EN
sissepääs
ja 2024. aasta on kujunemas nutika robotitehnoloogia arengus veelahkmeks – seda määravad suured läbimurded tehisintellekti (AI), masinõppe (ml) ja robootika vallas, mis ühiselt edendavad uudseid intelligentseid lahendusi paljudes rakendustes. järgneb ülevaade mõningatest kõige olulisematest suundadest, kuhu intelligentsed robotid liiguvad.
tehisintellekt (ai)
ai on endiselt tehnoloogiliste edusammude esirinnas ja selle integreerimine robootikaga pole kunagi olnud täiuslikum. generative ai teeb uusi edusamme, kasutades selliseid tööriistu nagu chatgpt, mis muudab robotite kodeerimise raamistiku pea peale. need liidesed on teistele lihtsamini arusaadavad ja seega vähendab vajadust eriteadmiste järele ning annab roboti programmeerimisele loomulikuma liidese.
ennustav hooldus on samuti oluline roll, mida generatiivne ai mängib. uurides kogutud andmeid roboti toimimise kohta, saab see ennustada tulevast jõudlust ja hoida ära seadme rikkeid, kuna sellised segavad juhtumid vähendavad arveid, vähendades seisakuaega. Nende masinõppealgoritmide täpsus on otseselt võrdeline saadud andmete hulga ja kvaliteediga, seda parem on nende ennustused või optimeerimised.
masinõpe (ml)
kas robotid saaksid oma kogemustest õppida ja aja jooksul omandada oskusi, kui ml-algoritmid muutuvad keerukamaks? see võime ei piirdu ainult hooldusega, vaid seda saab rakendada ka erinevates valdkondades, nagu näiteks autonoomse navigatsiooni kasutamine ja otsuste tegemine keerulisel areenil.
robootika edusammud
ai ja ml juhivad täielikult autonoomsete nutikate robotite arendamist, mis suudavad täita täpsemaid ülesandeid kiiremini. Need edusammud muudavad murrangulisi tööstusharusid, nagu tootmine, tervishoid ja põllumajandus, võimaldades robotitel teha ülesandeid, mis meie arvates olid automatiseerimiseks liiga keerulised.
arenevate tehnoloogiate kaasamine
Lisaks kombineeritakse luurerobotit teiste arenenud tehnoloogiatega, nagu asjade internet (iot) ja suurandmete analüütika. Selle integratsiooni kaudu on lahendusesse sisse ehitatud ka reaalajas andmete jälgimine, kogumine ja analüüs, mis toetab teadlikku otsuste tegemist ja tegevuse tõhusust.
mobiilsete manipulaatorite (momas) tulek
mobiilse baasi lisamine segule tähendab, et näeme koostöörobotite jaoks uusi rakendusi ka väljaspool statsionaarseid tootmissaale. Need autotööstuse ja logistika tootmisviisid (momas) suudavad materjalide käitlemist automatiseerida, suurendades paindlikkust palju tõhusal viisil.
digitaalsed kaksikud robootikas
andmete osas kasutame digitaalseid kaksikuid, mis on virtuaalsed pildid, mida kasutatakse füüsiliste süsteemide toimimise jälgimiseks ja tulevaste sündmuste ennustamiseks. robootikas muutuvad nad üha olulisemaks, eraldades digitaalset tegelikust maailmast. digitaalsed kaksikud võimaldavad robotite kavandamist, testimist ja hooldamist, kasutades simulatsioonide käitamiseks reaalseid tööandmeid.
humanoidrobotite tõus
humanoidrobotite areng on edukalt viinud nende väljatöötamiseni, mis on võimelised sooritama erinevaid tegevusi, mida saab teha erinevates keskkondades. Inimsarnaselt kujundatud robotid saab integreerida teie olemasolevatesse tööprotsessidesse ja infrastruktuuri. Selle mõju tootmisele ja elustiilile ei saa alahinnata: 2025. aastaks plaanib Hiina humanoide massiliselt toota sellises mahus, mis on muutnud arvutid või nutitelefonid üldlevinud.
ai kõikjal ja mida see robootika jaoks tähendab
seega pole üllatav, et Aasia/Vaikse ookeani piirkonna Jaapan (apj) – majanduskasvu suurim piirkond maailmas- Jah.AI kasutuselevõtt kasvab kiiresti ja ai-toega rakendused muutuvad üha autonoomsemaks.
lõpuks, ja võib-olla kõige tuntum tehniline valdkond, mis tootmisest mööda läheb, on robotite haaramine/korjamine/paigutamine/navigatsioonitasemed ii-iv, kuna sellel on otsene kasu robotite töövõimele väljaspool tööstust teistele sektoritele, nagu tervishoid või jaekaubandus.
kõikjal on ai olnud robootika jõu kordaja – ja seda mõju on praegu tunda erinevates sektorites, kuna robotid õpivad tegema asju teistmoodi kui varem.
järeldus
Lõppkokkuvõttes näitavad praegused nutikate robotite tehnoloogia suundumused 2024. aastal lähitulevikku, kus robotid on nutikamad ja meeskonnale orienteeritud, kuid samas piisavalt autonoomsed, et teha raskemaid tõstmisi. ai ja ml integratsioon häirib jätkuvalt automatiseerimise ulatust, mida robotid suudavad saavutada, millel on positiivne tehnoloogiline mõju sinise taeva töövõimalustele tööstuses.