ניו-טק מגזין | יוני 2026 | מהדורה דיגיטלית

מדגישה את MIT פרופ' ג'ולי שאה מ- - " Positive - sum automation המושג " אוטומציה שמשלימה את היכולת האנושית. אינו מחליף את המחשבה Physical AI ״ה האנושית, אלא משחרר אותה ממטלות סיזיפיות״. לדבריה, הודות לממשקי תכנות פשוטים, מערכות הקובוטיות מהזן החדש מפחיתות את התלות במומחיות טכנית עמוקה וניתן להגדירן מחדש בקלות למשימות חדשות. הן מיועדות לקחת על עצמן עבודות מסוכנות, משעממות או לא נעימות, ובכך לשפר את סביבת העבודה האנושית. אימוצן מואץ לאחרונה בזכות התרחבות מוכנים מראש, plug - and - play פתרונות המאפשרים אוטומציה מהירה ללא צורך בהנדסה מורכבת. פתרונות אלו, המבוססים על פלטפורמות קוד פתוח, הם מודולריים וניתנים להרחבה, מה שהופך את האוטומציה לנגישה ומוכנה לעתיד. בסופו של דבר, הרובוטים המתקדמים מותאמים למשימה, כאשר בינה מלאכותית משפרת את יכולות הלמידה והביצועים שלהם. במפעלים שבהם מוטמעים רובוטים , אומר שריון, MiR ו- UR שיתופיים של העובדים משתחררים ממשימות שוחקות, Dull , Dirty , מסוכנות ומשעממות ( ) ועוברים לתפקידי בקרה Dangerous הופך את הרובוט AI וניהול המערכות. ה לכלי שקל יותר לתפעל אותו - במקום לכתוב קוד, המפעיל יכול לעיתים פשוט "להראות" לרובוט את התנועה הרצויה

מהצמדה ועד בדיקת איכות היישומים בשטח כבר מוכיחים את עצמם. בתעשיית מוצרי החשמל הביתיים, למשל, הוטמעו פתרונות המשלבים ראייה תלת- UR ממדית עם זרועות קובוטיות של לצורך גילוי דליפות במדחסים - משימה שהייתה שמורה בעבר לבני אדם בלבד בשל מורכבותה. הרובוט נדרש "לראות" נקודות ריתוך שונות במיקומים משתנים, לתכנן מסלול בתוך חלל צפוף מלא בצינורות, ולבצע בדיקה מדויקת ללא התנגשויות. אחוז 100 מאפשר כאן רמת דיוק של AI ״ה בזיהוי, תוך הפחתת זמני המחזור באופן משמעותי״. בנוסף, פיתוחים כמו אלגוריתם מדגימים כיצד UR של OptiMove ה- משפר את התנועה הפיזית עצמה. AI האלגוריתם מבצע אופטימיזציה דינמית של המהירות והתאוצה בהתאם למגבלות החומרה, מה שמוביל לתנועות חלקות יותר, הפחתת רעידות ושיפור בזמני המחזור. ״אלו הפרטים הקטנים שעושים את ההבדל בין רובוט שעובד לבין רובוט שעובד ביעילות כלכלית״.

plug-and-play פתרונות :3 תמונה « מוכנים מראש, המאפשרים אוטומציה מהירה ללא צורך בהנדסה מורכב Universal Robots קרדיט:

Demonstration באמצעות למידה מהדגמה ( .) learning "הבינה המלאכותית משנה את תחום טאקאיוקי הרובוטיקה בקצב מהיר", אומר איטו, נשיא הפדרציה הבינלאומית ברובוטיקה AI . "שילוב ) IFR לרובוטיקה ( מעצים יכולות, מגביר יעילות ומשפר את כושר ההסתגלות. התפתחות זו הופכת את מטכנולוגיה תומכת למנוע צמיחה AI ה עוצמתי, הפותח את הדלת לאימוץ רחב יותר של רובוטים במגוון תעשיות". תעשיות בחזית נכון להיום, מספר מגזרים מרכזיים מובילים את הדרך בשילוב של בינה מלאכותית ורובוטיקה: לוגיסטיקה ומחסנים מוזכרים לעיתים קרובות כתחום המוביל. מגמה זו מונעת על ידי ביקוש גבוה, השקעות זמינות וסביבות עבודה מבוקרות יחסית. תחומי האימוץ כוללים לוגיסטיקה, אחסנה ולוגיסטיקה פנים-ארגונית, וכן את שרשרת האספקה הרחבה יותר. מגזר הייצור והאוטומציה התעשייתית מהווה מוקד מרכזי להשקעות ברובוטיקה , ממלאים תפקיד מרכזי יותר AI משולבת ויותר באסטרטגיות ייצור מודרניות. המגזר חולש על קשת רחבה של תעשיות, הכוללת רכב, אלקטרוניקה ותעשיות כלליות כמו

עתיד העבודה: שותפות ולא החלפה

אחד החששות הגדולים ביותר המדגיעים מהשטח בהתייחס לשימוש בבינה מלאכותית, אומר שריון, הוא החשש מאובדן מקומות עבודה. לדבריו, הנתונים מהשטח מציירים תמונה שונה.

היא SU-PAD- בסוף היום המטרה שלנו ב ... לא להביא רובוט חכם רק ״בשביל הטכנולוגיה״. אנחנו מחפשים את הפתרון שייתן למפעל הוא לא מדע בדיוני; הוא Physical AI יציבות וגמישות. הכלי שמאפשר לתעשייה הישראלית להישאר תחרותית בעולם שבו כוח האדם הופך יקר ונדיר יותר. אנחנו בונים מערכות שהן שותפות של העובד, לא תחליף שלו. ייכנס למפעל, אלא כמה AI השאלה כיום אינה האם ה מהר המנהלים יבינו שהגוף הפיזי של הבינה הזו הוא .. המפתח לצמיחה בעשור הקרוב״.

New-Tech Magazine l 46