Министерство промышленности и торговли РФ, «Яндекс» и «Сбербанк» совместно разрабатывают унифицированный стандарт ПО для промышленных роботов. Об этом, как сообщает газета «Ведомости», рассказал начальник отдела департамента станкостроения и тяжелого машиностроения Минпромторга Руслан Ахмедов на круглом столе «Промышленная роботизация в России».

Разработка осуществляется в рамках федерального проекта «Развитие промышленной робототехники и автоматизации производства», на который Минпромторг выделил около 350 млрд руб. из госбюджета до 2030 года. Цель заключается в увеличении плотности роботизации — прежде всего в автомобильной, электронной и пищевой отраслях.

В мае 2024 года президент России утвердил Указ «О национальных целях развития РФ на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года», в соответствии с которым одной из приоритетных задач является вхождение России в число 25 ведущих стран мира по плотности роботов в индустриальном секторе к концу текущего десятилетия.

Источник изображения: unsplash.com / Simon Kadula

По данным Минпромторга, сейчас в РФ установлены 14 382 промышленных робота, а их плотность составляет 19 машин на 10 тыс. рабочих. Для сравнения: в мировом масштабе этот показатель равен 162 на 10 тыс. По оценкам Kept, для вхождения в Топ-25 стран по плотности роботизации России необходимо увеличить значение до 194 роботов на 10 тыс. работников к 2030 году. Таким образом, предстоит внедрить дополнительно около 85 тыс. роботов.

Предполагается, что появление унифицированного стандарта ПО позволит ускорить разработку и развёртывание промышленных роботов. Благодаря унификации может быть существенно упрощено масштабирование проектов. Генеральный директор «Дронсхаб групп» полагает, что необходимости делать абсолютно универсальный софт для каждого робота нет. Но целесообразно разрабатывать ПО верхнего уровня, способное работать с широким спектром машин, а также развивать облачные платформы контроля, диспетчеризации и управления.

Компания Kept отмечает, что развитию российского рынка промышленной робототехники препятствуют несколько факторов. Это, в частности, нехватка специалистов на всех уровнях — от менеджмента до инженеров-программистов и сервисных техников. Кроме того, требования к уровню локализации для получения субсидий не соответствуют реальным возможностям производителей, что снижает эффективность господдержки. Наблюдается низкая производительность интеграторов и недостаток финансирования участников рынка. Плюс ко всему себестоимость российских роботов значительно выше китайских аналогов, что связано в том числе с сильной зависимостью от импортных комплектующих.

Компания Submer, специализирующаяся на системах погружного (иммерсионного) охлаждения, работает над роботом ADA (Autonomous Datacenter Assistant) для автоматизации процесса установки и извлечения серверов из резервуаров СЖО, сообщает Datacenter Dynamics.

Резервуары в помещениях дата-центров значительно отличаются от традиционных стоек. Серверы и оборудование из охлаждающей жидкости необходимо погружать и извлекать вертикально. Нередко для этого применяется переносной кран, похожий на лебёдку для снятия автомобильных двигателей. Встречаются и стационарные подвесные системы, если это позволяют ресурсы и размеры помещения. После извлечения серверов необходимо очистить их от диэлектрической жидкости — нередко в процессе используется специальный поддон и чистящий раствор.

Источник изображения: Submer

Робот может значительно ускорить и упростить процесс извлечения и очистки. Сообщается, что подвижная роботизированная платформа появится в продаже в конце 2025 года, хотя исходная версия ADA была представлена ещё в октябре 2021 года. Систему изначально разрабатывали для мониторинга, а также вывода серверов из эксплуатации и ввода в эксплуатацию, в том числе для установки и извлечения серверов из резервуаров с жидкостью. Дополнительной информации о новинке журналистам не представили. По последним данным Submer получила на развитие $55,5 млн.

Помимо Submer автоматизацией установки серверов в резервуарах занималась, например, TMGcore. Она запустила платформу двухфазного иммерсионного охлаждения Otto, которая включала роботизированную лебёдку. Разработанная при сотрудничестве с Olympus Controls, система обеспечивала «горячую замену» с использованием расположенного рядом резервного сервера. В 2021 году была анонсирована версия Ottomobile, которая крепилась к задней части грузовика Ford, спроектированного как мобильный микро-ЦОД. С тех пор компанию купила Modline и включила её в подразделение Airedale.

Акселератор Y Combinator намерен инвестировать в компании, занимающиеся разработкой решений для комплексной автоматизации процесса проектирования, строительства и эксплуатации ЦОД, в том числе в области робототехники и ПО, сообщает Datacenter Dynamics.

Обычно Y Combinator консультирует стартапы на ранних этапах работы, параллельно предоставляя финансирование, «облачные» кредиты, обеспечивая доступ к своим связям и мероприятиям. Взамен инвестор получает около 7 % доли в молодых бизнесах. В частности, с его помощью уже созданы весьма известные Airbnb, Coinbase, Cruise, DoorDash, Dropbox, Instacart, Reddit, Stripe и Twitch. Посредством Y Combinator Сэм Альтман (Sam Altman) ещё до OpenAI основал стартап Loopt. Хотя тот не преуспел, позже сам Альтман стал председателем Y Combinator, а полученные связи помогли ему создать OpenAI.

Y Combinator, как и многие венчурные фонды, в последнее время много внимания уделяет ИИ, а теперь сконцентрировалась на инфраструктурных ИИ-проектах. Компания уже инвестировала в космический ЦОД Lumen Orbit, а также занимающуюся подводными дата-центрами NetworkOcean — «автономные» проекты, где люди фактически не участвуют в эксплуатации и обслуживании.

Источник изображения: İsmail Enes Ayhan/unsplash.com

Теперь Y Combinator ищет компании, способные вовсе исключить людей из всей бизнес-цепочки. В компании заявили, что нужно больше ЦОД, которые следует создавать быстрее и дешевле, с новыми решениями для инфраструктуры питания, охлаждения, закупки материалов и управления проектами. В Y Combinator видят будущее, где автономные системы будут управлять всеми аспектами планирования и создания ЦОД или складов — от выбора площадки до собственно строительства, настройки и эксплуатации. На таких объектах будут 24 часа в сутки должны работать роботы.

Индустрия ЦОД давно проявляет интерес к объектам, не требующим наличие персонала. Например, американская AOL запустила первый подобный объект ещё в 2011 году. Впрочем, пока добиться полной автономности не удаётся — всё равно задействованы десятки людей, клиентов и подрядчиков. Microsoft уже пыталась реализовать Project Natick, но была вынуждена отказаться от него, хотя наработки используются для создания роботов, обслуживающих дата-центры.

Задолго до бума технологий генеративного ИИ системы искусственного интеллекта применялись гиперскейлерами, например, для выбора площадок и управления ёмкостью ЦОД. В каких масштабах используются подобные технологии, хранится в секрете. ПО и системы машинного обучения также используются для регулирования цепочек поставок ЦОД. Впрочем, последние изменения, связанные с масштабным внедрением ИИ, привели к тому, что людям по-прежнему приходится активно участвовать в работе дата-центров. По оценкам Uptime Institute, в сфере ЦОД сегодня работает более 2 млн человек.

Глава Tesla Илон Маск (Elon Musk) сообщил о том, что компания расширяет вычислительную инфраструктуру, необходимую для обучения человекоподобного робота Optimus. По словам Маска, в долгосрочной перспективе этот проект может принести более $10 трлн.

Предполагается, что антропоморфные машины Optimus смогут выполнять самые разные задачи в быту и на производствах, взаимодействия с людьми. Но для разработки ИИ-систем робота требуются огромные вычислительные ресурсы. Маск подчёркивает, что обучение такой машины — гораздо более сложная задача, нежели обучение интеллектуальных автомобилей с автопилотом.

Глава Tesla говорит, что у человекоподобного робота, вероятно, в 1000 раз больше функций, чем у транспортного средства. Это не означает, что обучение масштабируется в 1000 раз, но прирост вычислительных мощностей на порядок всё же необходим. «Потребности в обучении для гуманоидного робота Optimus, по всей видимости, как минимум в 10 раз превышают то, что требуется для создания полнофункционального умного автомобиля», — заявил Маск.

Источник изображения: channeliam.com

Он не стал вдаваться в подробности о том, какая инфраструктура нужна компании для обучения Optimus. Ранее сообщалось, что Tesla планирует ввести в эксплуатацию дата-центр с 50 тыс. ускорителей NVIDIA H100. Кроме того, у компании есть кластер Dojo на базе собственных ускорителей D1. Маск говорит, что с учётом потенциала проекта Optimus даже инвестиции в размере $500 млрд в вычислительные ресурсы могут быть оправданными, хотя такую сумму Tesla на текущем этапе вкладывать не планирует. Вероятно, указанная сумма — это отсылка к проекту Stargate.

Tesla потратила более $10 млрд на капитальные затраты в 2024 году. Примерно столько же средств компания намерена выделить в 2025 и 2026 годах. Ранее Маск говорил, что небольшое количество роботов Optimus будет задействовано на предприятиях Tesla до конца 2024-го. На коммерческом рынке эти человекоподобные машины, как ожидается, появятся в 2026 году.

Команда Microsoft Research поделилась информацией о прототипах робототехники, предназначенной для обслуживания дата-центров. Соответствующую команду компания сформировала год назад. Как передаёт Datacenter Dynamics, её представители заявили о самом начале «фундаментального сдвига» в принципах разработки оборудования и ПО для ЦОД.

Ключевым, по мнению исследователей Microsoft, является отход от попыток создания гуманоидных роботов. Вместо них предлагается использование самодостаточных модульных роботов для узкопрофильных задач, способных заниматься как ремонтом оборудования, так и его текущим обслуживанием. А мониторинг и автоматизация позволят проактивно выявлять возможное поломки до наступления инцидентов. Увы, развитие технологий не привело к существенному снижению отказов в сложных системах, констатируют исследователи. А человеческий фактор становится всё более значимым.

Источник изображений: Microsoft

В Microsoft Research рассказали о прототипах двух роботов, предназначенных для обслуживания ЦОД. Первый оснащён рукой-манипулятором и захватом для обслуживания отдельных трансиверов. Захват позволяет аккуратно поправлять, вставлять и вынимать трансиверы из корзин, не задевая кабели и соседние трансиверы, что нередко случается, когда обслуживанием занимается живой техник. Система машинного зрения позволяет роботу оценивать сложную окружающую среду и автономно ориентироваться в скоплениях кабелей.

Второй робот предназначен для очистки волокон и трансиверов. Трансивер с подключённым кабелем достаточно поместить внутрь робота, что может сделать человек или роборука. Робот способен самостоятельно вынимать кабель из трансивера и осматривать торец кабеля и гнездо в трансивере, при необходимости очищая их. Для человека это довольно трудоёмкий процесс, особенно в случае MPO-кабелей. Робот использует камеры и специальные модули распознавания для определения типа кабеля. Дисплей на роботе позволяет получать вспомогательную информацию оператору и крупным планом осматривать проверяемые подключения.

Теперь компания концентрирует усилия на создании малых модулей для минимизации количества форм-факторов машин, необходимых для поддержки широкого спектра операций. Многие из участников нового проекта работали над роботами для хранилищ Project Silica. Такие роботы способны автономно передвигаться между стойками, а также вверх и вниз по самим стойкам.

Команда разделила процесс эволюции робототехники для ЦОД на четыре этапа. Level 1 предусматривает использование машин для помощи людям, Level 2 допускает частичную автоматизацию, где роботы могут выполнять специальные задачи под наблюдением людей, Level 3 предусматривает высокий уровень автоматизации с ограниченным контролем со стороны людей. Наконец, на уровне Level 4 обеспечена полная автоматизация, все операции по ремонту и обслуживанию ЦОД не нуждаются в человеческом участии.

На уровне Level 4 речь идёт о полностью «самодостаточных» дата-центрах, физически не рассчитанных на участие в процессах людей и оптимизированных для работы в условиях высокой плотности стоек и высокой энергетической эффективности. Люди смогут наблюдать за ЦОД без личного присутствия в помещениях. Учёные подчёркивают, что даже создание роботов первого и второго уровней — непростая задача, и сейчас их усилия направлены именно на такие системы. Тем не менее считается, что после достижения второго уровня переход к Level 3–4 будет легче.

Конечно, над проектами роботизации ЦОД работают не только в Microsoft. Google тоже создаёт технологии, способные заменить людей при обслуживании дата-центров, а роботов-сопровождающих и робособак-патрульных уже используют довольно широко по всему миру разные вендоры. Интересно, что Meta✴ тоже начала создание роботов с систем TopoOpt для обслуживания сетей.

В Google занялись испытаниями роботов для управления и обслуживания оборудования в своих дата-центрах. Как сообщает Datacenter Dynamics со ссылкой на Рика Миллера (Rich Miller) из Data Center Frontier, соответствующую информацию представитель Google обнародовал в ходе недавнего мероприятия Open Compute Summit — роботы уже действуют на одном из объектов.

В Google заявили, что роботы помогут кардинально пересмотреть подход к масштабированию операций, а их внедрение благотворно скажется на безопасности и надёжности работ. Робототехника может сыграть важную роль в задачах вроде перемещения компонентов и стоек, мониторинга оборудования и даже его обслуживания и ремонта. В прошлом году компания начала эксперименты по использованию роботов для замены вышедших из строя накопителей. А сейчас компания намерена привлечь роботов к обслуживанию стоек с ускорителями, которые значительно тяжелее традиционных стоек.

Источник изображений: Google / OCP

Использование роботов для обеспечения работы ЦОД давно рассматривается гиперскейлерами и колокейшн-провайдерами. Впрочем, в большинстве случаев речь идёт о робособаках вроде моделей, выпускаемых Boston Dynamics, Unitree Go1 и Anybotics. Такие модели обычно выполняют в основном патрульные функции — для охраны и оповещения об инцидентах. Пока что Google использует довольно массивную, автономно передвигающуюся платформу собственной разработки.

В 2023 году Microsoft создала команду, занимающуюся автоматизацией работы ЦОД вообще и роботами в частности. В том же году Digital Edge, Digital Realty, Scala Data Centers, и Oracle протестировали роботов для выполнения самых разных операций в дата-центрах. А вот у японской NTT Data подход иной — компания создала робота Ugo на моторизованной платформе, который получил две роборуки-манипулятора.

ABB Robotics объявила о сотрудничестве с американским стартапом Molg для разработки роботизированных микрозаводов, способных восстанавливать и перерабатывать неисправное оборудование ЦОД. По данным Datacenter Dynamics, микрозаводы Molg автономно собирают и разбирают сложные электронные устройства вроде серверов, ноутбуков и промышленной электроники.

Поскольку многие из таких устройств содержат редкоземельные элементы, автоматизация их переработки обеспечит определённые экономические преимущества — материалы можно будет применять в новых устройствах. Микрозаводы предназначены для гиперскейлеров, управляющих крупными сетями дата-центров, и компаний, занятыми утилизацией различных IT-активов (IT Asset Disposition-компании).

Интерес к новым разработкам подогревается значительным прогрессом вычислительной техники. В результате появилась насущная необходимость обновлять оборудование на объектах гиперскейлерах более регулярно, что ведёт к появлению электронных отходов в больших объёмах.

Источник изображений: Molg

По словам представителя Molg, инвестиции ABB позволят ускорить работу по созданию более экоустойчивого, «циклического» производственного процесса для электроники, благодаря чему обеспечен круговорот в индустрии ценных материалов и повышается надёжность цепочки поставок.

«Циркулярный» подход к ЦОД стал весьма популярным. К 2030 году масса мировых электронных отходов должна достичь 75 млн тонн. Микрозаводы для их утилизации должны сыграть важную роль в сокращении таких отходов — также они поддержат более эффективные и устойчивые операции в секторе ЦОД.

В результате развития экоустойчивых подходов к переработке гиперскейлеры нарастили инвестиции в компании, занимающиеся утилизацией. Так, Microsoft инвестировала в Cyclic Materials — подконтрольный REE стартап, специализирующийся на переработке жёстких дисков. Seagate также пришла к восстановлению и очистке б/у HDD. Lenovo готова продавать восстановленные ПК и серверы. Amazon создала целую фабрику по восстановлению и переработке собственного серверного оборудования. А Meta✴ и вовсе экспериментирует с технологиями утилизации строительных отходов с помощью грибов.

Глобальная консалтинговая компания Accenture и NVIDIA объявили о расширении партнёрства, в рамках которого Accenture создала новую бизнес-группу Accenture NVIDIA Business Group с целью помочь предприятиям быстро внедрить и масштабировать ИИ-решения. Также будет проведено обучение 30 тыс. сотрудников Accenture по всему миру полному набору ИИ-технологий NVIDIA. Это одна из крупнейших сделок на рынке.

Новая структура Accenture сосредоточится на стимулировании корпоративного внедрения так называемых «агентных систем ИИ», используя преимущества ключевых программных платформ NVIDIA. Как сообщает ресурс CRN, директор по ИИ Accenture Лань Гуань (Lan Guan) заявил на встрече с журналистами, что агентные системы включают в себя «армию ИИ-агентов», которые работают вместе с людьми, чтобы «принимать решения и точно выполнять задачи даже в самых сложных рабочих процессах».

Согласно пресс-релизу, агентные системы — это прорыв в области генеративного ИИ. Они могут автономно действовать в соответствии с намерениями пользователя, создавать новые рабочие процессы и предпринимать действия с учётом окружения, что может целиком реорганизовать бизнес-процессы или отдельные функции. По словам Гуаня, в отличие от чат-ботов, таких как ChatGPT, ИИ-агенты не требуют запросов и подсказок от людей и не предназначены для автоматизации уже существующих бизнес-шагов.

Источник изображения: Accenture

В своей работе Accenture NVIDIA Business Group будет полагаться на собственную платформу AI Refinery, которая использует полный стек NVIDIA AI, включая NVIDIA AI Foundry, AI Enterprise и Omniverse для продвижения таких направлений, как реорганизация процессов, моделирование на основе ИИ и суверенный ИИ. AI Foundry помогает в разработке кастомных ИИ-моделей, предоставляя доступ к базовым моделям, фреймворкам и инструментам. AI Enterprise предлагает микросервисы и инструменты для разработки, оптимизации и развёртывания приложений ИИ. Наконец, Omniverse ориентирована на создание цифровых двойников производственных процессов и т.п.

Accenture также заявила, что открывает сеть инженерных ИИ-центров в Сингапуре, Токио, Малаге и Лондоне, которые помогут ей во внедрении агентных систем ИИ. Эти центры станут частью Центра передового ИИ Accenture (Center for Advanced AI) в дополнение существующим филиалам в Маунтин-Вью и Бангалоре, и будут сосредоточены на подборе и тюнинге базовых моделей с последующим крупномасштабном инференсом. Кроме того, Accenture предложит NVIDIA NIM Agent Blueprints, шаблоны ИИ-приложений NIM Agent Blueprints для типовых бизнес-задач.

Источник изображения: Simon Kadula / Unsplash

В частности, Accenture подготовит Blueprint для моделирования производств с использованием парка роботов, который объединяет NVIDIA Omniverse, Isaac и Metropolis. Accenture планирует использовать эти новые возможности в Eclipse Automation, принадлежащей её компании по автоматизации производств. Это позволит вполовину ускорить подготовку проектов и почти на треть сократить время развёртывания.

Следует отметить, что на прошлой неделе Accenture сообщила о том, что в 2024 финансовом году, закончившемся 31 августа, у неё было на $3 млрд новых заказов на генеративный ИИ, $1 млрд из которых пришёлся на IV квартал. Для NVIDIA партнёрство с Accenture является частью реализации плана по расширению влияния на глобальных системных интеграторов (GSI) и другие многонациональные компании, которые имеют значительное влияние на предприятиях. Например, Infosys год назад заявила, что обучит и сертифицирует в рамках партнёрства с NVIDIA 50 тыс. сотрудников, которые изучат особенности аппаратных и программных ИИ-решений NVIDIA.

Оператор дата-центров Digital Edge, действующий в азиатско-тихоокеанском регионе, проводит испытания специализированного робота в ЦОД Narra 1 в Маниле (Филиппины). Как сообщает Datacenter Dynamics, прототип предназначен для сопровождения клиента по территории объекта.

По словам представителя компании, Nora используется для регистрации и своеобразного «эскорта» клиентов. Робот сопровождает посетитетелй до их серверных стоек. Поддерживается распознавание лиц для идентификации и голосовое управление. Считается, что благодаря роботу у персонала ЦОД освободится время для выполнения более сложных и насущных задач. Digital Edge и Threadborne анонсировали совместное строительство Narra 1 в 2021 году, а в этом году ЦОД начал работу. Объект рассчитан на 2200 стоек и 10 МВт мощности.

Источник изображения: Digital Edge

Судя по всему, Nora — это адаптированный робот Temi 3. Модель высотой около метра весит 12 кг и представляет собой «умного» робота-помощника, оснащённого многочисленными камерами, лидаром, микрофонами и динамиками, а также сенсорным дисплеем. Робот может передвигаться со скоростью до 1 м/с и способен проработать на одном заряде до восьми часов — зарядка осуществляется автономно, с помощью специальной док-станции.

Это не единственный проект, предусматривающий использование роботов для автоматизации некоторых задач в ЦОД. Например, Digital Realty, Novva, Oracle, Kio и Scala применяют робособак для патрулирования и сбора данных. В NTT Data представили «торс на колёсах» с роботизированными руками. Модель применяется в 15 дата-центрах и может проверять уровень влажности, температуру и прочие показатели, а также выполнять несложные задания. Над собственным роботом работает и подразделение NTT Comms.

Перемещение серверных стоек вместе с уже смонтированными серверами было бы слишком непростой задачей для грузчиков-людей, но решение есть — как сообщает The Register, на мероприятии Open Compute Summit представлена специальная тележка компании Jtec Industries, предназначенная для перемещения на значительные дистанции полностью укомплектованных стоек.

Полностью загруженная стойка стандарта ORV2 или ORV3 весит порядка 1500 кг, поэтому для обычного грузчика безопасно переместить её с места на место непросто. Сама Jtec специализируется на моторизированных тележках, способных аккуратно перемещать объекты на складах, в том числе автономно.

Источник изображения: Jtec

Как считают в Jtec, среди гиперскейлеров уже имеется спрос на оборудование для перемещения новых и утилизируемых стоек в больших количествах. И Server Rack Cart вполне способна выполнять подобные миссии — перевозка осуществляется с помощью управляемого оператором или автономного транспортного средства. Поскольку Jtec является одним из партнёров в OCP, гиперскейлерам будет проще доверить своё дорогостоящее во всех отношениях оборудование складским роботам.

В процессе транспортировки тележка с помощью специального механизма приподнимает стойку и может свободно перемещать её туда, куда необходимо. В процессе разработки Jtec сотрудничала с одним из разработчиков автономных транспортёров, а также с неназванным гиперскейлером, судя по всему, с Meta✴. Во всяком случае, именно в павильоне последней на OCP Summit можно увидеть оборудование Jtec.

Как сообщают в Jtec, прототипы успешно внедрили и теперь они работают в нескольких ЦОД гиперскейлера, но пока продукт ожидает финального тестирования безопасности эксплуатации. Первое внедрение готовых продуктов должно состояться в IV квартале 2023 года.