New-Tech Magazine | March 2026 | Digital Edition

מפקודות לקוגניציה: שיתופי הפעולה שמעצבים את דור הרובוטים הבא הופכות את רצפת הייצור לישות חושבת ABB ו- NVIDIA כיצד

מערכת ניו-טק מגזינים גרופ »

מורכבים לפני פריסה בפועל. תקלות מזוהות מוקדם יותר, תנועות מותאמות מראש, ותהליכי אינטגרציה מתקצרים. עבור מפעלים, מדובר בהפחתת סיכונים לצד האצה של זמן ההגעה לייצור יציב.

NVIDIA הודיעו חברת 2026 במהלך מרץ על העמקת שיתוף הפעולה ABB וחברת ביניהן, עם מטרה ברורה: לשלב יכולות בינה מלאכותית מתקדמות בליבת הפעולה של מערכות רובוטיות תעשייתיות. במקביל, הופיעו דיווחים על הטמעת מודלים כלליים להפעלת רובוטים בקווי ייצור של מערכות מחשוב עתירות ביצועים.. אירועים הללו מצטרפים לשורה של ה הכרזות מצד יצרנים נוספים, ומשרטטים תמונה ברורה של השלב הבא באוטומציה. קווי ייצור אינם נשענים עוד רק על תכנות קשיח. יותר ויותר מערכות משלבות שכבת קבלת החלטות שמאפשרת להן להתמודד עם מצבים משתנים בזמן אמת. סימולציה תחילה, מפעל אחר כך עומדת NVIDIA ל־ ABB בלב שיתוף הפעולה בין . באמצעותה Omniverse סביבת הסימולציה ניתן לבנות תאום דיגיטלי מדויק של קווי ייצור, כולל אינטראקציות פיזיקליות, תנאי תאורה ותנועת ציוד. הרובוטים מתאמנים בסביבה זו על תרחישים

איך הרובוט לומד: ממודלים ניסויים להבנה רב־מודאלית המעבר למודלים כלליים נשען על שינוי עמוק באופן שבו רובוטים לומדים. בעבר, מערכות רבות התבססו על תהליכי ניסוי וטעייה ממושכים, שדרשו זמן רב וסביבה מבוקרת. הדור הנוכחי נשען יותר על מודלים רב־ . Vision - Language Models מודאליים, ובפרט מודלים אלו משלבים הבנה חזותית עם עיבוד שפה, ומאפשרים לרובוט לפרש הוראות מורכבות יותר. במקום קוד מפורט, ניתן להנחות מערכת באמצעות תיאור מילולי של המשימה. היכולת הזו פותחת פתח לרמת גמישות חדשה, במיוחד בסביבות שבהן לא ניתן להגדיר מראש כל מצב אפשרי. זה לא Edge תשתיות: בלי עובד הפעלת מודלים מתקדמים על רצפת הייצור מציבה דרישות תשתית חדשות. מערכות בינה מלאכותית זקוקות לכוח חישוב משמעותי ולזמני תגובה קצרים מאוד. לכן, יותר ויותר בתוך המפעל Edge יצרנים משלבים שרתי עצמו.

והמעבר למוח Skild AI רובוטי גנרטיבי

במקביל לגישת הסימולציה, מתבססת גישה נוספת שמגיעה מעולם מודלי הבינה , בשיתוף Skild AI המלאכותית הכלליים. חברת , מפתחת מודלים שמכונים יותר NVIDIA עם ." Robot Brain ויותר " החידוש המרכזי הוא ביכולת של מודל אחד לפעול על פני סוגי חומרה שונים. אותו מודל מסוגל להפעיל זרוע רובוטית בקו הרכבה, ובהקשר אחר להנחות רובוט נייד במחסן. מדובר בגישה המזכירה את התפתחות מודלי השפה הגדולים, אך מותאמת לעולם הפיזי. במקום לפתח לוגיקה ייעודית לכל משימה, המערכת לומדת לנתח סיטואציות ולהגיב אליהן. בקווי ייצור של רכיבים אלקטרוניים כבר ניתן לראות יישומים שבהם רובוטים מתאימים את האחיזה והפעולה לפי מצב החלק, ללא צורך בהגדרה מוקדמת לכל תרחיש.

New-Tech Magazine l 46