EN
Εισαγωγή
Η διασύνδεση της ρομποτικής με την τεχνητή νοημοσύνη (AI) και τη μηχανική μάθηση (ML) παράγει μια νέα γενιά ευφυών ρομπότ που μπορούν να εκτελούν δύσκολες εργασίες με απαράμιλλη ακρίβεια και ευελιξία. για άλλη μια φορά, είναι ο κόσμος
αυξημένη αυτονομία
μια μελέτη περίπτωσης για την AI να ηγηθεί στην πρόοδο της αυτονομίας των ρομπότ. όλα όσα συζητάμε εδώ είναι ρομπότ που μπορούν να χαρτογραφήσουν το περιβάλλον και να το επεξεργαστούν σε πραγματικό χρόνο για αποφάσεις όπως η εντοπισμός κινούμενων εμποδίων ορατών ή αό
ακρίβεια και επιδεξιότητα
Στην πραγματικότητα, η μηχανική μάθηση επιτρέπει στα ρομπότ να ανιχνεύουν και να χειρίζονται αντικείμενα με εκπληκτική πολυπλοκότητα. Έτσι, τα ρομπότ μπορούν να καταλάβουν πώς να αρπάξουν πραγματικά αντικείμενα είτε πρόκειται για κομμάτια σε μια γραμμή συναρμολόγησης είτε για υλικά
Ο παράγοντας προσαρμοστικότητας προέκυψε από τη δυναμική φύση των κέντρων δεδομένων.
Η ικανότητα μηχανικής μάθησης να προσαρμόζει δυναμικά αποτελέσματα είναι σίγουρα η πιο σημαντική όταν μιλάμε για ρομποτική. Τα ρομπότ είναι υπεύθυνα για την ολοκλήρωση των εργασιών, θα μπορούσαν να μάθουν και να προσαρμοστούν για να εργαστούν σε μια ποικιλία εφαρμογών υπό αλλη
συνεργατικές δυνατότητες
Η εποχή AI και ML αναπτύσσει το πεδίο των co-bots, συνεργατικών ρομπότ μεταξύ ανθρώπων. Ο σχεδιασμός αυτών των ρομπότ είναι να αναλαμβάνουν εργασιακές εργασίες με ασφάλεια, ενώ οι άνθρωποι ταυτόχρονα κάνουν μέρη ή ρυθμίζουν κάποια αύξηση της παραγωγικότητας.
ενσωμάτωση με εξωτερικές τεχνολογίες
Η ενσωμάτωση άλλων προηγμένων τεχνολογιών όπως το IoT (Internet of Things) και το cloud εξασφαλίζει ότι το ρομπότ δεν γίνεται μόνο προβολέας αλλά και συλλέκτης. Τα δεδομένα συνδεδεμένων συσκευών μπορούν να αναλυθούν από την AI για να βελτιωθούν οι επιδόσεις του ρομπότ και
μελλοντικές τάσεις και προκλήσεις
Η γενετική νοητική νοημοσύνη μπορεί να είναι ένα πεδίο που θα οδηγήσει την ρομποτική με τον τρόπο που οι εναλλακτικοί αστρονομικά αρχαίοι τρόποι του διαδικτύου και της υπολογιστικής παλιάς σχολής μπορούν να γίνουν γρήγορα ξεπερασμένοι. αλλά η πραγματική πρόκληση είναι να συγκ
Συμπέρασμα
Αυτό που βλέπουμε όλο και περισσότερο είναι ότι η πρόοδος στην τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση σημαίνει ότι τα ρομπότ γίνονται πιο έξυπνα, πιο ικανά να εργάζονται με ακρίβεια/αυτόνομα/ευέλικτα/με ανθρώπινο πλαίσιο. Αυτές οι προόδοι έχουν