Flexion Robotics zaprezentowało, jak modułowe roboty radzą sobie w trudnym terenie i podczas zadań związanych z oczyszczaniem, wykazując solidność w zakresie wydajności i realizacji inżynieryjnej. Takie systemy wyraźnie nie pozostają już na etapie laboratoryjnym, lecz podejmują decyzje w rzeczywistym, niekontrolowanym środowisku. Jednak im bardziej wychodzimy na zewnątrz, w kierunku rzeczywistego świata, tym bardziej te autonomiczne systemy nie mogą być jedynie takie, które dobrze wyglądają w ruchu. Kluczowe pytanie nie brzmi, czy mogą wykonać zadanie, ale: Dlaczego w danym momencie podjęły taką decyzję? Czy percepcja była poprawna? Czy ścieżka decyzyjna spełniała normy bezpieczeństwa i operacyjne? ▚▚ Jeśli te informacje można uzyskać tylko z logów lub wyjaśnień producenta, to system w zasadzie pozostaje czarną skrzynką. A w pracy w terenie, podczas oczyszczania po katastrofie lub w publicznych środowiskach, czarna skrzynka jest nieakceptowalna. Prawdziwie wdrażalne autonomiczne roboty do pracy na zewnątrz potrzebują zweryfikowanych zapisów decyzji. Nie chodzi o retrospekcję, ale o możliwość udowodnienia, że każdy kluczowy ruch wynikał z zgodnej percepcji, wnioskowania i procesu wykonawczego. Gdy autonomiczne systemy zaczynają ponosić rzeczywiste ryzyko, zaufanie nie może być budowane na podstawie demonstracji, lecz musi być wspierane przez weryfikację. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs