רובוטים, AI ואוטונומיה: הטכנולוגיה העמוקה תאתגר את העולם בשנים הקרובות
בשנה הקרובה תחום הטכנולוגיות העמוקות (Deep Tech) צפוי לצמוח בצורה משמעותית, צמיחה הנובעת מהתכנסות תחומי הרובוטיקה והבינה מלאכותית. באמצעות חיישנים שונים, מודלים מתקדמים, ולולאות משוב בזמן אמת, צפויה בשנים הקרובות מהפכה באופן שבו טכנולוגיות אלו ישתלבו בתעשייה ובחברה.
מערכות רובוטיות אוטונומיות
בשנת 2026 הרובוטיקה צפויה לעבור שינוי מהותי; מעבר מביצוע משימות פשוטות לאוטונומיה מתואמת, כלומר מערכות המתקשרות ומתאמות בין מספר סוכנים עם מעורבות אנושית מינימלית. תחום זה יאיץ מערכות רובוטיות המשתמשות בסוכני AI בזמן אמת. בין אם מדובר במחסנים אוטומטיים המסוגלים לשנות מסלולים בזמן אמת, ובין אם רחפנים המתקשרים ע"פ דרישות המשימה- טכנולוגיות עמוקות ידחפו את המערכות לרמות גבוהות יותר של קבלת החלטות עצמאית.
בתעשייה שבה הרובוטיקה מהווה כבר שנים כלי מרכזי לשיפור הפרודוקטיביות, רובוטיקה מבוססת בינה מלאכותית צפויה להיות הגורם המרכזי לאוטומציה פנים-ארגונית ולחוסן תפעולי מול אתגרי שרשרת האספקה בשנת 2026.
חשוב לציין, המעבר מאוטומציה צרה לאוטונומיה רחבה תלוי באמינות מיזוג חיישנים, ארכיטקטורות בקרה מודולריות ולולאות משוב מהירות. מהנדסי רובוטיקה פונים יותר ויותר למודלים מרובי רובוטים הפותרים משימות מורכבות בשיתוף פעולה, ומשפרים משמעותית את מהירות הפעולה ויכולת ההסתגלות, לעומת שיטות אוטומציה ישנות ומבודדות.
Physical AI- ההבטחה מתממשת
Physical AI - בינה מלאכותית שמתקשרת עם העולם הפיזי דרך רובוטים, היא אחת השאיפות השאפתניות ביותר בעידן שלנו. לקראת 2026, רעיון זה מתפתח מסקרנות מחקרית לפריסה בשטח. דוגמה לכך היא Gemini Robotics של Google DeepMind, הממחישה כיצד בינה מלאכותית רב-מודלית (ראייה, שפה) יכולה להעצים רובוטים להבין סביבות ולבצע משימות מורכבות מעבר לתכנות הקלאסי. במקביל, סטארטאפים כמו Figure AI, שגייסו למעלה ממיליארד דולר בסבב האחרון, מפתחים פלטפורמות אנושיות שמיועדות ללמוד מהאדם ולפעול בסביבות לא מובנות (unstructured environments). אלה ממחישים את שאיפת ה-Deep Tech להרחיב את הרובוטים מעבר למפעלים ולהכניסם לבתים, קמפוסים, מקומות עבודה, ולשירותים שונים בחיי היום-יום.
המשמעות היא שהרובוטים ילמדו יותר ויותר מהאדם, יסתגלו בזמן אמת, וישתפו פעולה עם בני אדם בסביבות דינמיות ובלתי צפויות. מדובר בפריצת דרך משמעותית לעומת רובוטיקה מסורתית, שלרוב דורשת תנאים אידיאליים, כמו שמצויים, לדוגמא, במפעלים. היכולת לשלב ראייה ושפה והיכולת ליצר פעולה דרך physical AI יוצרת מערכות המסוגלות להסיק, לקבל החלטות בזמן אמת ולהגיב בסביבה הפיזית- סממן נוסף של אינטליגנציה אמיתית.
המעבר מרובוטים המבצעים תנועות מוגדרות מראש, למערכות המשפרות את התנהגותן מניסיון אמיתי- אינו עוד תאורטי. בשנת 2025, רובוטים כירורגיים אוטונומיים הצליחו לבצע בהצלחה ניתוחי רקמות רכות במודלים במספר ניסויים, תוך שימוש ברשתות נוירונים המדמות את התנהגות המומחים האנושיים. הישג זה מרמז על עתיד שבו רובוטים יכולים לשדרג, ובמקרים מסוימים לבצע באופן אוטונומי, התערבויות כירורגיות אמיתיות בסביבות מבוקרות.
2026 - שנה של אינטגרציה ובגרות
בשנת 2026, ה-Deep Tech יוגדר לא רק ע"י חומרה או אלגוריתמים בנפרד, אלא על ידי אינטגרציה של מערכות חכמות, לולאות למידה מתמשכות ואוטונומיה מתואמת. רובוטיקה כירורגית תתקדם לעבר למידה מכל מטופל; מערכות רב-רובוטיות מתואמות ינחו את משימותיהן בעצמן; ו-Physical AI תתמודד עם סביבות שבעבר נחשבו מורכבות מדי או קטנות מדי עבור מכונות. מגמות אלו יחד מסמנות עתיד לא רק של מכונות חכמות יותר, אלא של מערכות חכמות המשולבות עמוק בפעילות האנושית בחיינו היום-יומיים.
ד"ר יוסי נתן הוא מייסד שותף, נשיא והמנהל הרפואי הראשי בחברת ForSight Robotics, המתמחה בתחום רפואת העיניים באמצעות רובוטיקה כירורגית
