🛑 Когда ИИ в роботизации вреден: 6 красных флагов

Хайп заставляет пихать нейросети везде. Но есть чёткие границы, где «интеллект» — это лишний риск, дорогой оверхед и дыра в безопасности.

🚫 Чек-лист: когда НЕ надо внедрять

1. Святая стабильность Деталь 10 лет приезжает с точностью до микрона. Процесс идеален в 99.9% случаев. Вердикт: Классический контроллер сделает быстрее и без вероятностной ошибки. ИИ здесь — стрельба из пушки по воробьям.

2. Цена ошибки — катастрофа Нейросеть всегда допускает мизерный процент брака «по настроению». В авиации или медицине просверлить не там или потерять 100 мс на анализ — недопустимо. Безопасность требует жёсткого детерминизма, а не «чёрного ящика».

3. Экономика не бьётся Чтобы научить робота сортировать дешёвый мусор, нужно собрать терабайты данных и поставить дорогую 3D-камеру. Вопрос: Может, проще оставить человека или поставить пневмосортировку за 50 долларов?

4. Нет данных — нет мозгов Если дефект встречается раз в полгода, вы физически не насобираете выборку для обучения. ИИ без данных бесполезен и будет тупить.

5. Юридический вакуум Кто крайний, если нейросеть «не узнала» руку наладчика в полумраке? Алгоритм сложения ответственности за «решение ИИ» до сих пор серый. В отраслях с жестким аудитом (SIL/PL) проще доказать логику простого датчика.

6. Проблема решается «костылём» Задача: проверить наличие детали в тисках. Плохо: ставить стереокамеру с нейросетью. Отлично: поставить датчик касания. Он не подвисает, не требует GPU и работает в грязном цеху без перенастройки.

⚡️ Главный принцип: Если среду можно жёстко структурировать, а ответ — свести к двоичному коду (да/нет), выкиньте ИИ из сметы. Лучшая нейросеть та, которую вы вовремя заменили пружиной и концевиком.