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La combinación de la robótica con la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) está dando lugar a una nueva generación de robots inteligentes que pueden realizar tareas difíciles con una precisión y una versatilidad incomparables. Una vez más, es el mundo activado por voz en el que vivimos y estas realidades llevan a un nivel completamente nuevo de autonomía que impulsa la navegación autónoma como ninguna otra imaginable, pero para lo que esta misma tecnología ofrece la mejor solución se acerca a la industria y a nuestra vida cotidiana.
autonomía mejorada
un estudio de caso para que la IA lidere el progreso de la autonomía de los robots. Todo lo que estamos discutiendo aquí son robots que pueden mapear los alrededores y procesarlos en tiempo real para tomar decisiones como detectar obstáculos en movimiento, visibles o invisibles, evitarlos, pasar (no tanto, pero más ocupados con otros actores móviles, ya sean formas humanoides controladas por humanos o simplemente cosas alrededor). El tipo más fácil para todos como desafío serían los drones, ¡excepto las paredes! Los datos producidos dentro de los sensores se procesan utilizando el aprendizaje automático para crear un modelo rico de un entorno y continúan actualizándose a medida que el robot se aventura en nuevas partes. La integración de estos paquetes de IA/ML con la automatización inteligente y la robótica de procesos está haciendo posible que los robots operen de una manera nunca antes vista.
precisión y destreza
En el mundo de las tareas de precisión, el aprendizaje automático permite a los robots detectar y manipular objetos con una sofisticación sorprendente. De esta manera, los robots pueden determinar cómo agarrar objetos (ya sean piezas en una línea de ensamblaje o materiales que se utilizan para una cirugía delicada) examinando la forma, la textura y el tamaño. Debido a la disponibilidad de algoritmos de IA, permite movimientos precisos y a escala fina y, por lo tanto, acciones con menos errores, incluso compitiendo contra un ser humano.
El factor de adaptabilidad surgió de la naturaleza dinámica de los centros de datos.
La capacidad del aprendizaje automático para adaptar resultados dinámicos es, sin duda, la más importante cuando hablamos de robótica. Los robots son responsables de terminar tareas, pueden aprender y adaptarse para trabajar en una variedad de aplicaciones bajo interacción con el entorno. Ahí es donde entra en juego la solución única para todos... hummm, pero con el aprendizaje automático o más aún con la IA (inteligencia artificial), permite que los robots sean robustos y se adapten rápidamente cuando las condiciones cambian de una manera que no produce su mejor resultado.
capacidades colaborativas
La era de la IA y el aprendizaje automático está ampliando el alcance de los co-bots, robots colaborativos entre humanos. El diseño de estos robots es realizar tareas laborales de forma segura, mientras que los humanos simultáneamente hacen partes o establecen algún aumento de productividad. Los nuevos sensores y tecnologías de visión combinados con pinzas inteligentes hacen que los robots puedan responder más rápido (en otras palabras, en tiempo real) para que los humanos puedan trabajar junto con el robot. Para muchos canales que los humanos usan de forma más natural en colaboraciones con robots, el software de IA ayuda al robot a pensar, incluyendo la lectura de gestos y comandos de voz o expresiones faciales como objetivo de cada movimiento esperando lo siguiente que se necesita.
Integración con tecnologías externas
Lan agregó que la integración de otras tecnologías avanzadas como IoT (Internet de las cosas) y la nube garantizan que el robot no solo se convierta en un proyector sino también en un recolector. Los datos de los dispositivos conectados pueden ser analizados por IA para mejorar el rendimiento del robot y el procesamiento complejo de los diversos conjuntos de datos de IoT es posible gracias a la computación en la nube que proporciona recursos computacionales. Además de los sensores táctiles, mucha información de visión por computadora y sonido también es vital para avanzar en la percepción de los robots en su entorno.
Tendencias y desafíos futuros
De hecho, la IA generativa puede ser un campo que lleve a la robótica de la misma manera que las formas astronómicamente antiguas de Internet y la computación de la vieja escuela pueden volverse obsoletas rápidamente a largo plazo. Pero el verdadero desafío es reunir suficientes datos de entrenamiento y lograr que los robots funcionen de manera efectiva en la realidad. Los robots siempre estarán presentes gracias a los nuevos avances en IA con aprendizaje automático, y tal vez algunas ideas nuevas de ellos puedan ayudar a resolver los complejos enigmas de nuestro mundo.
Conclusión
Lo que vemos cada vez más es que el progreso en IA y aprendizaje automático significa que los robots se están volviendo más inteligentes, más capaces de trabajar con precisión, de manera autónoma, flexible y en un marco similar al humano. Estos avances tienen una relevancia significativa en numerosos dominios, ya sea en la fabricación o la atención médica, entre otros ámbitos como la agricultura, etc. La visión de los robots inteligentes transformando nuestro trabajo y nuestras vidas Si nuestra visión de funcionar con robots inteligentes se siente como un mundo del mañana, es una idea que no puede volverse más real con la evolución eterna de las tecnologías de IA y AA en un futuro no muy lejano.