Previziuni Analog Devices pentru 2026: de la Edge AI și micro-inteligență la robotică autonomă

Previziuni Analog Devices pentru 2026: de la Edge AI și micro-inteligență la robotică autonomă

Analog Devices privește spre 2026 și către progresele tehnologice care vor crea noi oportunități și vor modela viața noastră de zi cu zi. Suntem încântați să vă împărtășim perspectivele și previziunile lui Massimiliano „Max” Versace, vicepreședinte al Emergent AI la Analog Devices, precum și ale lui Paul Golding, vicepreședinte Edge AI și Robotics, Analog Devices.

Următoarele previziuni sunt atribuite lui Dr. Massimiliano “Max” Versace, vicepreședinte al Emergent AI, Analog Devices.

Dr. Massimiliano “Max” Versace, Vicepreședinte Emergent AI, Analog Devices

1. Inteligența artificială distribuită va transforma robotica umanoidă de nouă generație până la sfârșitul anului 2026.

Până la sfârșitul anului 2026, arhitecturile de AI distribuită, care combină detecția cu calculul neuromorfic și calculul în memorie vor trece de la programele pilot la o implementare comercială timpurie. Vom vedea sisteme robotice umanoide care se vor apropia puțin mai mult de sistemele biologice, în care circuitele locale din organele senzoriale și căile spinale gestionează reflexele și echilibrul, permițând mișcări mai fluide și mai adaptabile, reducând radical consumul de energie și eliberând creierul central pentru a „gândi și planifica”.

Aceste salturi tehnologice vor începe cu senzori inteligenți care încorporează calcul AI inovator, cum ar fi arhitecturi neuromorfice și de calcul în memorie, direct în senzor. Combinația dintre AI distribuită și arhitecturi inovatoare de calcul AI va reduce semnificativ latența și consumul de energie, permițând AI permanent activ la margine (edge) și oferind procesoarelor mai mari spațiu pentru raționament, planificare și învățare la nivel superior, în loc să se ocupe de microgestionarea buclelor de control continue senzori-motoare. Prin activarea procesării AI în timp real, cu latență redusă la margine, roboții vor deveni mai eficienți, mai receptivi și capabili de abilități senso-motorii aproape biologice. Această schimbare va determina o transformare radicală a capacității lor de a se angaja în medii complexe și dinamice, cu o coordonare fluidă și fiabilă și va deschide calea către o robotică umanoidă practică și omniprezentă.

2. Ascensiunea calculului analogic AI va marca anul 2026.

Istoric marginalizat din cauza limitărilor de scalabilitate și precizie, calculul analogic reapare în 2026, pe măsură ce arhitecturile digitale se confruntă cu blocaje legate de consumul de energie, latență și memorie, fără soluții clare la orizont. Acest lucru este deosebit de important în mediile edge, unde capacitatea de reacție în timp real și eficiența energetică sunt o necesitate.

Calculul analogic AI utilizează fizica substratului de detecție și procesare pentru a efectua calcule, transformând energia direct în inferență AI. Aceasta este o abordare diferită a calculului AI față de procesoarele digitale convenționale, care separă detecția de calcul. AI-ul analogic îmbină aceste straturi într-un cadru unificat, în care inteligența începe chiar de la nivelul senzorului.

Până la sfârșitul anului 2026, vom asista la implementările inițiale și la adoptarea acestei tehnologii, în special în robotică, dispozitive purtabile și aplicații autonome, unde AI analogică permite reacții în timp real, interacțiuni mai fluide, durată de viață mai lungă a bateriei și un comportament mai natural al dispozitivelor pe care le alimentează.

Următoarele previziuni sunt atribuite lui Paul Golding, vicepreședinte Edge AI și Robotică la Analog Devices.

1. În 2026, inteligența artificială va părăsi ecranele și va intra în lumea fizică.

Paul Golding, Vicepreședinte Edge AI și Robotică la Analog Devices

Următoarea frontieră a AI va fi inteligența fizică. Legile de scalare care au alimentat succesul modelelor lingvistice și vizuale de mari dimensiuni vor continua până în 2026, dar se vor extinde către modele care învață din vibrații, sunete, magnetism și mișcare – atribute persistente ale lumii fizice. Prevăd că aceste modele de raționament fizic vor migra din centrele de date către margine, alimentând un nou tip de autonomie fluidă care gândește și acționează local, sensibilă la fizica locală și fără a recurge la servere centralizate.

Astfel de modele vor învăța dinamic din situații noi, fiind expuse doar la câteva exemple de circumstanțe necunoscute. Gândiți-vă la un robot mobil din unitatea de producție, care poate raționa singur și poate determina ce să facă atunci când se confruntă cu un obstacol neașteptat. Ne putem aștepta la o creștere a “modelelor mondiale” hibride, care combină raționamentul matematic și fizic cu dinamica bazată pe date și senzori, precum și la sisteme care nu doar descriu lumea, ci participă activ la ea și învață, după cum spune Richard Sutton, din propria “experiență”.

2. Audio va deveni principala interfață a inteligenței artificiale în electronica de consum.

Audio este pe cale să devină un canal de raționament, iar acest lucru se va manifesta semnificativ în 2026. Odată cu convergența sunetului spațial, fuziunii senzorilor și raționamentului pe dispozitiv, electronica de consum va evolua către companioni contextuali. Ochelarii de realitate augmentată și dispozitivele auditive, precum căștile și sistemele audio din vehicule, vor interpreta “în mod silențios” mediul nostru, deducând intenții, emoții și prezență.

Aceste salturi tehnologice vor duce la o reducere semnificativă a zgomotului în dispozitivele noastre auditive, la o durată de viață mai lungă a bateriei și la apariția unor noi factori de formă care nu au fost încă imaginați. Experiența auditivă permanentă, deja în creștere în rândul generației Z, va deveni din ce în ce mai răspândită, susținută de “auzul super-uman” al unui AI sensibil la context.

3. AI-ul agentic va da naștere unor modele fizic inteligente, antrenate în medii de simulare de înaltă fidelitate.

Următoarea evoluție în Edge AI va fi inteligența agentică. În viitor, sistemele agentice vor decide, nu doar vor prezice și vor acționa în mod autonom în lume, prin intervenții fizice repetate testate în medii simulate. Pentru a susține acest lucru, până în 2026 vor apărea gemenii digitali, care vor conferi modelelor AI de mari dimensiuni o conștientizare a sistemului fizic.

Imaginați-vă modele AI care învață să prezică forțe în loc de text, dar în siguranța unui mediu simulat scalabil. Modelele fundamentale fizic inteligente vor combina raționamentul cu inteligența provenită de la senzori pentru a orchestra mașini, simulări și date. Astăzi, multe fabrici dispun de tehnologia necesară pentru a efectua întreținerea predictivă, dar vă puteți imagina un viitor în care un agent din fabrică acționează direct pe baza acestei predicții. Acesta redirecționează în mod autonom linia de producție către o mașină mai sănătoasă, ajustează funcționarea unei mașini suprasolicitate la 70% pentru a-i prelungi durata de viață și coordonează agenții lanțului de aprovizionare pentru a ajusta stocurile – totul fără intervenția umană.

4. AI va avea momentul său de debut odată cu apariția micro-inteligenței.

În 2026, va apărea o nouă clasă de modele recursive, de dimensiuni foarte reduse – sisteme compacte cu o profunzime remarcabilă de raționament într-un domeniu restrâns, dar capabile să funcționeze la margine. Gândiți-vă la ele ca la micro-inteligențe, mai degrabă decât la simple modele mici: fluide, adaptabile și specifice sarcinilor, dar totuși capabile de abstractizare și reflecție.

Ele vor ocupa o poziție intermediară între AI-ul programat rigid, întâlnit astăzi la margine și modelele de bază extinse, precum GPT-5, alimentând raționamentul specializat pe cipuri, în senzori și în interiorul celor mai mici sisteme, acționând ca orchestratori ai agenților specializați care încep să apară astăzi.

Aceste noi tipuri de modele vor apărea din cursa pentru construirea de sisteme inteligente fluide, încurajată de Premiul ARC și inițiative similare. Prevăd apariția unor noi tipuri de repere de performanță AI, menite să măsoare și să încurajeze un nou tip de inteligență inginerească – micro-inteligențe multi-agent care pot colabora pentru a rezolva probleme inginerești complexe, trecând de la lumea provocărilor matematice abstracte (cum ar fi olimpiadele de matematică) la sisteme practice de rezolvare a problemelor.

 
Analog Devices

Vizitați https://ez.analog.com

Glosar de termeni

• Edge AI – Inteligență artificială implementată direct la nivelul dispozitivelor (senzori, echipamente, sisteme autonome), fără a depinde de procesarea în cloud, permițând latență redusă și consum energetic optimizat.
• AI neuromorfică – Paradigmă de calcul care imită modul de funcționare al sistemului nervos biologic, utilizând circuite și arhitecturi special concepute pentru procesare eficientă și adaptivă a informației.
• Calcul în memorie (In-Memory Computing) – Tehnică de procesare în care calculele sunt realizate direct în memoria în care sunt stocate datele, reducând transferurile de date și consumul de energie.
• AI analogică – Abordare de calcul AI care exploatează proprietățile fizice ale materialelor și semnalelor analogice pentru a realiza inferențe, integrând detecția și procesarea într-un singur strat.
• Inteligență fizică – Formă de inteligență artificială capabilă să perceapă, să înțeleagă și să interacționeze cu lumea fizică, utilizând informații senzoriale precum mișcarea, vibrațiile, sunetul sau forțele mecanice.
• Modele mondiale (World Models) – Modele AI care construiesc o reprezentare internă a mediului fizic, permițând simularea, predicția și luarea deciziilor în contexte dinamice.
• AI agentic – Sisteme AI capabile să ia decizii autonome și să acționeze în medii reale sau simulate, pe baza obiectivelor și observațiilor proprii.
• Gemeni digitali – Reprezentări virtuale ale sistemelor fizice reale, utilizate pentru simulare, analiză și optimizare în timp real.
• Micro-inteligență – Modele AI compacte, specializate, capabile de raționament profund într-un domeniu restrâns și optimizate pentru funcționare la margine.