EN
esittely
robotiikan ja tekoälyn (ai) ja koneoppimisen (ml) kietoutuminen tuottaa uuden sukupolven älykkäitä robotteja, jotka voivat suorittaa vaikeita tehtäviä vertaansa vailla olevalla tarkkuudella ja monipuolisuudella. jälleen kerran, se on ääniaktivoitu maailma, jossa elämme, ja nämä todellisuus aivan uudelle autonomian tasolle ajaen autonomista navigointia, jollaista ei voi kuvitella, mutta juuri tämä teknologia tarjoaa parhaan ratkaisun, joka lähestyy teollisuutta sekä jokapäiväistä. elävät.
lisääntynyt autonomia
tapaustutkimus ai-johtajuudesta etenevässä robotin autonomiassa. Täällä keskustelemme vain roboteista, jotka voivat kartoittaa ympäristön ja käsitellä sitä reaaliajassa päätöksiä varten, kuten liikkuvien esteiden havaitseminen näkyvissä tai näkymättömissä välttääkseen niitä, selviytyäkseen ei niin, mutta ovat kiireisempiä muiden liikkuvien toimijoiden kanssa, ovatko ihmiset ohjattuja humanoidimuotoja tai vain muuta ympärillä) helpoin tyyppi kaikille, koska haasteena olisi droonit paitsi seinät! antureissa tuotettua dataa käsitellään koneoppimisen avulla rikkaan ympäristömallin luomiseksi, ja päivittymistä jatketaan robotin siirtyessä uusiin osiin. Näiden ai/ml-pakettien integrointi älykkääseen automaatioon ja prosessirobotiikkaan mahdollistaa robottien toiminnan ennennäkemättömällä tavalla.
tarkkuus ja kyvykkyys
tarkkuustehtävien maailmassa koneoppiminen antaa roboteille mahdollisuuden havaita ja käsitellä esineitä hämmästyttävän hienostuneesti. joten robotit voivat kertoa kuinka tarttua esineisiin – olivatpa ne kokoonpanolinjan kappaleita tai herkässä leikkauksessa käytettyjä materiaaleja – tutkimalla niiden muotoa, rakennetta ja kokoa. ai-algoritmien saatavuuden ansiosta se mahdollistaa tarkat, hienomittaiset liikkeet ja siten toiminnan vähemmällä virheellä jopa ihmistä vastaan kilpailemalla.
sopeutuvuustekijä kasvoi palvelinkeskusten dynaamisesta luonteesta.
koneoppimiskyky mukauttaa dynaamisia tuloksia on varmasti tärkein robotiikasta puhuttaessa. robotit ovat vastuussa tehtävien viimeistelystä, he voivat oppia ja sopeutua toimimaan erilaisissa sovelluksissa vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa. silloin yksi koko sopii kaikille ratkaisu... hummm, mutta koneoppimisen tai varsinkin ai:n (keinoälyn) ansiosta robotit voivat olla kestäviä ja mukautua nopeasti, kun olosuhteet muuttuvat tavalla, joka ei tuota parasta tulosta.
yhteistyökykyjä
ai- ja ml-aikakausi lisää ihmisten välisiä yhteistyörobotteja. Näiden robottien suunnittelussa on tarkoitus suorittaa työtehtävät turvallisesti, kun ihmiset tekevät samanaikaisesti osia tai lisäävät tuottavuutta. uudet anturit ja näköteknologiat yhdistettynä älykkäisiin tarttujaihin tekevät roboteista reagoimaan nopeammin (toisin sanoen reaaliajassa), jotta ihmiset voivat työskennellä yhdessä robotin kanssa. monissa kanavissa, joita ihmiset luontaisimmin käyttävät yhteistyössä robottien kanssa, AI-ohjelmisto auttaa robottia ajattelemaan, mukaan lukien lukueleet ja äänikomennot tai kasvojen ilmeet jokaisen seuraavan liikkeen kohteena.
integrointi ulkoisiin teknologioihin
lan lisäsi, että muiden kehittyneiden teknologioiden, kuten iot (esineiden internet) ja pilvi, integrointi varmistaa, että robotista ei tule vain projektori, vaan myös keräilijä. AI:lla voidaan analysoida yhdistettyjen laitteiden tietoja robotin suorituskyvyn parantamiseksi, ja erilaisten iot-tietosarjojen monimutkainen käsittely on mahdollista laskentaresursseja tarjoavan pilvipalvelun avulla. Tuntevien antureiden lisäksi myös paljon ääni- ja tietokonenäkötietoa on elintärkeää edistämään paikkojen havaitsemista niiden ympäristössä.
tulevaisuuden trendeistä ja haasteista
Itse asiassa generative ai voi olla kenttä, joka johtaa robotiikkaa tavalla, jolla Internetin ja vanhan koulun tietojenkäsittelyn vaihtoehtoiset tähtitieteellisesti vanhat tavat voivat vanhentua nopeasti. mutta todellinen haaste on kerätä riittävästi koulutusdataa ja saada robotit toimimaan yhtä tehokkaasti kuin todellisuudessa. robotit tulevat aina olemaan mukana uusien ai with ml -kehitysten ansiosta, ja ehkä jotkut niistä tuoreet ideat voivat auttaa maailmamme monimutkaisissa arvoituksissa.
päätelmä
Näemme yhä useammin, että ilmailun ja koneoppimisen edistyminen tarkoittaa, että robotit ovat tulossa älykkäämmiksi ja kykenevämmiksi toimimaan tarkasti/autonomisesti/joustavammin/ihmismaisesti. näillä edistysaskelilla on merkittävä merkitys useilla aloilla, olipa kyseessä valmistus tai terveydenhuolto muiden alojen, kuten maatalouden ja niin edelleen, joukossa. visio älykkäistä roboteista muuttamassa työtämme ja elämäämme Jos visiomme älykkäillä roboteilla ajamisesta tuntuu maailmalta huomenna, se on idea, joka ei voi tulla todemmaksi ai- ja ml-teknologioiden kuolemattoman kehityksen myötä ei liian kaukaisessa tulevaisuudessa.