هیتاچی با تکیه بر تخصص صنعتی وارد رقابت هوش مصنوعی فیزیکی می‌شود

هوش مصنوعی فیزیکی (Physical AI) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که مستقیماً ربات‌ها، ماشین‌آلات و زیرساخت‌های صنعتی را در دنیای واقعی کنترل می‌کند. برخلاف مدل‌های زبانی یا چت‌بات‌ها، خطای این نوع هوش مصنوعی می‌تواند به توقف کارخانه، اختلال در حمل‌ونقل یا حتی خطرات جانی منجر شود.

در حالی که شرکت‌هایی مانند OpenAI و گوگل بر توسعه مدل‌های پایه چندوجهی تمرکز دارند و انویدیا زیرساخت‌های محاسباتی این حوزه را فراهم می‌کند، هیتاچی مسیر متفاوتی را انتخاب کرده است: اتکا به دانش عمیق صنعتی و فیزیکی.

چرا هوش مصنوعی فیزیکی به درک عمیق از دنیای واقعی نیاز دارد؟

به گفته «کوسوکه یانای»، معاون مرکز نوآوری فناوری–هوش مصنوعی هیتاچی، پیاده‌سازی موفق هوش مصنوعی فیزیکی بدون دانش پایه‌ای از فیزیک، تجهیزات صنعتی و منطق‌های کنترلی امکان‌پذیر نیست.

هیتاچی طی دهه‌ها فعالیت در حوزه‌هایی مانند راه‌آهن، انرژی، شبکه‌های برق و سیستم‌های کنترل صنعتی، حجم عظیمی از داده‌ها و دانش مهندسی انباشته کرده است؛ دانشی که اکنون به ستون فقرات استراتژی Physical AI این شرکت تبدیل شده است.

نمونه‌های واقعی: از کارخانه تا راه‌آهن توکیو

✅ همکاری با Daikin Industries

در همکاری با شرکت دایکین، هیتاچی سامانه‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی توسعه داده که خرابی تجهیزات تولید سیستم‌های تهویه مطبوع صنعتی را تشخیص می‌دهد.

این سیستم با تحلیل سوابق تعمیرات، دستورالعمل‌ها و نقشه‌های فنی، می‌تواند تشخیص دهد کدام قطعه در حال خرابی است؛ کاری که پیش‌تر فقط توسط مهندسان باتجربه انجام می‌شد.

✅ همکاری با راه‌آهن شرق ژاپن (JR East)

در پروژه‌ای دیگر، هیتاچی هوش مصنوعی‌ای طراحی کرده که علت ریشه‌ای اختلال‌ها در سیستم کنترل ترافیک ریلی توکیو را شناسایی کرده و به اپراتورها در تصمیم‌گیری سریع کمک می‌کند.

در شبکه‌ای که روزانه میلیون‌ها مسافر را جابه‌جا می‌کند، کاهش زمان عیب‌یابی تأثیر مستقیمی بر کیفیت زندگی شهری دارد.

کاهش زمان توسعه نرم‌افزارهای صنعتی با AI

هیتاچی در کنفرانس ASE 2025 نتایج دو پروژه تحقیقاتی را ارائه کرد که هدف آن‌ها کاهش زمان توسعه و تست نرم‌افزارهای کنترلی صنعتی بود.

• صنعت خودرو: استفاده از RAG برای تولید خودکار اسکریپت‌های تست ECU که منجر به کاهش ۴۳٪ زمان تست شد.
• لجستیک و انبارداری: ماژولار‌سازی نرم‌افزار کنترل ربات‌ها با ROS برای تطبیق سریع با محیط‌های جدید.

ایمنی؛ قلب تپنده هوش مصنوعی فیزیکی

برخلاف هوش مصنوعی مصرفی، خطا در هوش مصنوعی فیزیکی پیامدهای واقعی دارد. به همین دلیل، هیتاچی ایمنی را به‌عنوان یک محدودیت مهندسی در طراحی سیستم لحاظ کرده است.

این رویکرد شامل اعتبارسنجی ورودی‌ها، بررسی خروجی‌ها، و پایش بلادرنگ رفتار مدل‌ها برای جلوگیری از انحراف خطرناک است.

زیرساخت، دوقلوهای دیجیتال و آینده Physical AI

بازوی زیرساخت دیجیتال هیتاچی یعنی Hitachi Vantara، با استفاده از سرورهای NVIDIA RTX PRO و پلتفرم Hitachi iQ، در حال توسعه دوقلوهای دیجیتال برای شبیه‌سازی سیستم‌های فیزیکی در مقیاس بزرگ است.

معماری IWIM نیز با اتصال مدل‌های زبانی، مدل‌های بینایی و ابزارهای شبیه‌سازی، بستری یکپارچه برای توسعه هوش مصنوعی فیزیکی فراهم می‌کند.

جمع‌بندی

رقابت در حوزه هوش مصنوعی فیزیکی هنوز به پایان نرسیده است، اما استراتژی هیتاچی نشان می‌دهد که در این میدان، تنها قدرت مدل‌ها تعیین‌کننده نیست؛ بلکه دانش صنعتی، داده‌های عملیاتی و تجربه مهندسی نقش کلیدی دارند.

همکاری‌های موفق با دایکین و JR East نشان می‌دهد که این رویکرد نه‌تنها نظری، بلکه کاملاً عملی و قابل استقرار در دنیای واقعی است.