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le début
L'imbrication de la robotique avec l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) donne naissance à une nouvelle génération de robots intelligents capables d'effectuer des tâches difficiles avec une précision et une polyvalence inégalées. Une fois de plus, c'est le monde à commande vocale dans lequel nous vivons et ces réalités à un tout nouveau niveau d'autonomie conduisant à une navigation autonome comme aucune autre imaginable, mais pour ce que cette technologie même offre, les meilleures approches de solution à l'industrie ainsi qu'à notre vie quotidienne.
autonomie renforcée
Une étude de cas pour l'IA pour mener à bien l'autonomie des robots. Tout ce dont nous discutons ici, ce sont des robots qui peuvent cartographier leur environnement et le traiter en temps réel pour prendre des décisions telles que repérer les obstacles en mouvement visibles ou invisibles, les éviter, pour passer à travers, pas si occupés mais plus occupés avec d'autres acteurs mobiles, qu'ils soient sous forme humanoïde contrôlée par l'homme ou simplement des trucs autour) le type le plus simple pour tous, car un défi serait les drones, à l'exception des murs ! Les données produites dans les capteurs sont traitées à l'aide de l'apprentissage automatique pour créer un modèle riche d'un environnement, et continuent de se mettre à jour à mesure que le robot s'aventure dans de nouvelles parties. L'intégration de ces packages IA/ML avec l'automatisation intelligente et la robotique des processus permet aux robots de fonctionner d'une manière jamais vue auparavant.
précision et dextérité
Dans le monde des tâches de précision, l'apprentissage automatique permet aux robots de détecter et de manipuler des objets avec une sophistication étonnante. Ainsi, les robots peuvent savoir comment saisir des objets — qu'il s'agisse de pièces sur une chaîne de montage ou de matériaux utilisés pour une chirurgie délicate — en examinant la forme, la texture et la taille. Grâce à la disponibilité des algorithmes d'IA, il permet des mouvements précis et à petite échelle et donc des actions avec moins d'erreurs, même en concurrence avec un être humain.
le facteur d’adaptabilité est né de la nature dynamique des centres de données.
La capacité de l’apprentissage automatique à s’adapter aux résultats dynamiques est certainement la plus importante lorsque nous parlons de robotique. Les robots sont responsables de la réalisation des tâches, ils peuvent apprendre et s’adapter pour travailler dans une variété d’applications en interaction avec l’environnement. C’est là qu’une solution universelle entre en jeu… hummm, mais avec l’apprentissage automatique ou plus encore l’IA (intelligence artificielle), cela permet aux robots d’être robustes et de s’adapter rapidement lorsque les conditions changent d’une manière qui ne produit pas son meilleur résultat.
capacités collaboratives
L'ère de l'IA et du ML élargit le champ d'application des cobots, des robots collaboratifs entre humains. La conception de ces robots est d'effectuer des tâches professionnelles en toute sécurité, pendant que les humains effectuent simultanément des tâches ou définissent une certaine augmentation de la productivité. De nouveaux capteurs et technologies de vision associés à des pinces intelligentes permettent aux robots de réagir plus rapidement (en d'autres termes, en temps réel) afin que les humains puissent travailler avec le robot. Pour de nombreux canaux que les humains utilisent le plus naturellement dans les collaborations avec les robots, le logiciel d'IA aide le robot à réfléchir, notamment en lisant les gestes et les commandes vocales ou les expressions du visage comme cible de chaque mouvement en attendant le prochain besoin.
intégration avec des technologies externes
Lan a ajouté que l'intégration d'autres technologies avancées telles que l'IoT (Internet des objets) et le cloud garantit que le robot ne devient pas seulement un projecteur mais aussi un collecteur. Les données des appareils connectés peuvent être analysées par l'IA pour améliorer les performances du robot et le traitement complexe des différents ensembles de données IoT est rendu possible grâce au cloud computing qui fournit des ressources informatiques. Outre les capteurs tactiles, de nombreuses informations sur le son et la vision par ordinateur sont également essentielles pour faire progresser la perception des robots dans leur environnement.
Tendances et défis futurs
En effet, l'IA générative pourrait être un domaine qui ouvrirait la voie à la robotique, de la même manière que les anciennes méthodes d'Internet et l'informatique à l'ancienne peuvent rapidement devenir obsolètes. Mais le véritable défi consiste à rassembler suffisamment de données de formation et à faire fonctionner les robots aussi efficacement dans la réalité. Les robots seront toujours là grâce aux nouvelles avancées de l'IA avec le machine learning, et peut-être que certaines de leurs idées nouvelles pourront aider à résoudre les énigmes complexes de notre monde.
Conclusion
Ce que nous constatons de plus en plus, c'est que les progrès de l'IA et de l'apprentissage automatique signifient que les robots deviennent plus intelligents, plus capables de travailler avec précision/de manière autonome/de manière flexible/dans un cadre semblable à celui des humains. Ces avancées ont une pertinence significative dans de nombreux domaines, que ce soit dans la fabrication ou les soins de santé, entre autres domaines tels que l'agriculture, etc. La vision des robots intelligents transformant notre travail et nos vies Si notre vision de fonctionner sur des robots intelligents ressemble à un monde de demain, c'est une idée qui ne peut pas devenir plus réelle avec l'évolution éternelle des technologies de l'IA et du ML dans un avenir pas trop lointain.