EN
ներդրում
եւ 2024 թվականը առաջանում է որպես խելացի ռոբոտների տեխնոլոգիայի զարգացման կարեւորագույն տարի: Այն սահմանվում է արհեստական ինտելեկտի (AI), մեքենայական ուսուցման (ML) եւ ռոբոտների ոլորտում առաջընթացներով, որոնք միասին խթանում են նորագույն խելացի լուծումներ մի շարք կիրառությունների համար:
արհեստական ինտելեկտ (AI)
AI- ն շարունակում է առաջատար մնալ տեխնոլոգիական առաջընթացների մեջ, եւ դրա ինտեգրումը ռոբոտատեխնիկայի հետ երբեք ավելի լիարժեք չի եղել: Generative AI- ն նոր առաջընթաց է գրանցում, Chatgpt- ի նման գործիքների միջոցով վերածելով ռոբոտների կոդավորման շրջանակը: Այս ինտերֆ
կանխատեսիչ պահպանությունը նաեւ կարեւոր դեր է խաղում արտադրողական AI- ն: Ռոբոտի գործառույթի վերաբերյալ հավաքված տվյալների ուսումնասիրմամբ այն կարող է կանխատեսել ապագա կատարումը եւ կանխել սարքի խափանումները, քանի որ նման միջամտություններով միջամտությունները կկրճատեն հաշիվները ՝ նվազեցնելով անջ
մեքենայական ուսուցում (մլ)
արդյոք ռոբոտները կկարողանան սովորել իրենց փորձից եւ ժամանակի ընթացքում ավելի հմտանալ, քանի որ ml ալգորիթմները դառնում են ավելի բարդ: Այս ունակությունը չի սահմանափակվում միայն պահպանությամբ, այլեւ կարող է կիրառվել տարբեր ոլորտներում, ինչպիսիք են, օրինակ, ինքնավար նավիգացիայի եւ որոշումների կայացման օգտագործ
ռոբոտաբանության առաջընթացները
AI-ն ու ML-ը առաջ են մղում լիովին ինքնավար խելացի ռոբոտների զարգացումը, որոնք կարող են ավելի արագ եւ ճշգրիտ առաջադրանքներ կատարել: Այս առաջընթացները հեղափոխություն են առաջացնում այնպիսի արդյունաբերություններում, ինչպիսիք են արտադրությունը, առողջապահությունը եւ գյուղատնտեսությունը' ռոբոտներին
զարգացող տեխնոլոգիաների ներառում
Բացի այդ, ինտելեկտուալ ռոբոտները համակցվում են այլ առաջադեմ տեխնոլոգիաների հետ, ինչպիսիք են առարկաների ինտերնետը (IoT) եւ մեծ տվյալների վերլուծությունը: Կենդանի տվյալների վերահսկողությունը, հավաքագրումը եւ վերլուծությունը նույնպես կառուցված են լուծման մեջ այս ինտեգր
շարժական մանիպուլյատորների (մոմաս) հայտնվելը
Մոտակայքում շարժական բազայի ավելացումը նշանակում է, որ մենք կտեսնենք համագործակցային ռոբոտների համար նոր կիրառությունների առաջացումը ոչ միայն կայուն արտադրական սրահներում: արտադրության այս ձեւերը (մոմաս), ավտոմոբիլային եւ լոգիստիկ, կարող են շատ արդյունավետ կերպով ավտոմատացնել նյութերի կառավարումը
թվային երկվորյակներ ռոբոտաբանության մեջ
տվյալների առումով մենք օգտագործում ենք թվային երկվորյակներ, որոնք վիրտուալ պատկերներ են, որոնք օգտագործվում են ֆիզիկական համակարգերի կատարողականը վերահսկելու եւ ապագա իրադարձությունները կանխատեսելու համար: Ռոբոտիկայում դրանք ավելի ու ավելի կարեւոր են դառնում ՝ բաժանելով թվայինը իրական աշխարհից: Թվային երկվ
մարդանման ռոբոտների աճը
Մարդանման ռոբոտների զարգացումը հաջողությամբ հանգեցրել է նրանց զարգացմանը, որոնք ունակ են կատարել տարբեր գործողություններ, որոնք կարելի է կատարել տարբեր միջավայրերում: Մարդկային նման ձեւով նախագծված, այս ռոբոտները կարող են ինտեգրվել ձեր առկա աշխատանքային գործընթացներին եւ ենթակառուցվածքներին: Դրա արտադրության եւ
AI ամենուրեք եւ ինչ է դա նշանակում ռոբոտների համար
Այսպիսով, զարմանալի չէ, որ Ասիա/Խաղաղօվկիանոս Ճապոնիայում (APJ) տնտեսական աճի ամենաբարձր մակարդակ ունեցող համաշխարհային տարածաշրջանըAI-ի կիրառումը արագ աճում է, եւ AI-ով աշխատող ծրագրերը դառնում են ավելի ինքնավար:
Վերջապես, եւ գուցե արտադրության շրջանցումով ամենահայտնի տեխնիկական ոլորտը ռոբոտային բռնել/բռնել/տեղադրել/ուղղորդման մակարդակները II-IV են, քանի որ ռոբոտների աշխատանքի հնարավորության վրա ուղղակի օգուտներ են բերում արդյունաբերությունից դուրս այլ ոլորտներում, ինչպիսիք են առողջապահությունը կամ
Ամենուրեք AI-ն ռոբոտների համար ուժի բազմապատկիչ է եղել: Եվ տարբեր ոլորտներում ազդեցությունը այժմ զգացվում է, քանի որ ռոբոտները սովորում են գործեր անել այլ կերպ, քան նախկինում:
եզրակացություն
Վերջապես, 2024 թվականի համար խելացի ռոբոտների տեխնոլոգիայի առաջատար միտումները ենթադրում են մոտ ապագա, որտեղ ռոբոտները ավելի խելացի եւ ավելի թիմային են, բայց բավականաչափ ինքնավար են ծանր աշխատանքներ կատարելու համար: AI եւ ML ինտեգրումը շարունակում է խաթարել ավտոմատացման ծավ