Revolusi AI Fizikal Mengubah Rangkaian Ekonomi Global

(SeaPRwire) –   Pada akhir tahun 2022, dengan pelancaran ChatGPT, kecerdasan buatan seolah-olah memasuki kehidupan seharian kita sekaligus. Walau bagaimanapun, satu jenis AI yang sangat berbeza telah diperkenalkan secara senyap dan beransur-ansur ke dunia kita dengan cara yang akan memberi impak yang jauh lebih mendalam berbanding chatbot biasa: AI fizikal. Penggunaan kecerdasan buatan pada aset dunia sebenar terletak di jantung ekonomi berasaskan autonomi yang sedang terbentuk hari ini.

Revolusi ini amat penting. Rantaian bekalan global, sistem tenaga, dan infrastruktur kritikal berada di bawah tekanan yang tidak pernah berlaku sebelum ini—menyebabkan kekurangan, gangguan, dan kelewatan serta menyumbang kepada peningkatan kos sara hidup. Tambahan pula, semakin kurang pekerja mahir yang tersedia untuk menangani cabaran ini, yang seterusnya meningkatkan risiko operasi.

Penyelesaiannya adalah dengan menghapuskan geseran yang dahulunya menghalang kita daripada mengakses maklumat masa nyata merentasi aset dan sistem yang berbeza dan menggabungkannya dengan pengetahuan sejarah selama beberapa dekad yang lama terperangkap dalam mesin kita. Integrasi lancar data masa nyata yang diperkaya dengan konteks sejarah mendalam ini telah membuka potensi sebenar AI fizikal. Dengan asas ini, organisasi dapat mensintesis maklumat dengan cara yang meningkatkan hasil perniagaan, meningkatkan keselamatan, dan membantu menutup jurang kemahiran tenaga kerja.

Kita sudah mula melihatnya berlaku. Di kilang penapisan minyak, algoritma termaju boleh sentiasa melaraskan campuran bahan api, suhu pemprosesan, dan kadar aliran merentasi puluhan unit yang saling berkait, menganalisis ribuan pemboleh ubah setiap saat untuk memerah setiap ounce kecekapan daripada operasi tersebut. Pengendali loji boleh membuat keputusan untuk meningkatkan hasil tanpa menjejaskan keselamatan atau kualiti—membuka tahap produktiviti yang belum pernah dicapai sebelum ini.

Dan berkat AI fizikal, sistem keselamatan kebakaran boleh mentafsir data secara berterusan daripada haba, asap, gas, air, dan sensor lain, mengesan anomali untuk memberikan amaran awal bagi melindungi orang dan harta benda. Apabila zarah halus yang merupakan tanda awal pembakaran dikesan, lama sebelum asap kelihatan oleh mata manusia, sistem boleh mengenal pasti apa yang ditunjukkan oleh algoritma digital sebagai tanda kebakaran elektrik peringkat awal dan kemudian memaklumkan jabatan bomba dan keselamatan bangunan.

AI fizikal juga boleh membantu meningkatkan kemahiran pekerja. Sebagai contoh, bayangkan sistem penyelenggaraan berbantukan AI yang boleh membimbing seorang juruteknik baru melalui langkah-langkah halus untuk membaiki relau yang rosak, dengan menindih diagnostik masa nyata, gambar rajah beranotasi, dan arahan adaptif pada paparan mudah alih. Sistem itu juga boleh memantau kadar dan kemajuan juruteknik tersebut, melaraskan arahannya, menjangka kesilapan, dan menawarkan bimbingan sokongan dari mula hingga akhir.

Tidak seperti automasi tradisional, AI fizikal boleh menawarkan penambahbaikan berterusan. Semasa sistem beroperasi, alat diagnostik melihat bagaimana banyak komponennya berkelakuan. Model AI menganalisis data itu dan menggunakan apa yang telah “dipelajarinya” untuk mencipta pelan pengoptimuman sistem. Kemudian, dengan kelulusan manusia, sistem bertindak berdasarkan pelan tersebut dalam lingkaran pengukuhan yang sentiasa meningkat.

Memang benar, keupayaan ini datang dengan tahap kerumitan yang tinggi. AI fizikal bukanlah plug-and-play. Data yang diandalkannya selalunya proprietari, dan hanya berguna kepada mereka yang memahami operasi sepenuhnya. Tambahan pula, kos untuk melakukan kesilapan juga jauh lebih besar. Apabila seorang pelajar kolej tahun pertama memasukkan halusinasi chatbot ke dalam esei seolah-olah ia adalah analisis yang sah, ia boleh memalukan dan berpotensi menyebabkan GPA yang lebih rendah. Itu serius, tetapi boleh dipulihkan. Salah tafsiran data kadar aliran di sebuah kilang kimia boleh menelan belanja berjuta-juta dalam kehilangan produktiviti atau bahkan nyawa jika kesilapan itu memaksa kegagalan bencana.

Ini adalah cabaran sukar yang memerlukan pemodelan dan pengesahan yang ketat. Hasilnya mesti pasti. Tidak seperti chatbot pengguna, sistem ini mesti betul setiap kali. Jurutera AI sering merujuk kepada “enam sembilan,” atau kepastian 99.9999% bahawa anda akan mencapai hasil yang diinginkan. Tetapi dalam aplikasi perindustrian, itu adalah lantai, bukan siling.

Inilah sebabnya tepatnya ketakutan bahawa pekerja akan dihapuskan daripada persamaan bukan sahaja keterlaluan, malah salah faham tentang apa yang diperlukan oleh autonomi perindustrian. AI fizikal tidak menggantikan pertimbangan manusia; ia bergantung kepadanya. Dalam setiap contoh di atas—kilang penapisan, bangunan pejabat, pekerja kilang—pemangkin yang sangat diperlukan untuk hasil yang lebih baik adalah manusia. Pengetahuan khusus, kefahaman kontekstual, dan pertimbangan pekerja itulah yang mesti melengkapkan gelung tersebut. AI boleh mensintesis, menganalisis, meramal, dan mengesyorkan tetapi kepakaran manusia memberikan makna, hala tuju, dan akauntabiliti.

Merentasi setiap industri hari ini, dunia sedang diubah suai untuk bekerja dengan lebih baik bersama dan untuk manusia. Hari ini, AI fizikal sudah tiba dan semakin tertanam dalam ekonomi global. Secara reka bentuk, ia akan sukar untuk disedari oleh kebanyakan orang, kerana tiada chatbot yang memberikan respons yang memuaskan serta-merta. Sebaliknya, AI fizikal akan berkembang secara senyap dalam perkongsian dengan tenaga kerja perindustrian untuk mencipta dunia yang lebih cekap, selamat, dan pintar.