స్వయంప్రతిపత్త AI వ్యవస్థలు రోబోట్లు, సెన్సార్లు మరియు పారిశ్రామిక పరికరాలలోకి మారడంతో భౌతిక AI చుట్టూ పాలన కష్టతరంగా మారుతోంది. AI ఏజెంట్లు టాస్క్లను పూర్తి చేయగలరా అనేది మాత్రమే సమస్య కాదు. నిజ-ప్రపంచ వ్యవస్థలతో పరస్పర చర్య చేసినప్పుడు వారి చర్యలు ఎలా పరీక్షించబడతాయి, పర్యవేక్షించబడతాయి మరియు నిలిపివేయబడతాయి.
పారిశ్రామిక రోబోటిక్స్ ఇప్పటికే ఆ చర్చకు పెద్ద ఆధారాన్ని అందిస్తుంది. ది ఇంటర్నేషనల్ ఫెడరేషన్ ఆఫ్ రోబోటిక్స్ 2024లో ప్రపంచవ్యాప్తంగా 542,000 పారిశ్రామిక రోబోలు వ్యవస్థాపించబడ్డాయి, ఇది ఒక దశాబ్దం క్రితం నమోదైన వార్షిక స్థాయి కంటే రెండింతలు ఎక్కువ. 2025లో ఇన్స్టాలేషన్లు 575,000 యూనిట్లకు చేరుకుంటాయని మరియు 2028 నాటికి 700,000 యూనిట్లను దాటిపోతాయని అంచనా వేస్తోంది.
మార్కెట్ పరిశోధకులు ఫిజికల్ AI లేబుల్ను రోబోటిక్స్, ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ మరియు అటానమస్ మెషీన్లతో సహా విస్తృత సమూహ వ్యవస్థలకు కూడా వర్తింపజేస్తున్నారు. గ్రాండ్ వ్యూ రీసెర్చ్ 2025లో గ్లోబల్ ఫిజికల్ AI మార్కెట్ US$81.64 బిలియన్లుగా అంచనా వేయబడింది మరియు 2033 నాటికి US$960.38 బిలియన్లకు చేరుకుంటుందని అంచనా వేసింది, అయినప్పటికీ విక్రేతలు భౌతిక వ్యవస్థల్లో తెలివితేటలను ఎలా నిర్వచిస్తారు అనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
మోడల్ అవుట్పుట్ నుండి భౌతిక చర్య వరకు
పాలనా సవాలు సాఫ్ట్వేర్-మాత్రమే ఆటోమేషన్ నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే భౌతిక వ్యవస్థలు కార్యాలయాలు, మౌలిక సదుపాయాలు మరియు మానవ వినియోగదారుల చుట్టూ పనిచేయగలవు. స్పష్టమైన భద్రతా పరిమితులు అవసరమయ్యే పరికరాలకు కూడా వాటిని కనెక్ట్ చేయవచ్చు. మోడల్ అవుట్పుట్ రోబోట్ కదలిక లేదా యంత్ర సూచనగా మారుతుంది. సెన్సార్ డేటా ఆధారంగా కూడా ఇది నిర్ణయం కావచ్చు. ఇది భద్రతా పరిమితులు మరియు ఎస్కలేషన్ మార్గాలను సిస్టమ్ రూపకల్పనలో భాగంగా చేస్తుంది.
Google DeepMind యొక్క రోబోటిక్స్ పని ఈ వాతావరణంలో AI మోడల్లు ఎలా స్వీకరించబడుతున్నాయి అనేదానికి ఇటీవలి ఉదాహరణ. కంపెనీ మార్చి 2025లో జెమిని రోబోటిక్స్ మరియు జెమినీ రోబోటిక్స్-ERలను పరిచయం చేసింది, వీటిని రోబోటిక్స్ కోసం జెమిని 2.0లో రూపొందించిన మోడల్లుగా మరియు AI ని రూపొందించినట్లు వివరిస్తుంది. జెమిని రోబోటిక్స్ అనేది రోబోట్లను నేరుగా నియంత్రించడానికి రూపొందించబడిన విజన్-లాంగ్వేజ్-యాక్షన్ మోడల్, అయితే జెమిని రోబోటిక్స్-ER ప్రాదేశిక అవగాహన మరియు టాస్క్ ప్లానింగ్తో సహా మూర్తీభవించిన తార్కికంపై దృష్టి పెడుతుంది.
ఈ రకమైన నమూనాను ఉపయోగించే రోబోట్ ఒక వస్తువును గుర్తించడం, సూచనలను అర్థం చేసుకోవడం మరియు కదలికల క్రమాన్ని ప్లాన్ చేయడం అవసరం కావచ్చు. పని సరిగ్గా పూర్తయిందో లేదో కూడా అంచనా వేయాలి. ఇది మోడల్ ప్రవర్తన మరియు సిస్టమ్ యొక్క యాంత్రిక పరిమితులు రెండింటినీ కలిగి ఉన్న నియంత్రణ సమస్యను సృష్టిస్తుంది.
ఉపయోగకరమైన రోబోలకు సాధారణత, ఇంటరాక్టివిటీ మరియు సామర్థ్యం అవసరమని Google DeepMind తెలిపింది. సాధారణత్వం తెలియని వస్తువులు మరియు పరిసరాలను కవర్ చేస్తుంది. పరస్పర చర్య మానవ ఇన్పుట్ మరియు మారుతున్న పరిస్థితులకు సంబంధించినది. నైపుణ్యం అనేది ఖచ్చితమైన కదలిక అవసరమయ్యే భౌతిక పనులను సూచిస్తుంది.
జెమిని రోబోటిక్స్ సహజ-భాష సూచనలను అనుసరించగలదని మరియు బహుళ-దశల మానిప్యులేషన్ పనులను చేయగలదని గూగుల్ డీప్మైండ్ దాని ప్రయోగ సామగ్రిలో పేర్కొంది. ఉదాహరణకు మడత కాగితం, వస్తువులను బ్యాగ్లో ప్యాక్ చేయడం మరియు శిక్షణ సమయంలో కనిపించని వస్తువులను నిర్వహించడం వంటివి ఉన్నాయి.
భౌతిక AI కోసం సాంకేతిక అవసరాలు భాషా అవగాహన కంటే విస్తృతమైనవి. సిస్టమ్లకు దృశ్యమాన అవగాహన మరియు ప్రాదేశిక తార్కికం అవసరం. వారికి టాస్క్ ప్లానింగ్ మరియు సక్సెస్ డిటెక్షన్ కూడా అవసరం. రోబోటిక్స్లో, విజయాన్ని గుర్తించడం ముఖ్యం ఎందుకంటే ఒక పని పూర్తయిందా, అది మళ్లీ ప్రయత్నించాలా లేదా ఆపివేయాలా వద్దా అని సిస్టమ్ నిర్ణయించాలి.
Google DeepMind యొక్క Gemini Robotics-ER 1.6, ఏప్రిల్ 2026లో ప్రవేశపెట్టబడింది, ఆ ఫంక్షన్లు కొత్త మోడల్లలో ఎలా ప్యాక్ చేయబడుతున్నాయో చూపిస్తుంది. ఇంటర్మీడియట్ దశల ద్వారా తర్కించి, ముందుకు వెళ్లాలా లేదా మళ్లీ ప్రయత్నించాలా వద్దా అని నిర్ణయించుకునే సామర్థ్యంతో, ప్రాదేశిక తర్కం, టాస్క్ ప్లానింగ్ మరియు విజయాన్ని గుర్తించడంలో మద్దతునిచ్చే మోడల్గా కంపెనీ వివరిస్తుంది.
జెమినీ API ద్వారా ప్రివ్యూలో జెమిని రోబోటిక్స్-ER 1.6 అందుబాటులో ఉందని Google డెవలపర్ డాక్యుమెంటేషన్ చెబుతోంది. డాక్యుమెంటేషన్ దీనిని విజన్-లాంగ్వేజ్ మోడల్గా వివరిస్తుంది, ఇది జెమిని యొక్క ఏజెంట్ సామర్థ్యాలను రోబోటిక్స్కు తీసుకువస్తుంది. ఆ సామర్థ్యాలలో దృశ్య వివరణ, ప్రాదేశిక తార్కికం మరియు సహజ-భాష ఆదేశాల నుండి ప్రణాళిక ఉన్నాయి.
Google AI స్టూడియో జెమిని మోడల్లతో పనిచేయడానికి డెవలపర్ వాతావరణాన్ని అందిస్తుంది, అయితే జెమిని API ఆ మోడల్లను అప్లికేషన్లలోకి చేర్చడానికి ఒక మార్గాన్ని అందిస్తుంది. మూర్తీభవించిన AI సందర్భంలో, ఇది డెవలపర్లు ఏజెంట్ అప్లికేషన్లను రూపొందించడానికి టెస్టింగ్ మరియు ప్రాంప్టింగ్ను మరింత దగ్గరగా ఉంచుతుంది.
భద్రతా నియంత్రణలు సిస్టమ్ రూపకల్పనకు మారతాయి
ఈ సిస్టమ్లు టూల్స్కు కాల్ చేయగలిగినప్పుడు, కోడ్లను రూపొందించినప్పుడు లేదా చర్యలను ప్రేరేపించగలిగినప్పుడు పాలన మరింత క్లిష్టంగా మారుతుంది. సిస్టమ్ ఏ డేటాను యాక్సెస్ చేయగలదో, అది ఏ సాధనాలను ఉపయోగించగలదో, ఏ చర్యలకు మానవ ఆమోదం అవసరమో మరియు సమీక్ష కోసం కార్యాచరణ ఎలా లాగిన్ చేయబడిందో నియంత్రణలు నిర్వచించవలసి ఉంటుంది.
మెకిన్సే యొక్క 2026 AI ట్రస్ట్ పరిశోధన ఎంటర్ప్రైజ్ AIలో ఇదే సమస్యను మరింత విస్తృతంగా సూచిస్తుంది. AI వ్యవస్థలు మరింత స్వయంప్రతిపత్తి విధులను చేపట్టినప్పటికీ, కేవలం మూడింట ఒక వంతు సంస్థలు మాత్రమే వ్యూహం, పాలన మరియు ఏజెంట్ AI గవర్నెన్స్లో మూడు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ మెచ్యూరిటీ స్థాయిలను నివేదించాయని కనుగొంది.
రోబోటిక్స్లో, భద్రత అనేది యంత్రం యొక్క భౌతిక ప్రవర్తనను కూడా కలిగి ఉంటుంది. Google DeepMind రోబోట్ భద్రతను ఒక లేయర్డ్ సమస్యగా అభివర్ణించింది, తాకిడిని నివారించడం, శక్తి పరిమితులు మరియు స్థిరత్వం వంటి దిగువ-స్థాయి నియంత్రణలను కవర్ చేస్తుంది, అలాగే అభ్యర్థించిన చర్య సందర్భానుసారంగా సురక్షితంగా ఉందా లేదా అనే దాని గురించి ఉన్నత-స్థాయి తార్కికం.
రోబోటిక్స్ మరియు మూర్తీభవించిన AIలో సెమాంటిక్ భద్రతను అంచనా వేయడానికి ASIMOV అనే డేటాసెట్ను కూడా కంపెనీ పరిచయం చేసింది. భద్రతా సంబంధిత సూచనలను సిస్టమ్లు అర్థం చేసుకోగలవా మరియు భౌతిక సెట్టింగ్లలో అసురక్షిత ప్రవర్తనను నివారించగలవా అని పరీక్షించడానికి డేటాసెట్ రూపొందించబడిందని Google DeepMind తెలిపింది.
సిస్టమ్లు రోబోట్లు, సెన్సార్లు లేదా పారిశ్రామిక పరికరాలకు కనెక్ట్ చేయబడినప్పుడు సాఫ్ట్వేర్ ఏజెంట్ల కోసం ఉపయోగించే అదే నియంత్రణలను నిర్వహించడం కష్టం అవుతుంది. వీటిలో యాక్సెస్ హక్కులు, ఆడిట్ ట్రయల్స్ మరియు తిరస్కరణ ప్రవర్తన ఉన్నాయి. అవి ఎస్కలేషన్ మార్గాలు మరియు పరీక్షలను కూడా కలిగి ఉంటాయి.
NIST AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ మరియు ISO/IEC 42001 వంటి గవర్నెన్స్ ఫ్రేమ్వర్క్లు సిస్టమ్ జీవితచక్రం అంతటా AI ప్రమాదాలు మరియు బాధ్యతలను నిర్వహించడానికి నిర్మాణాలను అందిస్తాయి. భౌతిక AIలో, ఆ నియంత్రణలు మోడల్ ప్రవర్తన, కనెక్ట్ చేయబడిన యంత్రాలు మరియు ఆపరేటింగ్ వాతావరణాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి.
Google DeepMind దాని మూర్తీభవించిన AI అభివృద్ధిలో భాగంగా రోబోటిక్స్ కంపెనీలతో కూడా పని చేసింది. మార్చి 2025లో, కంపెనీ జెమిని 2.0ని ఉపయోగించి హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్లపై Apptronikతో భాగస్వామిగా ఉందని మరియు జెమిని రోబోటిక్స్-ER కోసం విశ్వసనీయ టెస్టర్లలో ఎజైల్ రోబోట్లు, ఎజిలిటీ రోబోటిక్స్, బోస్టన్ డైనమిక్స్ మరియు ఎన్చాన్టెడ్ టూల్స్ను జాబితా చేసింది.
2026 అప్డేట్ బోస్టన్ డైనమిక్స్తో పాటు ఇన్స్ట్రుమెంట్ రీడింగ్ వంటి రోబోటిక్స్ టాస్క్లతో కూడిన పనిని కూడా సూచించింది. ఆ రకమైన వినియోగ సందర్భం దృశ్య అవగాహన, విధి ప్రణాళిక మరియు భౌతిక పరిస్థితుల యొక్క విశ్వసనీయ అంచనాపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
భౌతిక AI పారిశ్రామిక తనిఖీ, తయారీ మరియు లాజిస్టిక్స్కు వర్తిస్తుంది. ఇది సౌకర్యాలు మరియు గిడ్డంగులకు కూడా వర్తిస్తుంది. ఈ సెట్టింగ్లకు వాస్తవ-ప్రపంచ పరిస్థితులను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు నిర్వచించిన పరిమితుల్లో పని చేయడానికి సిస్టమ్లు అవసరం. స్వయంప్రతిపత్త వ్యవస్థలు నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి లేదా అమలు చేయడానికి అనుమతించే ముందు ఆ పరిమితులు ఎలా సెట్ చేయబడతాయి అనేది పాలన ప్రశ్న.
Google DeepMind మరియు Google AI స్టూడియో AI & బిగ్ డేటా ఎక్స్పో నార్త్ అమెరికా 2026 కోసం హ్యాకథాన్ టెక్నాలజీ భాగస్వాములుగా జాబితా చేయబడ్డాయి, ఇది మే 18-19 తేదీలలో శాన్ జోస్ మెక్ఎనరీ కన్వెన్షన్ సెంటర్లో జరుగుతుంది.
(ఫోటో మిచెల్ లువో)
ఇవి కూడా చూడండి: రెగ్యులేటర్లు ఫ్లాగ్ కంట్రోల్ గ్యాప్ల కారణంగా AI ఏజెంట్ గవర్నెన్స్ దృష్టి సారిస్తుంది
పరిశ్రమ ప్రముఖుల నుండి AI మరియు పెద్ద డేటా గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నారా? తనిఖీ చేయండి AI & బిగ్ డేటా ఎక్స్పో ఆమ్స్టర్డామ్, కాలిఫోర్నియా మరియు లండన్లో జరుగుతున్నాయి. సమగ్ర కార్యక్రమం ఇందులో భాగమే టెక్ఎక్స్ మరియు ఇతర ప్రముఖ సాంకేతిక ఈవెంట్లతో కలిసి ఉంది, క్లిక్ చేయండి ఇక్కడ మరింత సమాచారం కోసం.
AI వార్తలు ఆధారితం టెక్ఫోర్జ్ మీడియా. రాబోయే ఇతర ఎంటర్ప్రైజ్ టెక్నాలజీ ఈవెంట్లు మరియు వెబ్నార్లను అన్వేషించండి ఇక్కడ.
