הבינה המלאכותית שעוזרת לתכנן ייצור בעזרת רובוטים

אם חשבנו שהבינה המלאכותית היוצרת עושה מהפכה בעולמות התוכן והקוד, ולכאורה מייתרת מקצועות שלמים, הרי שהיא עושה מהפכה גם בעולם ההנדסה – אבל שם היא הרבה יותר עמוקה ושקטה. הסיבה העיקרית לכך היא שבניגוד לפריצה המתוקשרת של מודלי השפה הגדולים של OpenAI ואחרים, בעולם ההנדסה וההדמיה הפיזיקלית הבינה המלאכותית תמיד הייתה.

השבוע הייתי ביוסטון, בכנס של דאסו סיסטמס – חברה צרפתית שלא רבים מכירים את שמה והסתעפה מהחברה האם שלה, חברת המטוסים דאסו תעופה. אחד המטוסים שהיא ייצרה הוא המיראז' 3, או שחק, כפי שהוא כונה בחיל האוויר, שסייע לטייסינו לחסל את חילות האוויר של מצרים וסוריה ביום הראשון של מלחמת ששת הימים. השם דאסו סיסטמס, כאמור, אולי לא מוכר לרבים, אבל אם נגיד למהנדסים או מעצבי מוצר סולידוורקס, העיניים שלהם יידלקו בהבנה. סולידוורקס היא הסטנדרט דה פקטו של עולם ההדמיה התלת ממדית והעיצוב בעזרת מחשב (CAD), ודאסו היא החברה שמייצרת את התוכנה הזו, שמשמשת לעצב הכול – מגלילי נייר טואלט ועד למודלים של לב חי ומטוסים. הכול נעשה בהדמיה פיזיקלית מדויקת.

כמו שמסביר בסרטון מורגן צימרמן, מנכ"ל מוצר Netvibes של דאסו, בעולם ההנדסה, המודלים של החיזוי וההדמיה מאפשרים לראות ולהבין איך יתנהגו מוצרים מבחינה פיזיקלית בעולם האמיתי. זה קורה גם בזכות מידע שנאסף מחיישנים בעולם האמיתי, אבל הנה החלק מפוצץ המוח באמת: מערכות הדמיה יכולות גם ליצור מידע עתק סינתטי, שממנו אפשר לאמן מודלים ולהסיק מסקנות. אם, לצורך העניין, ג'מיני של גוגל ו-ChatGPT אומנו על מיליוני האתרים שברשת האינטרנט האמיתית, אז מודלי ה-AI שדאסו מציעה במוצרי התוכנה שלה יוצרים את ה-"אתרים" ואת הידע שטמון בהם בעצמם – מידע סינתטי, שמבוסס על נתונים מהעולם האמיתי.

לדברי צימרמן, מה שזה מאפשר ללקוחות זה ליצור מוצרים שעדיין לא קיימים. מידע האימון מאפשר לבינה המלאכותית "לחשוב" מעבר לקיים בעולם האמיתי, בהתבסס על מידע מלאכותי – אבל עדיין כזה מדויק ושעונה לחוקי הפיזיקה, המיושמים בתוך המודל. אם תרצו, יש פה הקבלה מסוימת לביולוג'יק דיזיין שהצגתי לכם במדור זה לפני שבועיים, שבעצם יוצר בעצמו את ספריות המידע שעליהם מאומנים המודלים. אלא שהוא עושה את זה בעולמות החלבונים והביולוגיה, ודאסו עושה את זה בעולמות ההנדסה וההדמיה הפיזיקלית.

שיטת התאומים הדיגיטליים

בדאסו אוהבים מאוד לדבר על "תאום דיגיטלי". הכוונה היא להעתק מדויק, אחד לאחד, של עצם פיזי – רק בייצוג דיגיטלי. אפשר לעשות לתאום הדיגיטלי שינויים ומניפולציות לפני שפונים לעיצוב או לייצור של המוצר האמיתי. השיטה הזו חוסכת הרבה מאוד משאבים בייצור דגמים פיזיים ומאפשרת לדמות אבות טיפוס או דגמים ראשוניים של יצירות, ללא הגבלה וללא עלויות יקרות של דגמים מחומרים פיזיים. כאן יש לבינה המלאכותית היוצרת תפקיד קריטי, ביצירת אובייקטים חדשים על סמך המידע שהיא כבר מכירה, כולל עיבוד של השינויים שעושה המעצב או המהנדס. השימושיות של ה-AI במקרה הזה היא הרבה יותר גבוהה מהמודלים שאנחנו מכירים, כי היא מאפשרת לשפר מוצרים, כולל מוצרי תוכנה, עוד לפני שהיא בכלל הגיעה לשלב היצירה העצמאית. וכשזה מגיע לתחום יקר שבו טעויות יכולות לעלות מיליוני דולרים כמו תכנון רצפות ייצור רובוטיות (לדוגמה, פס הרכבה במפעל רכב) – לדברים האלה יש משמעות.

הדגמה של ייצור בפועל, בהתבסס על התכנון של Mosaixx. צילום: יח"צ

Mosaixx היא פלטפורמה שיתופית לתכנון ואוטומציה של רצפות ייצור המשלבות רובוטים לתעשייה, שהשיקה קבוצת Kuka בשנה שעברה. אחת ההכרזות המשמעותיות בכנס הייתה על הרחבת שיתוף הפעולה והחיבור בין הפלטפורמה הזו לפלטפורמת 3DExperience של דאסו סיסטמס, שתאפשר למהנדסים לדמיין ולתכנן, בעזרת בינה מלאכותית שתוכל להשלים את המחשבות שלהם, ולראות רצפת ייצור רובוטית עתידית וכן כיצד היא תפעל במציאות, כולל רובוטים תעשייתיים עצומים. זאת, לפני שהם הוציאו דולר אחד על הרחבה. בעולם הייצור התעשייתי הרובוטי, שמוערך ב-16 מיליארד דולר, עם מעל ארבעה מיליון רובוטים תעשייתיים פועלים, זו בהחלט בשורה למפעלים שמוציאים סכומי עתק על רצפות ייצור ממוכנות ורובוטיות.