Физический искусственный интеллект: новые возможности и угрозы. Основные понятия и области применения
Аннотация
Показаны основные понятия и принципы работы физического ИИ, перспективы его развития, а также обосновывается необходимость его правового регулирования.
Об авторах
С. АбламейкоБелорусский государственный университет
Беларусь
Сергей Абламейко, профессор, академик
механико-математический факультет
Минск
URL: https://innosfera.belnauka.by
Р. Богуш
Полоцкий государственный университет им. Евфросинии Полоцкой
Беларусь
Рихард Богуш, заведующий кафедрой, доктор технических наук, профессор
факультет информационных технологий
Полоцк
URL: https://innosfera.belnauka.by
М. Абламейко
Белорусский государственный университет
Беларусь
Мария Абламейко, доцент факультета, кандидат
юридических наук, доцент
юридический факультет
Минск
URL: https://innosfera.belnauka.by
Список литературы
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.
Рецензия
Для цитирования:
Абламейко С., Богуш Р., Абламейко М. Физический искусственный интеллект: новые возможности и угрозы. Основные понятия и области применения. Наука и инновации. 2026;(5):33-38.
For citation:
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.)
JATS XML

















