Arm CEOのRene Haas氏は、AIを搭載した人型ロボットが今後5～10年で工場業務の大部分を引き受けることで製造業に変革をもたらす可能性があると予測した。
人型ロボットを工場に引き付ける主な要因の1つは、現在使用されているロボットアームやその他の自動機械と比較した利点であるとハース氏は述べた。従来の工場ロボットは、単一のタスク専用に設計された機械であり、その特定の機能に合わせてハードウェアとソフトウェアが最適化されています。対照的に、汎用ヒューマノイド ロボットは、現実世界の移動を支援するますます洗練された「物理 AI」と組み合わせることで、さまざまなタスクをその場で実行するための命令を迅速に変更できます。
ハース氏は月曜、サンフランシスコで開催されたフォーチュンのブレーンストームAIカンファレンスで、「今後5年間で、工場の仕事のかなりの部分がロボットに置き換えられるだろう。その理由の1つは、これらの物理的なAIロボットが異なる作業に再プログラムできることだ」と語った。
「過去の工場ロボットの問題の 1 つは、工場のピック アンド プレース機械だとすると、1 つのタスクに対してのみ最適化されていたということです。ソフトウェアは 1 つのタスクに対して、ハードウェアは 1 つのタスクに対してでした。今、ソフトウェアがすべて AI で、実行することで学習する汎用ヒューマノイドを設計すれば、大規模な工場労働者を完全に置き換えることができます。」と彼は言いました。
AIやロボットが企業で普及するにつれて、これらの労働者やより広範な雇用市場に何が起こるのか、多くの政策立案者や業界関係者の間で懸念が高まっており、労働者の再訓練からユニバーサル・ベーシック・インカムに至るまで、さまざまなアイデアが議論されている。
ハース氏は雇用問題については具体的に言及しなかったが、物理的AIの広範な導入は、世界的な製造ダイナミクスを再構築し、潜在的に大量の工場作業を自動化することで、世界的な競争力の平準化に役立つ可能性があると示唆した。 「物理的な AI は優れた実現要因となるでしょう」と彼は言いました。
ハース氏はまた、ウェイモの自動運転車が物理的AIの可能性を示す初期の指標であると指摘した。
同氏は、次世代の自律システムに必要なハードウェアははるかに少なくなる可能性があると述べた。現在の自動運転車には周囲を調査するためのレーダーとカメラが装備されていますが、より高度な AI モデルを使用する将来の反復では、より少ないセンサーで動作する可能性があります。これは、厳密なデータ収集ではなく、人工知能に依存して意思決定を行えることを意味します。
半導体サプライチェーンには「多数の単一障害点」が存在します。
Armは自社チップの製造や販売を行っておらず、クアルコムやアップルなどの企業が製造するプロセッサで使用されるアーキテクチャを設計し、ライセンス供与している。 Armの設計に基づいたチップは、スマートフォンや冷蔵庫から自動車やサーバーに至るまであらゆるものに使用されており、ほとんどの人が個人または自宅に50～100個のArmチップを搭載しているとハース氏は述べた。
この広範な使用と市場シェアは、Arm のチップ設計の人気を高めたエネルギー効率とパフォーマンスを証明しています。しかし、それは半導体のサプライチェーンにもリスクをもたらします。
この脆弱性について尋ねられたとき、ハース氏は業界内の極端な市場集中を認め、複数の大企業がそれぞれ半導体サプライチェーンの重要な部分を支配しているという事実を指摘した。
「半導体のサプライチェーンには多数の単一障害点があります…TSMCは、地政学的に世界の非常に興味深い地域にあります。また、ASMLと呼ばれる地球上の1つの企業から提供されている、これらのファブに導入する必要がある非常に高度なデバイスもあります。」
過去 1 年間、新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、こうしたサプライチェーンの脆弱性の一部が露呈し、チップ不足により消費者は数週間にわたって新車用のキーフォブを入手できなくなりました。ハース氏は、今回の危機は「多数の単一障害点を抱える半導体サプライチェーンの機能にすぎない」と述べた。
ハース氏は、業界全体が集中リスクと「共存することを学んでいる」と述べた。
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