Generate QR code
Open Access
Subscription Access
Physical artificial intelligence: new opportunities and threats. Basic concepts and applications
Abstract
The article presents the basic concepts and operating principles of physical AI, its development prospects, and shows the need for its legal regulation.
About the Authors
S. Ablameyko
http://innosfera.by
Belarusian State University
Belarus
Belarusian State University
Belarus
Sergey Ablameyko, Professor. academician
Faculty of Mechanics and Mathematics
Minsk
URL: https://innosfera.belnauka.by
R. Bogusch
http://innosfera.by
Polotsk State University named after Euphrosyne Polotsk,
Belarus
Polotsk State University named after Euphrosyne Polotsk,
Belarus
Richard Bogusch, Head of the Department, Doctor of Technical Sciences, Professor
Faculty of Information Technology
Polotsk
URL: https://innosfera.belnauka.by
M. Ablameyko
http://innosfera.by
Belarusian State University
Belarus
Belarusian State University
Belarus
Maria Ablameyko, Associate Professor of the Faculty, Candidate of Law, Associate Professor
Faculty of Law
Minsk
URL: https://innosfera.belnauka.by
References
1. О’Коннелл М. Искусственный интеллект и будущее человечества. – М., 2019.
2. Глобальный атлас регулирования искусственного интеллекта. Восточный вектор / под. ред. А.В. Незнамова. – М., 2022.
3. Стори В., Юэ В.Т., Чжао Д. Л., & Лукьяненко Р. Генеративный искусственный интеллект: развивающиеся технологии, растущее влияние на общество и возможности для исследований // https://link.springer.com/article/10.1007/s10796-025-10581-7.
4. Сильный искусственный интеллект: на подступах к сверхразуму / Александр Ведяхин [и др.]. – М., 2021.
5. Y. Li, Z. Li, Y. Duan and A.B. Spulber. Physical artificial intelligence (PAI): the next-generation artificial intelligence // Frontiers of Information Technology and Electronic Engineering. 2023. Vol. 24, №8. Р. 1231–1238. Doi: 10.1631/FITEE.2200675.
6. Salehi V. Fundamentals of Physical AI // Journal of Intelligent System of Systems Lifecycle Management. 2025. Vol. 2. // doi: 10.71015/z6mc6967.
7. Богуш Р.П. Увеличение точности реидентификации людей на основе двухэтапного обучения сверточных нейронных сетей и аугментации / С.А. Игнатьева, Р.П. Богуш // Информатика. 2023. № 20(1). С. 40–54.
8. Dewi R.S., Kawakib A. N., Laili M. N., Fauziah A. L., Sabrina S. R., & Hana R. L. A Systematic Review of Physical Artificial Intelligence (Physical AI): Concepts, Applications, Challenges, and Future Directions. Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA), 2025. №4(3). P. 2246–2253 // doi: 10.59934/jaiea.v4i3.1101.
9. Sapkota R., Cao Y., Roumeliotis K., Karkee M. Vision-Language-Action (VLA) Models: Concepts, Progress, Applications and Challenges // doi: 10.48550/arXiv.2505.04769.
10. Волфенштейн К. Физический ИИ, Индустрия 5.0 и робототехника // https://xpert.digital/ru.
11. Embedding high-resolution touch across robotic hands enables adaptive human-like grasping // https://arxiv.org/html/2412.14482v3.
12. KineSoft: Learning Proprioceptive Manipulation Policies with Soft Robot Hands // https://arxiv.org/html/2503.01078v2#bib.bib1.
13. Real-is-Sim: Bridging the Sim-to-Real Gap with a Dynamic Digital Twin for Real-World Robot Policy Evaluation // https://arxiv.org/html/2504.03597v1.
14. Журавков М., Босяков С., Щербаков С. Технологии искусственного интеллекта: системы компьютерного моделирования в прикладных исследованиях // Наука и инновации. 2023. № 4 (242). С. 43–51.
Review
For citations:
Ablameyko S., Bogusch R., Ablameyko M. Physical artificial intelligence: new opportunities and threats. Basic concepts and applications. Science and Innovations. 2026;(5):33-38. (In Russ.)
Views:
64
JATS XML
Email this article 