Preview

Наука и инновации

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

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. Абламейко
http://innosfera.by
Белорусский государственный университет
Беларусь

Сергей Абламейко, профессор, академик

механико-математический факультет

Минск

URL: https://innosfera.belnauka.by



Р. Богуш
http://innosfera.by
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
http://innosfera.by
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.)

Просмотров: 61

JATS XML


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1818-9857 (Print)
ISSN 2412-9372 (Online)