saugos sistemų ir aiškios atsakomybės už priimamus veiksmus.
TDK siekia įsitvirtinti šioje rinkoje kaip komponentų ir integruotų sprendimų tiekėja. Vis dėlto „Reuters Plus“ paskelbta medžiaga pirmiausia pristato pačios bendrovės strategiją. Ji pagrįstai atkreipia dėmesį į aparatinės įrangos svarbą, tačiau neįrodo, kad būtent TDK technologijos taps fizinio dirbtinio intelekto pramonės standartu.
Šaltiniai
Reuters Plus. (2026). Body of AI: Scaling for the next generation of physical intelligence
https://plus.reuters.com/tdk-body-of-ai/p/1
TDK Corporation. (2026). TDK and QD Laser enter into business cooperation agreement for retinal projection optical engines for smart glasses
https://www.tdk.com/en/news_center/press/20260601_02.html
