Dom to nie muzeum. Automatyzacja sprzątania zmienia codzienne nawyki Polaków

Polska mentalność dotycząca prowadzenia domu ulega wyraźnej zmianie.

Z najnowszego badania ABR Sesta wynika, że zrezygnowaliśmy z dążenia do sterylnej perfekcji na pokaz. Czystość i porządek traktujemy obecnie w kategoriach komfortu psychicznego, a sprzęt AGD ma po prostu redukować zjawisko tzw. „drugiego etatu” po powrocie z pracy.

Badanie zrealizowane metodą CAWI na próbie 805 osób (w wieku 18-80 lat) obala mit pedantycznego podejścia do domowych porządków. Współczesny polski dom nie jest już traktowany jak przestrzeń wystawowa, w której każdy element musi leżeć pod linijkę.

Czystość jako element dobrostanu

Zamiast zapachu chloru i sterylnej bieli, Polacy oczekują od własnego mieszkania przede wszystkim relaksu. Aż 72% respondentów zadeklarowało, że zachowanie porządku wprost przekłada się na poprawę ich codziennego samopoczucia. Co ciekawe, na pytanie o skojarzenia ze słowem „porządek”, ankietowani nie wskazywali czystości samej w sobie. Główne skojarzenia to:

• Komfort i wygoda – 54% wskazań,
• Miła atmosfera w domu – 51% wskazań,
• Dobre samopoczucie i spokój – 49% wskazań.

Dla 70% badanych porządek to synonim spokoju, a nie dążenia do pedantycznej perfekcji.

Automatyzacja a podział obowiązków

Statystyki pokazują, że po inteligentne roboty sprzątające sięgają przede wszystkim osoby, które borykają się z brakiem czasu. Aż 81% użytkowników tego typu rozwiązań to ludzie aktywni zawodowo, a 55% z nich to pary wychowujące dzieci.

Wdrożenie automatyzacji w domach przynosi wymierne skutki w zarządzaniu czasem wolnym i podziale obowiązków:

• 64% respondentów uważa, że dzięki urządzeniom autonomicznym odzyskało czas dla siebie.
• 57% ankietowanych zauważa, że technologia pomaga w sprawiedliwym i partnerskim podziale domowych obowiązków, ucinając konflikty o kolejność sprzątania.
• 46% badanych twierdzi, że sprzęt (np. aplikacje do obsługi urządzeń) zwiększa zaangażowanie innych domowników, w tym dzieci, w dbanie o wspólną przestrzeń.

Tor przeszkód, czyli realia polskich podłóg

Raport weryfikuje również to, jak fizycznie wyglądają polskie mieszkania. Zdecydowanie różnią się one od pustych, minimalistycznych apartamentów znanych z reklam. To często skomplikowane i wymagające środowiska dla sprzętu sprzątającego.

Po pierwsze – zwierzęta. Z danych wynika, że aż 85% użytkowników sprzętu iRobot dzieli przestrzeń domową z psem lub kotem. Dla autonomicznych odkurzaczy oznacza to codzienną konieczność radzenia sobie z sierścią, naniesionym piaskiem i rozsypaną karmą.

Po drugie – zróżnicowanie nawierzchni. Polacy rzadko decydują się na jeden rodzaj podłogi w całym domu. W naszych wnętrzach dominują:

• Płytki ceramiczne i gres (49%),
• Panele drewniane (43%),
• Panele laminowane (40%).

Sytuację sprzętową mocno komplikuje fakt, że 23% ankietowanych układa na twardych posadzkach dywany lub wykładziny. Dla inżynierów projektujących domową automatykę oznacza to konieczność tworzenia oprogramowania i mechanizmów, które potrafią w ułamku sekundy rozpoznać zmianę podłoża i np. unieść moduł mopujący, aby uniknąć zamoczenia dywanu.

Dane pochodzą z badania przeprowadzonego przez ABR Sesta metodą CAWI na przełomie stycznia i lutego 2026 r. na zlecenie marki iRobot.

Roomba wreszcie ma „gadać” z iPhone’em. iRobot dodaje wsparcie dla HomeKit

Google uruchamia autonomicznych agentów. Wyszukiwarka, która sama śledzi internet

Zapowiedziani podczas tegorocznej konferencji I/O „agenci wyszukiwania” (Search agents) stają się faktem.

Google rozpoczęło wdrażanie nowej funkcji, która zmienia sposób interakcji z siecią. Zamiast proaktywnie wpisywać hasła, użytkownicy mogą teraz zlecić algorytmom nieustanne monitorowanie internetu w tle.

Nowe narzędzie, określane na obecnym etapie jako „agenci informacyjni”, debiutuje w ramach środowiska AI Mode. Ich zadaniem jest praca w trybie 24/7 polegająca na przeszukiwaniu blogów, serwisów informacyjnych, mediów społecznościowych oraz danych rynkowych (w tym finansowych i sportowych) w czasie rzeczywistym.

Dwa widoki w jednej karcie i wbudowany edytor PDF. Praktyczne nowości w przeglądarce Google Chrome

Od wyszukiwania do ciągłego nasłuchu

Zasada działania opiera się na ciągłym weryfikowaniu stanu sieci pod kątem bardzo specyficznych, indywidualnych zapytań. Gdy agent wykryje zmianę – na przykład nową ofertę wynajmu mieszkania, która spełnia rygorystyczne kryteria użytkownika, albo zapowiedź limitowanej serii butów od konkretnego sportowca – automatycznie pobiera dane, syntetyzuje je do czytelnej formy i wysyła powiadomienie.

Aby uruchomić zautomatyzowany proces w trybie AI Mode, wystarczy użyć odpowiedniej komendy tekstowej, takiej jak „informuj mnie na bieżąco o…” lub „powiadom mnie, gdy…”. Główną przewagą tego rozwiązania nad standardowymi powiadomieniami czy zaplanowanymi zadaniami w ekosystemie Gemini jest szybkość reakcji i analityczne przetwarzanie kontekstu przez algorytm.

Narzędzie dla wąskiego grona. Co z Europą?

Innowacja ma jednak swoją cenę. Na ten moment agenci informacyjni zostali udostępnieni wyłącznie abonentom najwyższego planu Google AI Ultra. Zaporowy koszt tej subskrypcji – wynoszący 99,99 lub 199,99 dolarów miesięcznie – wyraźnie pozycjonuje nową funkcję jako rozwiązanie dla profesjonalistów i najbardziej wymagających użytkowników.

Amerykański gigant deklaruje, że funkcja debiutuje „na wszystkich rynkach i we wszystkich językach obsługujących AI Mode”. Warto jednak pamiętać o specyfice naszego regionu. Biorąc pod uwagę rygorystyczne przepisy Unii Europejskiej (w tym Akt o rynkach cyfrowych oraz AI Act), nowości od Google polegające na autonomicznym przetwarzaniu danych osobowych i informacji z sieci bardzo często trafiają na Stary Kontynent z wielomiesięcznym opóźnieniem. Europejscy subskrybenci powinni zatem przed ewentualną zmianą planu upewnić się, czy agenci zostali już w pełni aktywowani na ich kontach.

Zgodnie z zapowiedziami, posiadacze nieco tańszego planu Google AI Pro zyskają dostęp do agentów wyszukiwania w okresie letnim (w UE nastąpi to zapewne odpowiednio później).

Transformacja cyfrowa w energetyce opiera się między innymi na tym sprawdzonym i stabilnym systemie.

Rozwiązania WAGO dla automatyzacji sieci elektroenergetycznych zostały przygotowane do obsługi komunikacji poprzez radiomodemy TETRA.

To kolejny etap w rozwoju nowoczesnych, cyfrowych i odpornych systemów elektroenergetycznych.

#WAGO #Energetyka #Digitalizacja #Automatyzacja #TETRA #DNP3 #ENERGY

Google przypuszcza szturm na macOS. Gemini Spark przejmie kontrolę nad lokalnymi plikami

Gigant z Mountain View zapowiedział potężną aktualizację swojej natywnej aplikacji Gemini dla komputerów Mac.

Kluczową nowością zaplanowaną na tegoroczne lato jest wdrożenie narzędzia o nazwie Gemini Spark. To działający w tle, autonomiczny agent sztucznej inteligencji, którego zadaniem nie jest już tylko odpowiadanie na pytania, ale realne wykonywanie akcji w systemie operacyjnym. Podczas gdy standardowe modele potrafią jedynie generować tekst czy analizować podane dane, Spark otrzyma możliwość bezpośredniej ingerencji w lokalne pliki na dysku oraz automatyzacji procesów na pulpicie.

Google I/O 2026: Gemini 3.5 Flash wkracza do akcji. Przełomowy model zrewolucjonizuje pracę agentów AI

Rozwiązanie to będzie ściśle zintegrowane z oknami otwartymi w systemie, co pozwoli na płynną współpracę z uruchomionymi programami. Zaawansowane możliwości agenta nie będą jednak darmowe. Dostęp do funkcji automatyzujących pracę na macOS zostanie udostępniony wyłącznie subskrybentom najwyższego planu Google AI Ultra.

Kontekstowe dyktowanie i rozumienie intencji

Drugą fundamentalną zmianą w natywnej aplikacji jest całkowite przeprojektowanie interfejsu głosowego. Inżynierowie Google wdrażają mechanizm tolerujący naturalny, rwany sposób mówienia, pełen zawahań, potocznych wtrąceń i zmiany myśli w połowie zdania. Użytkownicy komputerów Mac będą mogli wywołać asystenta poprzez przytrzymanie klawisza funkcyjnego, co aktywuje dyskretny panel u dołu ekranu.

Sztuczna inteligencja wykorzysta pełen kontekst tego, co aktualnie wyświetla się na monitorze, aby zamienić swobodną wypowiedź w precyzyjnie sformatowany tekst, wstawiając go dokładnie w miejscu ustawienia kursora. W praktyce oznacza to na przykład możliwość zaznaczenia dokumentów w systemowym Finderze i podyktowania ogólnej komendy, którą algorytm samodzielnie zinterpretuje, przekształci w profesjonalną wiadomość i wklei bezpośrednio do okna tworzenia nowej wiadomości e-mail. To poziom integracji, który do tej pory był zarezerwowany wyłącznie dla natywnych narzędzi systemowych Apple.

Zewnętrzny dział IT dopasowany do Twojej firmy
https://zurl.co/q0Xdd
Jak zautomatyzować onboarding pracownika w Twojej firmie, wybierając nasze gotowe oprogramowanie i procesy. Proste kroki, mniej biurokracji i lepsze pierwsze wrażenie dla każdego nowego członka zespołu.

#HRtech #Onboarding #Automatyzacja #ZarządzanieZasobami #Biznes

Niby temat oklepany i znany każdemu, ale bardzo przyjemnie opowiedziany i nie zawsze rady autora są takie oczywiste. Warto zobaczyć, bo nie wszystko można i warto automatyzować.

#automatyzacja #AI

https://www.youtube.com/watch?v=aBS5zQ2oCKE

Szybszy od nauczyciela. System SAIL sprawi, że roboty w końcu przestaną się ślamazarzyć

Jeśli kiedykolwiek widzieliście robota składającego ręczniki lub parzącego kawę, prawdopodobnie uderzyła was jedna rzecz: bolesna powolność.

Dotychczasowy standard nauki maszyn – tzw. Imitation Learning (uczenie przez naśladownictwo) – miał bowiem twardy szklany sufit. Robot mógł być co najwyżej tak szybki, jak człowiek, który pokazywał mu daną czynność.

Naukowcy z Georgia Tech właśnie rozbili ten sufit systemem SAIL (Speed Adaptation for Imitation Learning). Efekt? Robot, który uczy się od ciebie, ale wykonuje zadanie nawet 3-4 razy szybciej.

Przełamanie bariery demonstracji

Tradycyjne klonowanie zachowań jako metoda uczenia robotów polega na tym, że człowiek (za pomocą sensorów lub kamer) pokazuje robotowi, jak np. układać owoce na talerzu. Problem w tym, że przy próbie przyspieszenia tego ruchu, roboty zazwyczaj traciły koordynację, wpadały w wibracje lub po prostu psuły otoczenie. Fizyka przy wyższych prędkościach działa inaczej, a standardowe AI nie potrafiło „przeskalować” dynamiki ruchu.

System SAIL rozwiązuje to modułowo:

• Wygładzanie ruchu: algorytm dba o to, by przy dużych prędkościach ramiona robota nie szarpały.
• Harmonogramowanie akcji: system kompensuje opóźnienia sprzętowe (latency), wiedząc, że sygnał musi dotrzeć do serwomechanizmu z wyprzedzeniem.
• Dynamiczna adaptacja: robot „wie”, kiedy może docisnąć gaz, a kiedy – jak przy wycieraniu tablicy – musi zwolnić, by zachować kontakt z powierzchnią i wymaganą skuteczność działania.

Wyniki, które robią wrażenie

W testach laboratoryjnych system SAIL pozwolił ramionom robotycznym na wykonanie zadań w świecie rzeczywistym 3,2 raza szybciej niż ich ludzkim instruktorom. W symulacjach ten wynik skakał nawet do 4-krotnego przebicia.

Co ważne, roboty nie traciły przy tym na precyzji. Składały ubrania, pakowały żywność i układały kubki z wystarczającą dokładnością, ale w tempie, którego żaden człowiek nie byłby w stanie utrzymać przez ośmiogodzinną zmianę, a robot zmian nie potrzebuje.

Terminator? Nie, raczej „Ręcznikator”

Tu pojawia się druga strona medalu, którą Malcolm Azania z New Atlas nazywa wprost „robotyczną apokalipsą miejsc pracy”. Według prognoz McKinsey, do 2030 roku automatyzacja może pochłonąć od 400 do 800 milionów etatów.

Twórca Roomby chce, żebyś pokochał robota. Poznaj „Familiara” – futrzastego towarzysza z AI

System SAIL sprawia, że roboty przestają być „ciekawostką z laboratorium”, a stają się realną alternatywą dla pracowników w szpitalach, domach opieki czy restauracjach. Jeśli robot potrafi składać prześcieradła cztery razy szybciej od personelu i nie potrzebuje przerwy na kawę, rachunek ekonomiczny dla właściciela placówki staje się brutalnie prosty. Z drugiej strony patrząc na poniższe wideo opublikowane przez twórców systemu SAIL, wydaje nam się, że od laboratoryjnych osiągnięć do sukcesu komercyjnego (i zastąpienia ludzi) jeszcze trochę brakuje, sami zobaczcie:

Admin nowej generacji. Case studies, narzędzia AI, praktyka. Nowe szkolenie!

W dzisiejszym IT granica między administratorem, sieciowcem i helpdeskiem coraz bardziej się zaciera. Musisz robić wszystko naraz – gasić pożary, analizować logi, konfigurować, debugować i odpowiadać użytkownikom – najczęściej w tym samym czasie. Jednym słowem – robić za człowieka orkiestrę, na co, powiedzmy sobie szczerze, nikt z nas nie ma...

#Aktualności #Admin #Ai #AiAdmin #Automatyzacja #Cli #Konsola #Szkolenie

https://sekurak.pl/admin-nowej-generacji-szkolenie/

Roboty uczą się od siebie jak po zmianie smartfona

Gdy zmieniamy smartfon na nowy, proces jest niemal bezbolesny – logujemy się na konto, a aplikacje i ustawienia pobierają się same. W świecie przemysłowej robotyki wymiana ramienia na nowszy model oznaczała dotąd żmudne programowanie wszystkiego od początku. Już nie.

Szwajcarscy badacze z EPFL opracowali system, który to zmienia, pozwalając maszynom przenosić wyuczone umiejętności bez względu na różnice sprzętowe.

Od lat inżynierowie rozwijają techniki uczenia robotów poprzez demonstrację. Zamiast pisać tysiące linijek kodu, operator fizycznie lub zdalnie prowadzi ramię maszyny, pokazując jej, jak zespawać element czy przenieść pudełko. Problem polega na tym, że tak wyuczony algorytm był do tej pory przypisany do jednej, konkretnej budowy maszyny. Jeśli nowa wersja robota ma chociażby minimalnie dłuższe przeguby lub inną orientację stawów, stary zestaw instrukcji staje się bezużyteczny, a maszyna może uderzyć w przeszkodę lub zablokować się.

„Wraz z nowymi projektami pojawiają się inne możliwości i ograniczenia. Problemem jest dostosowanie się do tych ograniczeń, aby wiernie powtórzyć czynności zademonstrowane przez człowieka” – wyjaśnia Durgesh Haribhau Salunkhe, robotyk z EPFL (Szwajcarski Federalny Instytut Technologii w Lozannie) i współautor badania, które ukazało się w magazynie Science Robotics.

Matematyczne strefy zagrożenia

Kluczem do zrozumienia problemu jest pojęcie osobliwości (singularity). To matematyczna „strefa zagrożenia”, punkt, w którym stawy robota układają się tak, że maszyna tymczasowo traci stopień swobody – podobnie jak ludzkie ramię blokuje się, gdy w pełni wyprostujemy łokieć, odpychając duży ciężar. Ślepe podążanie za starą ścieżką ruchu na nowym sprzęcie kończy się zazwyczaj gwałtownym, niekontrolowanym zrywem.

Zespół Sthithpragya Gupty ze Szwajcarii rozwiązał ten problem, tworząc architekturę o nazwie „Kinematic Intelligence” (Inteligencja Kinematyczna). Badacze skategoryzowali najpopularniejsze, 3-przegubowe roboty przemysłowe na sześć podstawowych klas i na tej podstawie stworzyli dokładne mapy ich ograniczeń fizycznych.

Dzięki temu maszyna, wiedząc, do jakiej kategorii należy, zyskuje matematyczną samoświadomość. Kiedy system napotyka na osobliwość, omija ją, przesuwając się dynamicznie wzdłuż jej granicy, by w bezpiecznym momencie wrócić na zadaną przez człowieka ścieżkę.

Rewolucja bez sztucznej inteligencji

Co najciekawsze w dobie powszechnego entuzjazmu wobec AI, ten konkretny przełom opiera się na klasycznej algebrze.

Jak tłumaczy Gupta, nowsze podejścia bazujące na sztucznej inteligencji wymagają dostępu do każdego z robotów na etapie uczenia, a co gorsza, wprowadzają element nieprzewidywalności. Algorytmy typu black box (czarna skrzynka) mogą w skrajnych przypadkach zachować się chaotycznie, co w fabryce, przy szybko poruszających się, ciężkich ramionach, niesie ze sobą ryzyko katastrofy. System zbudowany przez zespół z EPFL zapewnia twardą, matematyczną pewność, a nie tylko wysokie prawdopodobieństwo poprawnego ruchu.

Technologia została już sprawdzona w praktyce. W laboratorium ustawiono trzy zupełnie różne ramiona robotyczne (DynaArm, KUKA oraz Neura). Człowiek tylko raz zademonstrował sekwencję zadań (zrzucenie obiektu, przeniesienie, wrzucenie do kosza). Następnie badacze wymieszali przypisane do maszyn role – bez żadnego przeprogramowywania. System Kinematic Intelligence w locie przeliczył różnice w ich budowie i pozwolił płynnie kontynuować pracę.

Kolejnym wyzwaniem dla zespołu jest teraz wyposażenie systemu w zaawansowane czujniki środowiskowe, które pozwolą maszynom na bezpieczną pracę w dynamicznym otoczeniu, gdzie często pojawiają się ludzie lub zmieniają się wagi przenoszonych obiektów.

Etyka przegrywa z wojskiem? Szefowa działu robotyki odchodzi z OpenAI przez umowę z Pentagonem