Il y a trois ans, les plus grands noms de l’intelligence artificielle se sont lancés dans une course pour créer le chatbot le plus clever.
Maintenant, ils introduisent cette race dans le monde physique.
Ce mois-ci, OpenAI a confirmé que c’était approfondir la robotique. Pendant ce temps, Nvidia a récemment annoncé de nouveaux partenariats avec des fabricants de robots humanoïdes, tout en continuant à développer les systèmes matériels et logiciels conçus pour les alimenter.
Ces deux sociétés comptent parmi les plus grands gagnants du increase de l’IA.
OpenAI a déclenché la révolution de l’IA générative, et Nvidia est au centre de la development de l’infrastructure de l’IA.
Pourtant, au lieu de se concentrer uniquement sur les logiciels, ils se tournent de plus en plus vers la robotique.
Cela me dit que la Silicon Valley est arrivée à une conclusion importante.
Apprendre à une machine à penser n’était pas la vacation spot finale.
Ce n’était que la première étape.
La prochaine frontière pour l’IA
de Nvidia dernière annonce en matière de robotique n’était pas un robotic.
C’était quelque selected de potentiellement plus necessary.
La société a dévoilé une conception de référence de robotic humanoïde ouvert construite autour de sa plate-forme logicielle Isaac GR00T et du système informatique Jetson Thor.
La conception mix un corps humanoïde d’Unitree, des mains robotiques de Sharpa et le matériel et les logiciels d’IA de Nvidia.
Picture : Nvidia
En d’autres termes, Nvidia n’essaie pas de construire la prochaine Tesla Optimus.
Il tente de devenir la plate-forme qui alimente des milliers de robots construits par d’autres sociétés.
Cela devrait vous sembler familier.
Parce que Nvidia n’a pas gagné le increase de l’IA en créant le chatbot le plus populaire. Il a gagné en fournissant l’infrastructure informatique dont presque tout le monde avait besoin.
Et il semble qu’elle poursuive une stratégie similaire avec la robotique.
Mais Nvidia ne se limite pas à une seule entreprise ou à un seul pays. Il a également révélé de nouveaux partenariats avec des développeurs de robots humanoïdes en Amérique du Nord, en Europe et en Asie.
À peu près au même second, OpenAI a annoncé qu’elle reconstruisait ses efforts en robotique.
OpenAI a fermé sa division robotique en 2021 parce que les modèles d’IA de l’époque n’étaient tout simplement pas suffisamment capables pour gérer la complexité du fonctionnement dans le monde physique.
Aujourd’hui, l’entreprise recrute à nouveau des ingénieurs en robotique, des spécialistes des actionneurs et des specialists en matériel informatique. OpenAI a également investi dans des startups de robotique, notamment Determine AI et 1X Applied sciences, basée en Norvège.
Quelque selected a clairement changé.
Et je crois que le second n’est pas accidentel.
Il y a trois ans, les robots humanoïdes avaient un problème de corps et un problème d’intelligence.
Les corps s’amélioraient certainement. Des entreprises comme Boston Dynamics avaient déjà fait la démonstration de machines capables de marcher, de s’équilibrer et de naviguer sur des terrains difficiles.
Picture : Dynamique de Boston
Mais les robots étaient toujours aux prises avec l’imprévisibilité du monde réel.
Et sans cette capacité, ils ne sont pas très utiles.
Après tout, les ouvriers d’usine ne se contentent pas de répéter le même mouvement des milliers de fois. Ils prennent constamment de petites décisions. Ils s’ajustent lorsqu’une pièce est légèrement déplacée. Ils reconnaissent quand quelque selected ne va pas. Et ils réagissent lorsque les situations changent.
Ce style de décisions a toujours été difficile pour les machines.
Mais ça change aujourd’hui.
Plus tôt cette année, Google DeepMind a présenté Gemini Robotics-ER, un système conçu pour aider les robots à comprendre les environnements physiques et à raisonner étape par étape à travers des tâches.
Parallèlement, les progrès de la simulation permettent aux robots de s’entraîner à des tâches des tens of millions de fois avant d’entrer dans une usine. Les nouveaux modèles d’IA peuvent interpréter simultanément les pictures, le langage et l’environnement physique. Et des puces puissantes peuvent désormais exécuter ces systèmes directement sur des machines fonctionnant dans le monde réel.
Le résultat est que les robots deviennent de plus en plus adaptables. Au lieu de simplement suivre les directions, ils commencent à comprendre le contexte.
Cela semble être la percée que Nvidia et OpenAI attendaient.
Plus de robots, s’il vous plaît
Tandis que les sociétés d’IA amélioraient le cerveau des robots, les sociétés de robotique résolvaient un problème différent.
Manufacturing.
Determine AI a récemment annoncé que sa nouvelle usine de fabrication BotQ est conçue pour produire jusqu’à 12 000 robots humanoïdes par an. L’entreprise affirme que sa chaîne de manufacturing a déjà atteint des temps de cycle proches d’un robotic par heure.
Apptronik a levé 520 tens of millions de {dollars} plus tôt cette année auprès d’investisseurs parmi lesquels Google et Mercedes-Benz. Ses robots Apollo sont déjà testés dans des environnements de fabrication, pour des tâches de logistique et de déplacement de matériaux.
Picture : Apptronik
Boston Dynamics se prépare à déployer son robotic électrique Atlas dans les installations de Hyundai, et Tesla proceed de préparer la manufacturing d’Optimus à plus grande échelle.
Parallèlement, la société chinoise Unitree a déjà expédié des milliers de robots humanoïdes, ce qui en fait l’une des premières entreprises à aller au-delà des démonstrations et à atteindre des volumes de manufacturing significatifs.
Aucune de ces entreprises ne parle plus d’apprendre à marcher aux robots.
Au lieu de cela, ils se concentrent sur les usines, les lignes de manufacturing, les calendriers de déploiement et la capacité de fabrication.
Cela signifie que la dialog s’est éloignée de ce dont les robots humanoïdes sont capables…
À quelle vitesse ils peuvent être produits.
Voici mon avis
Goldman Sachs estime que le marché des robots humanoïdes pourrait atteindre 38 milliards de {dollars} d’ici 2035.
Cela explique pourquoi Nvidia et OpenAI semblent tous deux faire le même pari.
Ils réalisent que la prochaine section de l’intelligence artificielle ne se limitera pas aux centres de données, aux fenêtres de dialogue et aux écrans de smartphones.
Il s’installera dans les usines, les entrepôts, les hôpitaux, les magasins… et éventuellement dans nos maisons.
Jusqu’à présent, le increase de l’IA a consisté à construire des machines capables de penser. Mais il devient de plus en plus clair que la prochaine section consistera à construire des machines capables de fonctionner dans le monde physique.
Et la robotique pourrait devenir l’un des marchés les plus importants de la prochaine décennie.
Bien entendu, apprendre aux machines à penser a constitué une avancée majeure.
Mais voici qu’un défi encore plus difficile se présente.
Leur apprendre à travailler.
Salutations,
Ian KingStratège en chef, Banyan Hill Publishing
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