Redakcja „Nowoczesnego Przemysłu” uczestniczyła w konferencji prasowej zorganizowanej podczas 3DEXPERIENCE World w Houston, na której Pascal Daloz, CEO Dassault Systèmes, oraz Jensen Huang, założyciel i CEO NVIDIA, ogłosili długoterminowe partnerstwo dotyczące budowy wspólnej przemysłowej platformy AI opartej na wirtualnych bliźniakach.

Od 25 lat razem – teraz kolejny skok platformowy

Jensen Huang przypomniał, że współpraca obu firm trwa już ponad 25 lat – od czasów przejścia z mainframe’ów na stacje robocze i komputery osobiste. Wspólnie rozwijano kolejne generacje rozwiązań graficznych i obliczeniowych dla takich produktów jak CATIA, SOLIDWORKS czy SIMULIA. Dziś – jak podkreślił – stoimy przed kolejnym, jeszcze większym skokiem:

przejściem z klasycznego IT do obliczeń przyspieszanych i sztucznej inteligencji, która nie tylko analizuje dane, ale zaczyna „rozumieć” świat fizyczny.

Pascal Daloz mówił z kolei o tym, że AI ma sens w przemyśle tylko wtedy, gdy jest połączona z realnym światem – fizyką, procesami i sprawdzoną wiedzą branżową. To właśnie Dassault Systèmes wnosi do partnerstwa: cztery dekady doświadczeń, modele wirtualnych fabryk, samolotów, zakładów chemicznych czy urządzeń medycznych, a także proces ich weryfikacji.

„Industry World Models” i Physical AI

Nowe partnerstwo ma zaowocować stworzeniem „Industry World Models” – naukowo zweryfikowanych modeli świata dla konkretnych sektorów przemysłu, w których:

• bazą jest wirtualny bliźniak (Virtual Twin),

• a katalizatorem – akcelerowane obliczenia i biblioteki AI NVIDIA.

Daloz zaproponował, by patrzeć na to szerzej niż tylko „physical AI” rozumianą jako fizyka w modelu: do gry wchodzi też industry know-how – wiedza o tym jak projektować, budować, wdrażać i eksploatować realne systemy. Wspólna architektura ma obejmować pełen łańcuch: od projektowania, przez symulację, aż po operacje i optymalizację gotowych zakładów.

Huang nazwał tę zmianę „największą integracją technologii obu firm w historii”.

AI jako infrastruktura – jak energia, woda i internet

W odpowiedzi na pytania dziennikarzy Jensen Huang kilkukrotnie podkreślał, że AI staje się infrastrukturą – podobnie jak kiedyś prąd, woda czy internet:

• „Każda firma potrzebuje inteligencji, każda gospodarka potrzebuje AI. To nie jest już tylko technologia – to infrastruktura społeczna i gospodarcza.”

Zwrócił też uwagę na skalę inwestycji:

• powstają trzy typy „fabryk przyszłości”: fabryki chipów, fabryki komputerów oraz „AI factories” – superkomputery uczące i uruchamiające modele AI,

• jest to – jak określił – „największa rozbudowa infrastruktury w historii ludzkości”,

• rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową wywiera silną presję na sektor energetyczny, ale jednocześnie tworzy pierwszy tak silny rynkowy impuls do modernizacji sieci, rozwoju źródeł odnawialnych i nowych mocy wytwórczych.

Huang prognozował, że w dłuższej perspektywie koszt energii może spaść, właśnie dzięki tej modernizacji wymuszonej przez AI.

Humanoidy w fabrykach i rola wirtualnych bliźniaków

Jednym z najciekawszych wątków Q&A był temat robotów humanoidalnych. Dziennikarze pytali, kiedy tego typu konstrukcje realnie zagoszczą w fabrykach i jak wpisuje się w to partnerstwo Dassault Systèmes – NVIDIA.

Huang odpowiedział, że należy traktować robotykę jako spektrum – od bardzo wyspecjalizowanych manipulatorów po humanoidy o charakterze „general purpose”. W najbliższej dekadzie spodziewa się gwałtownego rozwoju całego spektrum rozwiązań, nie tylko form humanoidalnych. AI umożliwia już dziś:

• wielomodalną percepcję (kamery, lidar, radar, ultradźwięki),

• planowanie ruchu i globalną nawigację,

• a także wstępne formy rozumowania zadań w kilku krokach (np. „otwórz szufladę, zanim podniesiesz przedmiot”).

Pascal Daloz dopowiedział, że kluczowe pytanie brzmi: jak humanoid ma współpracować z ludźmi i z istniejącą infrastrukturą fabryki. Tu właśnie pojawia się rola wirtualnego bliźniaka zakładu:

• najpierw trzeba zdigitalizować linie produkcyjne, przepływy materiałowe i rolę pracowników,

• dopiero wtedy można szukać optymalnych scenariuszy współpracy człowiek–robot,

• w tym również wykorzystać narzędzia do automatycznej rekonstrukcji layoutów czy modeli na podstawie obrazów z fabryki.

AI, energia i nowe miejsca pracy

Pojawiły się także pytania o bilans energetyczny rozwoju AI oraz o wpływ centrów danych na rynek pracy – m.in. w Indiach czy Izraelu.

Huang przekonywał, że:

• AI tworzy ogromny łańcuch wartości – od budowy data center (budowy, instalacje, dostawcy betonu, stali, komponentów), po

• start-upy i projekty badawcze, które korzystają z tej infrastruktury,

• podobnie jak w przeszłości internet wygenerował ogromną liczbę miejsc pracy „w górę i w dół łańcucha”.

AI – jego zdaniem – nie zastępuje ludzi wprost, ale działa jak „leveler”:

• przeciętny inżynier, programista czy projektant, korzystając z narzędzi AI, może osiągać wyniki zarezerwowane wcześniej dla najlepszych ekspertów,

• dotyczy to także krajów, które nie mają tradycyjnie silnego sektora software’owego – AI może pomóc im „przeskoczyć” lukę kompetencyjną.

Małe firmy, maszyny specjalne i wirtualni „towarzysze inżyniera”

Z punktu widzenia czytelników „Nowoczesnego Przemysłu” szczególnie istotna była dyskusja o małych i średnich producentach maszyn – customowych linii pakujących, maszyn specjalnych, urządzeń montażowych:

• dziś roboty masowo stosuje głównie wielki przemysł (np. automotive),

• tam procesy są powtarzalne, a wolumeny wysokie – da się uzasadnić koszt ręcznego programowania robotów pod jedną konkretną operację,

• SME mają dużo bardziej zróżnicowane, zmienne zadania, a budżety na programowanie robotów są ograniczone.

Huang wskazał, że wyjście z tego impasu wymaga przejścia:

• od programowania „eksplicytnego” (ktoś pisze pełny kod robota),

• do „implicytnego” – gdzie robot uczy się z demonstracji, opisu celu czy obserwacji materiałów wideo.

W tym kontekście partnerstwo z Dassault Systèmes ma przynieść „wirtualnych towarzyszy” (Virtual Companions) dla inżynierów:

• agentów AI korzystających z narzędzi typu SOLIDWORKS, CATIA czy SIMULIA,

• którzy będą w stanie przełożyć intencję inżyniera na konkretne operacje w oprogramowaniu (projekt, symulacja, konfiguracja),

• co – paradoksalnie – zwiększy łączną liczbę „użytkowników narzędzi”, bo obok ludzi pojawi się armia agentów wykonujących część pracy.

Największa szansa w świecie „physical AI”

Podsumowując, obaj liderzy zgodzili się, że największa szansa biznesowa w AI dotyczy fizycznego świata – miejsc, gdzie informacja styka się z materią:

• produkcja, energetyka, transport, farmacja, chemia, budowa maszyn i urządzeń,

• czyli – jak to ujął Huang – „90 bilionów dolarów gospodarki”, w których wirtualne bliźniaki i AI mogą przeprojektować sposób tworzenia i eksploatacji produktów.

Partnerstwo Dassault Systèmes–NVIDIA ma być jednym z filarów tej transformacji – łącząc świat wirtualnych fabryk i produktów z akcelerowanym przetwarzaniem danych i zaawansowanymi modelami AI.

Dla redakcji „Nowoczesnego Przemysłu” obecność w Houston była okazją, by zobaczyć z bliska nie tylko deklaracje, ale i pierwsze konkretne przykłady zastosowań tej wizji – od wirtualnych fabryk po projekty obejmujące robotykę, energetykę i przemysł w wielu krajach.

---

 

Autor: Rafał Wasilewski
redaktor naczelny magazynu i portalu „Nowoczesny Przemysł”