Ինչպե՞ս են արհեստական բանականության եւ մեքենայական ուսուցման առաջընթացները ազդում խելացի ռոբոտների կարողությունների վրա:

ներդրում

Ռոբոտների փոխկապակցումը արհեստական ինտելեկտի (AI) եւ մեքենայական ուսուցման (ML) հետ տալիս է նոր սերնդի ինտելեկտուալ ռոբոտներ, որոնք կարող են կատարել դժվար աշխատանքներ աննախադեպ ճշգրտությամբ եւ բազմակողմանիությամբ: Եվս մեկ անգամ

մեծացված ինքնավարություն

AI- ի համար դեպքի ուսումնասիրություն ռոբոտների ինքնավարության առաջխաղացման համար: Մենք այստեղ քննարկում ենք ռոբոտներ, որոնք կարող են քարտեզավորել շրջակա միջավայրը եւ իրական ժամանակում մշակել այն որոշումների համար, ինչպիսիք են շարժվող խոչընդոտները տեսանելի կամ անտեսանելի հայտնաբերելը, խուսափել դրանցից, անց

ճշգրտություն եւ հմուտություն

ճշգրտության առաջադրանքների աշխարհում մեքենայական ուսուցումը հնարավորություն է տալիս ռոբոտներին հայտնաբերել եւ շահագործել օբյեկտները զարմանալի սուֆիսիկացիայով: այնպես որ ռոբոտները կարող են ասել, թե ինչպես իրականում բռնել օբյեկտները, թե արդյոք դրանք հավաքման գծի

հարմարվողականության գործոնը ծագել է տվյալների կենտրոնների դինամիկ բնույթից:

Մեքենայի ուսուցման ունակությունը դինամիկ արդյունքների հարմարեցման համար, անկասկած, ամենակարեւորն է, երբ խոսում ենք ռոբոտաբանության մասին: Ռոբոտները պատասխանատու են գործերի ավարտման համար, նրանք կարող են սովորել եւ հարմարվել տարբեր ծրագրերում աշխատելու համար, միջավայրի հետ փոխազդելու դեպքում

համագործակցային կարողություններ

AI եւ ML դարաշրջանը աճում է կոբոտների, մարդկանց միջեւ համագործակցող ռոբոտների շրջանակում: Այս ռոբոտների նախագծումը աշխատանքային առաջադրանքներն իրականացնելն է անվտանգ, մինչդեռ մարդիկ միաժամանակ մասեր են կատարում կամ որոշակի արտադրողականություն են բարձրացնում: Նոր սենսորներ եւ տեսողական

ինտեգրումը արտաքին տեխնոլոգիաների հետ

Լան հավելել է, որ այլ առաջադեմ տեխնոլոգիաների ինտեգրումը, ինչպիսիք են IoT- ը (անիրավականների ինտերնետը) եւ ամպը, ապահովում են, որ ռոբոտը ոչ միայն պրոեկտոր է դառնում, այլեւ հավաքող: Կապված սարքի տվյալները կարող են վերլուծվել AI

ապագա միտումները եւ մարտահրավերները

Իրականում, ստեղծագործական AI- ն կարող է լինել ռոբոտների առաջատար ոլորտ, ինչպես այլընտրանքային աստղագիտականորեն հնագույն մեթոդները ինտերնետի եւ հին դպրոցական հաշվարկի կարող են երկար ժամանակ արագ հնացած դառնալ: բայց իրական մարտահրավերը բավարար ուսումնական տվյալներ հավաքելն է եւ ռ

եզրակացություն

Այն, ինչ մենք տեսնում ենք, այն է, որ արհեստական բանականության եւ մեքենայական ուսուցման առաջընթացը նշանակում է, որ ռոբոտները դառնում են ավելի խելացի, ավելի ունակ են աշխատել ճշգրիտ / ինքնավար / ճկուն / մարդկային նման շրջանակներում: Այս առաջընթացները զգալի նշանակություն