EN
Úvodní
a rok 2024 se ukazuje jako přelomový rok pro evoluci technologie chytrých robotů – rok definovaný významnými průlomy v oblasti umělé inteligence (ai), strojového učení (ml) a robotiky, které společně podporují nová inteligentní řešení v široké škále aplikací. následuje pohled na některé z nejdůležitějších směrů, kterými se inteligentní roboti ubírají.
umělá inteligence (ai)
ai zůstává v popředí technologického pokroku a jeho integrace s robotikou nebyla nikdy plnější. generativní umělá inteligence dělá nové cesty a nástroje jako chatgpt mění rámec pro kódování robotů na jeho hlavě. tato rozhraní jsou pro ostatní snazší, a tak snižují potřebu specializovaných znalostí a místo toho poskytují programování robotů přirozenější rozhraní.
prediktivní údržba je také významnou rolí, kterou hraje generativní AI. Prozkoumáním shromážděných dat o tom, jak robot funguje, může předvídat budoucí výkon a zabránit poruchám zařízení, protože takové rušivé incidenty sníží účty snížením prostojů. přesnost těchto algoritmů strojového učení je přímo úměrná množství a kvalitě dat, která dostávají, tím lepší jsou data předpovědi nebo optimalizace.
strojové učení (ml)
byli by roboti schopni poučit se ze svých zkušeností a postupem času se zdokonalovat, jak budou ml algoritmy sofistikovanější? tato schopnost není omezena pouze na údržbu, ale může být také aplikována v různých oblastech, jako je například použití autonomní navigace a rozhodování na komplexní aréně.
pokroky v robotice
ai a ml jsou hnací silou vývoje plně autonomních chytrých robotů, které dokážou rychleji dokončit přesnější úkoly. tyto pokroky způsobují revoluci v průmyslových odvětvích, jako je výroba, zdravotnictví a zemědělství, protože umožňují robotům provádět úkoly, o kterých jsme dříve věřili, že jsou pro automatizaci příliš složité.
začlenění vyvíjejících se technologií
navíc jsou inteligentní roboti kombinováni s dalšími pokročilými technologiemi, jako je internet věcí (iot) a analýza velkých dat. Prostřednictvím této integrace, která podporuje informované rozhodování a provozní efektivitu, je do řešení zabudováno také sledování, sběr a analýza živých dat.
nástup mobilních manipulátorů (momas)
přidání mobilní základny do mixu znamená, že uvidíme nové aplikace pro kolaborativní roboty mimo stacionární výrobní haly. tyto způsoby výroby (momas) automobilový průmysl a logistika mohou automatizovat manipulaci s materiály se zvýšenou flexibilitou a mnohem efektivněji.
digitální dvojčata v robotice
pokud jde o data, používáme digitální dvojčata, což jsou virtuální obrazy používané k monitorování výkonu fyzických systémů a předpovídání budoucích událostí. v robotice se stávají stále důležitějšími oddělujícími digitální od skutečného světa. digitální dvojčata umožňují navrhovat, testovat a udržovat roboty pomocí skutečných provozních dat ke spouštění simulací.
vzestup humanoidních robotů
vývoj humanoidních robotů úspěšně vedl k jejich vývoji, kteří jsou schopni vykonávat různé činnosti, které lze dělat v různých prostředích. Tyto roboty jsou navrženy jako lidé a lze je integrovat do vašich stávajících pracovních procesů a infrastruktury. dopad na produkci a životní styl toho nelze podceňovat: do roku 2025 Čína plánuje masovou produkci humanoidů v rozsahu, díky kterému jsou počítače nebo chytré telefony všudypřítomné.
ai všude a co to znamená pro robotiku
takže není žádným překvapením, že v Asii/pacifickém Japonsku (apj) – nejvyšší globální oblasti pro hospodářský růst- Ne.Přijetí ai rychle roste a aplikace poháněné ai se stávají stále více autonomními.
konečně a možná nejprominentnější technickou oblastí, která obchází výrobu, je robotické uchopení/uchopení/umístění/navigace úrovní ii-iv kvůli jeho přímým přínosům pro schopnost robotické práce mimo průmysl v jiných sektorech, jako je zdravotnictví nebo maloobchod.
všude je ai multiplikátorem síly pro robotiku – a v různých sektorech se tento efekt nyní projevuje, protože se roboti učí dělat věci jinak než dříve.
závěr
v konečném důsledku, současná špička trendů v technologii chytrých robotů pro rok 2024 naznačuje, že brzy dorazí blízkou budoucnost, kdy budou roboti chytřejší a více zaměřené na tým, ale zároveň dostatečně autonomní, aby zvedaly těžší stroje. Integrace ai a ml nadále narušuje rozsah automatizace, které mohou roboti dosáhnout, s pozitivními technologickými důsledky pro pracovní příležitosti v průmyslu.