A Toyota fordulata: 400 ezer „partnerrobotot” tervez munkába állítani a gyáraiban
150 ezer robot a cég saját üzemeiben, 250 ezer pedig a csoport többi gyárában állhat majd munkába 2028-tól – derült ki a Toyota Motor Europe brüsszeli központjában tartott befektetői tájékoztatón. A Toyota robotok tehát nem csak kísérleti darabok lesznek, hanem a teljes gyárhálózat részévé válhatnak.
Szeptemberben a Toyota vezetői a befektetőknek mutatták be, hogyan alakítanák át a vállalatcsoport gyárait. A terv szerint 2028-tól évente mintegy 1000 milliárd jent, nagyjából 6,4 milliárd dollárt fordítanának automatizálásra, és
a gyárhálózatban körülbelül 400 ezer robot állna munkába.
A szám a hagyományos ipari robotokat és az új, ember mellett dolgozó gépeket együtt tartalmazza, beleértve az elöregedett berendezések cseréjét is. Ide tartoznak a Toyota saját üzemei, a csoportvállalatok gyárai és a nagy beszállítók telephelyei egyaránt.
A Toyota becslésként ismertette a számokat. Azt sem közölte, hogy a 400 ezer robotból mennyi lesz humanoid:
érdemes felfigyelni rá, hogy a Toyota robotok említésekor a saját anyagaiban következetesen partnerrobotról és nem humanoidról beszél.
A bemutató főszereplője az ELEY volt. A név az Embodied Learning robot for Enhanced Yield rövidítése, magyarul nagyjából a „jobb termelékenységért fizikailag tanuló robot”. Az 50 kilós gép kerekeken gurul, két karján kétujjas „megfogó” van, és akkumulátorról vagy vezetékről működik.
A brüsszeli bemutatón pólókat hajtogatott: ezt két hét alatt, körülbelül 1500 gyakorlás után tanulta meg szinte hibátlanul elvégezni. A Toyota néhány ELEY-t már ma a szerelősorok mellé állított, hogy ott, éles környezetben tanulják a munkát.
Partner vagy humanoid?
A Toyota tehát a saját anyagaiban nagy ívben kerüli a humanoid szót. Az ELEY-t partnerrobotnak, új típusú robotnak vagy következő generációs gépnek nevezi. Ehhez képest a nemzetközi szaksajtó, például az Automotive World, humanoidként ír róla.
Az érzékeny szóválasztásnak két magyarázata is lehet. Az első mérnöki. A kerekes alap stabilabb a két lábon járásnál, és egy gyárcsarnok sík padlóján egyszerűbb vele megbízható működést elérni. Az ELEY ízületei ráadásul úgy készültek, hogy a kar engedjen, ha külső erő éri, és ne feszüljön ellene. A mérnökök ezt „visszahajthatóságnak” (backdrivability) nevezik. Így a gép kisebb kockázattal érintkezhet tárgyakkal és emberekkel.
Legalább ilyen fontos a második magyarázat, a kommunikáció. A Toyota hivatalos oldalán az ELEY-t bemutató interjú címe: „A jövő megváltoztatása gyengéd érintéssel”. A szöveg olyan robotot ígér, amely igazi partnerként fejlődik a dolgozó mellett. Ez a fogalmazás inkább a gyári munkás mellé álló segítőről beszél, míg a humanoid inkább olyan utódot jelezne, amely átveheti a helyét.
Jamada Tosihide, az ELEY egyik fejlesztője három területet nevez meg, ahol szerinte az ELEY egyelőre elmarad a világ élvonalától. Az első a megbízhatóság hosszú üzemidő alatt. A második az ismételhetőség, vagyis hogy a megfogó minden alkalommal egészen pontosan ugyanoda érjen. A harmadik a gépi tanuláshoz szükséges adatrendszer. A fejlesztők éppen ezért a valós gyári körülményekhez közeli helyzetben akarják futtatni a robotot, hogy a sikerekből és a kudarcokból egyaránt tanulóadatot gyűjtsenek.
A robot ellesi a mozdulatokat
Az ELEY különlegessége a tanulás módja. A régi ipari robotok minden mozdulatát programozók írták meg sorról sorra.
Az ELEY-t viszont úgy tanítják, mint egy inast: a mestert figyelve sajátítja el a mozdulatokat. A Toyota oldalán látható egyik videó szerint a fejlesztők egy órán át gyűjtenek adatot egy feladatról, feldolgozzák, majd rátöltik a robotra.
Az ELEY a Toyota amerikai kutatóintézete, a Toyota Research Institute (TRI) nagy viselkedési modelljeire épül. Ezek a modellek
a ChatGPT-hez hasonló generatív mesterséges intelligencia rokonai, csak szöveg helyett mozdulatokat hoznak létre.
Mi az a nagy viselkedési modell?
A ChatGPT-féle nagy nyelvi modellek rengeteg szövegből tanulják meg, hogyan folytassanak egy mondatot. A nagy viselkedési modell (angolul Large Behavior Model, LBM) ugyanezt teszi a mozgással. Robotok munkájáról készült felvételekből tanulja meg, hogyan folytasson egy mozdulatsort. Figyeli a kamerák képét és a robot saját testhelyzetét, megkapja szövegesen a feladatot (például „hajtsd össze a pólót”), és ebből kiszámolja, mit csináljon a következő pillanatokban.
A TRI 2023 szeptemberében mutatta be ezt a módszert, amelyet a Columbia Egyetem kutatóival közösen fejlesztett ki. Robotjaik akkor már több mint 60 finom mozdulatot igénylő feladatot tanultak meg így, például folyadékok öntését, szerszámok használatát és puha, alakváltó tárgyak kezelését. Egyetlen új programsort sem kellett hozzá írni, elég volt új adatot adni a robotnak: néhány tucat bemutatás után a robot önállóan hajtotta végre az új mozdulatsort. Russ Tedrake, a TRI robotikai kutatásokért felelős alelnöke szerint a módszer olyan feladatoknál is jól működik, amelyek korábban rendkívül nehezek voltak a robotoknak: textíliával, folyadékkal és formájukat változtató tárgyakkal.
A TRI azóta nagy léptékben is kipróbálta a modelljeit. Egy 2026-ban a Science Robotics szaklapban megjelent tanulmány szerint közel 1700 órányi adaton tanították őket. A modell egyszerre bő másfél másodpercnyi mozdulatot tervez előre. Az előzetesen betanított modellnek egy új feladathoz háromszor-ötször kevesebb bemutatás kell, mint a nulláról induló robotnak.
A kutatók szerint robotadatból még közel sincs annyi, mint szövegből az interneten, a tanulás mégis már jóval kisebb adatmennyiségnél is látványosan javul.
A robot keze a mester kezén
A gyárban a tanítás jelenleg így néz ki: a dolgozók olyan szerszámot, „kesztyűt” húznak az ujjaikra, amely az ELEY kétujjas megfogóját utánozza. Ezzel végzik el újra és újra a szokásos feladataikat, a robot pedig ezekből a bemutatásokból sajátítja el a mozdulatsort. Az autoevolution beszámolója szerint olyan munkákról van szó, mint a textil védőhuzatok és csomagtartó-borítások kezelése, a védőfólia lehúzása ragasztós alkatrészekről, vagy a bőr és a kárpit buborékmentes felsimítása az utastér paneljein.
Ezek éppen azok a tapintásérzékeny feladatok, amelyeket hagyományos programozással alig lehetett megoldani.
A Toyota a megtanult tudást központilag gyűjtené össze. Így
amit egy japán gyárban megtanult egy ELEY, azt a világ többi Toyota-csoport üzemének robotjai is megkapnák, újabb gyakorlás nélkül.
A tervekben az is szerepel, hogy a robotok később az új dolgozók betanításában is részt vegyenek.
Hogy miért olyan értékes a helyi tudás, arra Marcus Horn, a dotspot nevű ipari szoftvercég vezérigazgatója hívja fel a figyelmet, igaz, nem teljesen elfogulatlanul, hiszen cége éppen ilyen tudásrögzítő eszközöket árul. Horn példája szerint hiába veszünk fel húszéves tapasztalattal rendelkező karbantartó mérnököt, hat-kilenc hónapba telik, mire kiismeri az üzemet. Meg kell tanulnia például, hogy a négyes sor nyáron túlmelegszik, vagy hogy az egyik hibakód félrevezető jelzést ad.
Egy robot pontosan ilyen helyzetbe kerül. Az általános képességeket ugyan „olcsón” megkapja, a helyi tudást viszont csak az adott gyár dolgozóinak munkájából lehet kinyerni, és ezt az adatot senki nem árulja.
A Toyota a helyi tudást a legtapasztaltabb dolgozóitól gyűjti:
a vállalatcsoport 60 gyárában 18 ezer úgynevezett takumi dolgozik, vagyis több évtizedes gyakorlattal rendelkező mesterember, és az ő tudásukat akarják tanítóadatként rögzíteni.
Magyarul: a mester felveszi a robot kezét formázó szerszámot, és a saját munkájával állítja elő azt az adatot, amelyből a gép később ugyanezt a munkát végzi majd.
Nakadzsima Hiroki, a Toyota ügyvezető alelnöke így fogalmazott: „Olyan világra törekszünk, ahol a robotok együtt élnek az emberekkel, és nem helyettesítik őket.” Gill Pratt, a TRI akkori vezérigazgatója már 2023-ban hasonlóan beszélt: szerinte a robotikai kutatásaik célja az, hogy felerősítsék az emberek képességeit, és nem az, hogy kiváltsák őket.
Az Automotive World cikkének szerzője, Stewart Burnett szerint a bírálók szemében a vállalat csak célt fogalmazott meg, s nem tett ígéretet arra, hogy a robotok tényleg nem váltják majd ki az embereket. A már említett dél-koreai DigitalToday arról ír, hogy a munkavállalói szervezetek szerint a robotok és a mesterséges intelligencia terjedése elbocsátásokhoz vezethet, és nyomást gyakorolhat a bérekre és a munkakörülményekre.
A takumi szót magyarul többnyire mesterembernek fordítják, de a japán kifejezés jelentése ennél tágabb. Leggyakoribb írásjegye, a 匠, kézművest, mesterembert jelent. A rokon 巧 ügyességet és leleményt fejez ki, a 工 pedig magát a munkát, az alkotást. A szó jelentésében így a kézügyesség mellett a lelemény és a hosszú évek alatt felhalmozott tapasztalat is benne van.
A Toyota luxusmárkájánál, a Lexusnál a takumi nem köznyelvi fordulat, hanem hivatalosan odaítélt cím. A vállalat szerint egy szakma magas szintű elsajátításához tízezer óra gyakorlás kell, a takumi címhez további hatvanezer. Ez a hatvanezer óra napi nyolc órával és évi 250 munkanappal számolva önmagában nagyjából harminc év. A Lexus Kjúsú szigetén lévő Mijata-üzemének 7700 dolgozója közül 19-en viselik a címet.
A vizsgán a jelöltnek origamiból kell macskát hajtogatnia kevesebb mint kilencven másodperc alatt, ráadásul egyetlen kézzel, a nem domináns kezével.
Az elkészült macskának pedig tökéletesnek kell lennie. A Lexus fényezőrobotjainak mozgása már most a takumimesterek kézmozdulataira épül.
A takumi fogalmát jól szemlélteti a Lexus saját dokumentumfilmje, amelyet 2019-ben mutattak be, „Takumi – A 60,000-hour story on the survival of human craft” címmel. A film négy japán mesterembert követ, akik egész életüket egyetlen szakma tökéletesítésének szentelték: van köztük egy két Michelin-csillagos kaiszeki séf, egy papírkivágás-művész (kirie), a világ legrégebbi, csaknem 1450 éves építőipari cégének templomépítő ácsmestere, és egy autóipari takumi is, Szuganuma Kacuaki, aki 32 éve dolgozik a cégnél, és a Lexus Aicsi prefektúrabeli, Tahara nevű gyárában a végellenőrzésért felel.
A YouTube-on látható alkotás felteszi azt a kérdést: mi marad az emberi kézműves tudásból egy olyan világban, amely egyre pontosabb és egyre gyorsabb gépeket épít?