Panasonic Holdings przedstawia KMC — modele referencyjne dla fizycznej sztucznej inteligencji

11 listopada 2026 r. Panasonic Holdings ogłosił inicjatywę Manufacturing Commons, której nazwa projektu to KMC. Jej celem jest opracowanie w Japonii modeli referencyjnych dla sztucznej inteligencji i robotyki w ramach współpracy przemysłu, administracji publicznej i środowiska akademickiego, a następnie wdrożenie ich w miejscach pracy.

KMC jest częścią szerszych działań na rzecz przyspieszenia rozwoju fizycznej sztucznej inteligencji opartej na doświadczeniach z praktyki. Polegają one na wykorzystywaniu sztucznej inteligencji w fizycznych miejscach pracy poprzez połączenie jej z wiedzą specjalistyczną z zakresu produkcji. Firma chce usprawnić procesy badawcze, projektowe i produkcyjne, w miarę jak zastosowanie sztucznej inteligencji wykracza poza środowiska cyfrowe.

Proponowany obieg uczenia się rozpoczyna się od tego, że sztuczna inteligencja czerpie wiedzę z doświadczenia, umiejętności i osądów pracowników. Pracownicy korzystają z uzyskanych analiz i propozycji, a nowa wiedza i dane powstałe w wyniku tej pracy wracają do systemu, by mógł się dalej uczyć. Celem Panasonic jest nieustanne, dwukierunkowe uczenie się ludzi, miejsc pracy i sztucznej inteligencji w obszarach badań, projektowania i produkcji.

W ramach KMC organizacje miałyby dzielić się technologiami produkcyjnymi, wiedzą i kontaktami międzyfirmowymi oraz międzyorganizacyjnymi. Deklarowanym celem Panasonic jest połączenie potencjału japońskiego przemysłu wytwórczego w model produkcji konkurencyjny na skalę globalną.

W komunikacie wskazano również na wizję technologiczną na 2040 r. Działu Technologii, która łączy rozwój technologii ze wspólnym tworzeniem rozwiązań z partnerami. Jako technologie wspólne dla różnych obszarów badań, w tym robotyki, systemów sensorycznych i podejść opartych na modelach, wymieniono sztuczną inteligencję oraz systemy cyberfizyczne, łączące analizę cyfrową z działaniami w świecie fizycznym.

Dane produkcyjne i zastosowania procesowe

Strategia opiera się na ponad stuletnim doświadczeniu w produkcji materiałów i urządzeń, a także w obszarach systemów sensorycznych, sterowania i procesów produkcyjnych. Wykorzystuje również techniki wykwalifikowanych pracowników oraz metody przekształcania zjawisk fizycznych w użyteczne dane. Dzięki temu działania w dziedzinie sztucznej inteligencji mają podstawy zarówno w operacjach fabrycznych, jak i w oprogramowaniu.

Jednym z obszarów produkcji wymienionych w komunikacie są perowskitowe ogniwa słoneczne w formie szkła. Technologie materiałowe Panasonic oraz stosowane w produkcji wyświetlaczy techniki powlekania metodą druku atramentowego, obróbki laserowej i uszczelniania umożliwiają wytwarzanie szkła generującego energię, przeznaczonego do okien i ścian. Firma planuje wykorzystywać informatykę i sztuczną inteligencję do opracowywania materiałów oraz optymalizacji parametrów procesów. Działalność biznesowa rozpoczęła się od sprzedaży egzemplarzy przedseryjnych we wrześniu 2026 r., a pełnoskalową produkcję seryjną planuje się uruchomić w kwietniu 2029 r. w ośrodku rozwoju technologii produkcji seryjnej w Nagahamie, w prefekturze Shiga.

Prace nad półprzewodnikami koncentrują się na zaawansowanych urządzeniach do montażu końcowego, służących do trójwymiarowego układania chipów oraz do innych zastosowań w produkcji nowej generacji. Łączą technologie modyfikacji powierzchni plazmą, precyzyjnego łączenia, drukowania, kontroli i transportu. Nowo uruchomiony projekt dotyczący zastosowania sztucznej inteligencji w obudowach półprzewodników łączy badania z rozwojem działalności biznesowej. Analiza danych procesowych i obrazów z kontroli jakości prowadzona przez sztuczną inteligencję ma wspierać przewidywanie jakości, wyszukiwanie optymalnych parametrów procesów oraz określanie specyfikacji urządzeń.

T-Rex jako przykład zastosowania robotyki

Osobny komunikat badawczy Panasonic z 5 listopada 2026 r. pokazuje, jakiego rodzaju prace nad robotyką leżą u podstaw tej strategii. Panasonic Holdings i Panasonic R&D Company of America opracowały system T-Rex we współpracy z naukowcami z UC Berkeley, NVIDIA, Stanford University, Sapienza University of Rome i ItalAI. System integruje dotykowe informacje z czubków palców z modelem łączącym wizję, język i działanie. Model przekształca obrazy i instrukcje w języku naturalnym w działania robota, dzięki czemu jego ruchy można korygować w miarę zmian warunków kontaktu.

T-Rex generuje ogólne działania za pomocą modułu wizyjno-językowego działającego z częstotliwością około 5 Hz, czyli pięciu aktualizacji na sekundę, podczas gdy moduł dotykowy koryguje ruch z częstotliwością około 20 Hz. Dzięki temu system może reagować na poślizg lub zbyt mocny nacisk bez ponawiania wolniejszego rozpoznawania obrazu przy każdej korekcie. W artykule o T-Rex opisano zbiór danych obejmujący 100 godzin i bogaty w informacje dotykowe, a także architekturę Mixture-of-Transformers o zmiennej częstotliwości, która obsługuje różne szybkości przetwarzania.

Panasonic podaje, że średni wskaźnik powodzenia w 12 rzeczywistych zadaniach wymagających kontaktu wyniósł 65%, w porównaniu z 35% dla najskuteczniejszej metody porównawczej oraz 42% po usunięciu informacji dotykowych. W ramach oceny sprawdzano między innymi przewracanie stron, przenoszenie jajek, nakładanie pasty do zębów, otwieranie zamków, wyjmowanie kart i wkręcanie żarówek. Zadania te wymagały precyzyjnego kontrolowania siły oraz pracy z obiektami podatnymi na odkształcenia.

Panasonic planuje przyszłe zastosowania obejmujące wkładanie, wyjmowanie i dokręcanie elementów w produkcji oraz obsługę elastycznych lub kruchych przedmiotów w logistyce. Celem jest zmniejszenie obciążenia pracowników i złagodzenie niedoboru siły roboczej. Kluczowym sprawdzianem dla KMC będzie to, czy współdzielona wiedza produkcyjna pomoże przekształcić wyniki badań, takie jak T-Rex, w modele referencyjne wielokrotnego użytku w zakładach produkcyjnych i placówkach logistycznych.