EN
sissepääs
robootika põimumine tehisintellekti (ai) ja masinõppega (ml) annab tulemuseks uue põlvkonna intelligentsed robotid, mis suudavad täita keerulisi ülesandeid võrratu täpsuse ja mitmekülgsusega. taaskord on see häälkäsklusega maailm, milles me elame ja need reaalsused on täiesti uuel tasemel autonoomsuses, mis juhib autonoomset navigatsiooni, mida pole võimalik ette kujutada, kuid mille jaoks just see tehnoloogia pakub parimat lahendust, läheneb nii tööstusele kui ka meie igapäevastele. elavad.
suurenenud autonoomia
juhtumiuuring, mille eesmärk on aidata kaasa roboti autonoomia edendamisele. Kõik, mida me siin arutame, on robotid, mis suudavad ümbrust kaardistada ja seda reaalajas töödelda, et teha selliseid otsuseid nagu liikuvate takistuste märkamine nähtaval või nähtamatuna, et neid vältida, et läbi saada mitte nii, vaid rohkem hõivatud teiste mobiilsete osalejatega, olgu see siis inimese juhitav humanoidvorm või muud asjad. ümber) lihtsaim tüüp kõigile, kuna väljakutseks oleksid droonid, välja arvatud seinad! sensorites toodetud andmeid töödeldakse masinõppe abil, et luua rikkalik keskkonnamudel, ja jätkatakse ajakohastamist, kui robot uutesse osadesse läheb. nende ai/ml pakettide integreerimine intelligentse automatiseerimise ja protsessirobootikaga võimaldab robotitel töötada seninägematul viisil.
täpsus ja osavus
Täppisülesannete maailmas võimaldab masinõpe robotitel tuvastada objekte ja nendega manipuleerida vapustavalt keerukalt. nii saavad robotid kuju, tekstuuri ja suurust uurides öelda, kuidas objekte – kas need on konveieril olevad tükid või materjalid, mida kasutatakse delikaatseks operatsiooniks – haarata. tänu ai-algoritmide olemasolule võimaldab see täpseid, peenskaalalisi liigutusi ja seega väiksemate vigadega tegevust isegi inimesega võisteldes.
kohanemisvõimetegur kasvas välja andmekeskuste dünaamilisusest.
masinõppe võime kohandada dünaamilisi tulemusi on kindlasti kõige olulisem, kui me räägime robootikast. Robotid vastutavad ülesannete lõpetamise eest, nad saavad õppida ja kohaneda töötama mitmesugustes rakendustes keskkonnaga suhtlemisel. see on koht, kus tuleb mängu kõigile sobiv lahendus... hummm, kuid masinõppe või veelgi enam ai (tehisintellekti) abil võimaldab see robotitel olla vastupidav ja kohaneda kiiresti, kui tingimused muutuvad viisil, mis ei anna parimat tulemust.
koostöövõimalused
ai ja ml ajastu kasvab kaasrobotite, inimestevaheliste koostöörobotite ulatuse juurde. Nende robotite konstruktsioon on tööülesannete ohutu täitmine, samal ajal kui inimesed teevad samaaegselt osi või tõstavad tootlikkust. uued andurid ja nägemistehnoloogiad, mis on ühendatud nutikate haaratsidega, võimaldavad robotitel kiiremini reageerida (teisisõnu, reaalajas), et inimesed saaksid robotiga koostööd teha. Paljude kanalite puhul, mida inimesed koostöös robotitega kõige loomulikumalt kasutavad, aitab AI-tarkvara robotil mõelda, sealhulgas žeste ja häälkäskluste või näoilmete lugemise sihtmärgina iga järgmise liikumise puhul.
integreerimine väliste tehnoloogiatega
lan lisas, et muude arenenud tehnoloogiate, nagu iot (asjade internet) ja pilve integreerimine tagab, et robotist ei saa mitte ainult projektor, vaid ka koguja. ühendatud seadmete andmeid saab roboti jõudluse parandamiseks analüüsida ai abil ning erinevate iot-andmekogumite keerukas töötlemine on võimalik tänu pilvandmetöötlusele, mis pakub arvutusressursse. Lisaks puutetundlikele anduritele on ka palju heli- ja arvutinägemist puudutavat teavet ülioluline, et edendada nende ümbritsevate kohtade tajumist.
tulevikusuundumustest ja väljakutsetest
Tõepoolest, generatiivne ai võib olla valdkond, mis juhib robootikat nii, et alternatiivsed astronoomiliselt iidsed Interneti- ja vanakooli arvutimeetodid võivad pika aja jooksul kiiresti aeguda. kuid tõeline väljakutse on koguda piisavalt koolitusandmeid ja panna robotid tegelikkuses sama tõhusalt tööle. robotid on alati olemas tänu uutele edusammudele ai-s ml-ga ja võib-olla aitavad mõned värsked ideed meie maailma keeruliste mõistatuste lahendamisel.
järeldus
Mida me näeme üha enam, on see, et ai ja masinõppe areng tähendab, et robotid muutuvad targemaks ja on võimelised töötama täpselt/autonoomsemalt/paindlikumalt/inimliku raamistikuga. need edusammud omavad märkimisväärset tähtsust paljudes valdkondades, olgu see siis tootmine või tervishoid muude valdkondade, näiteks põllumajanduse ja muu hulgas. nägemus nutikatest robotitest, mis muudavad meie tööd ja elu, kui meie nägemus nutikatel robotitel töötamisest tundub homsest maailmana, on see idee, mis ei saa ai- ja ml-tehnoloogiate surematu arenguga mitte liiga kauges tulevikus muutuda reaalsemaks.