EN
bevezető
a robotika mesterséges intelligenciával (ai) és gépi tanulással (ml) való összefonódása az intelligens robotok új generációját hozza létre, amely páratlan pontossággal és sokoldalúan képes nehéz feladatokat ellátni. ismét ez a hangvezérelt világ, amelyben élünk, és ezek a valóságok az autonómia egy teljesen új szintjére emelik az autonóm navigációt, amely máshoz nem hasonlítható, de amihez ez a technológia a legjobb megoldást kínálja, az az ipart és a mindennapjainkat is megközelíti. élő.
fokozott autonómia
esettanulmány az AI-ról, hogy vezessen a robotautonómia fejlődésében. itt csak azokról a robotokról beszélünk, amelyek képesek feltérképezni a környezetet és valós időben feldolgozni, hogy olyan döntéseket hozhassanak, mint például a mozgó akadályok észlelése látható vagy láthatatlan elkerülése érdekében, hogy átjussanak nem annyira, de jobban el vannak foglalva más mobil szereplőkkel, legyen az ember által irányított humanoid forma vagy más dolgok. körül) a legegyszerűbb típus mindenki számára, mivel a kihívás a drónok, kivéve a falakat! Az érzékelőkben előállított adatokat gépi tanulás segítségével dolgozzák fel, hogy gazdag környezeti modellt hozzanak létre, és folyamatosan frissülnek, ahogy a robot új alkatrészeket készít. ezen ai/ml csomagok integrálása intelligens automatizálással és folyamatrobotikával lehetővé teszi, hogy a robotok soha nem látott módon működjenek.
pontosság és ügyesség
a precíziós feladatok világában a gépi tanulás lehetővé teszi a robotok számára, hogy lenyűgöző kifinomultsággal észleljenek és kezeljenek tárgyakat. így a robotok az alak, a textúra és a méret vizsgálatával meg tudják mondani, hogyan kell ténylegesen megragadni a tárgyakat – akár egy összeszerelősoron lévő darabokat, akár kényes műtétekhez használt anyagokat. az ai algoritmusok rendelkezésre állása miatt precíz, finom léptékű mozgást tesz lehetővé, így kevesebb hibával, akár emberrel is versenyezve.
az alkalmazkodóképességi tényező az adatközpontok dinamikus természetéből nőtt ki.
A dinamikus eredmények adaptálására alkalmas gépi tanulási képesség minden bizonnyal a legfontosabb, ha robotikáról beszélünk. A robotok felelősek a feladatok befejezéséért, tanulhatnak és alkalmazkodhatnak a különféle alkalmazásokban való munkavégzéshez a környezettel kölcsönhatásban. ez az a hely, ahol az egy méretben használható megoldás jön szóba… hummm, de a gépi tanulással vagy még inkább az ai-vel (mesterséges intelligencia) lehetővé teszi, hogy a robotok robusztusak legyenek, és gyorsan alkalmazkodjanak, amikor a körülmények úgy változnak, hogy nem a legjobb teljesítményt produkálják.
együttműködési képességek
az ai és ml-korszak egyre bővül a co-botok, az emberek közötti együttműködő robotok köre. ezeknek a robotoknak a kialakítása az, hogy biztonságosan végezzék el a munkafeladatokat, miközben az emberek egyszerre végeznek alkatrészeket, vagy állítanak be némi termelékenységnövekedést. az intelligens megfogókkal párosított új szenzorok és látástechnológiák lehetővé teszik, hogy a robotok gyorsabban (más szóval valós időben) reagáljanak, így az emberek együtt tudnak dolgozni a robottal. Számos olyan csatorna esetében, amelyeket az emberek a legtermészetesebben használnak a robotokkal való együttműködés során, az AI szoftver segíti a robotot a gondolkodásban, beleértve a gesztusok és hangutasítások vagy arckifejezések felolvasását, mint a következő szükséges mozgások célpontját.
integráció külső technológiákkal
Lan hozzátette, hogy más fejlett technológiák, például az iot (a dolgok internete) és a felhő integrálása biztosítja, hogy a robot ne csak kivetítő, hanem gyűjtő is legyen. A csatlakoztatott eszközök adatai az AI segítségével elemezhetők a robot teljesítményének növelése érdekében, és a számítási erőforrásokat biztosító felhőalapú számítástechnika lehetővé teszi a különféle iot adatkészletek komplex feldolgozását. A tapintható szenzorokon kívül sok hang- és számítógépes látási információ is létfontosságú a környezetükben lévő helyek észlelésének javításához.
jövőbeli trendek és kihívások
Valójában a generatív segédeszköz olyan terep lehet, amely a robotikát úgy vezeti, ahogyan az internet csillagászatilag ősi alternatív módjai és a régi iskolai számítástechnika hosszú időn keresztül gyorsan elavulttá válhat. de az igazi kihívás az, hogy elegendő edzési adatot gyűjtsünk össze, és a robotok a valóságban is olyan hatékonyan működjenek. A robotok mindig jelen lesznek az ai with ml új fejlesztéseinek köszönhetően, és talán néhány friss ötletük segíthet világunk összetett rejtvényeinek megoldásában.
következtetés
egyre gyakrabban látjuk, hogy az ai és a gépi tanulás fejlődése azt jelenti, hogy a robotok egyre okosabbak, egyre jobban képesek precíz/autonóm/rugalmas/emberszerű keretrendszerre. ezek a fejlesztések jelentős jelentőséggel bírnak számos területen, legyen szó a gyártásról vagy az egészségügyről, többek között a mezőgazdaságról és így tovább. Az intelligens robotok víziója átalakítja munkánkat és életünket, ha az intelligens robotokon való futásról szóló elképzelésünk egy holnaptól világnak tűnik, akkor ez egy olyan ötlet, amely nem válhat valóságosabbá az ai és ml technológiák halhatatlan fejlődésével a nem túl távoli jövőben.