EN
pengantar
Perpaduan robotika dengan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) menghasilkan generasi baru robot cerdas yang dapat melakukan tugas-tugas sulit dengan akurasi dan fleksibilitas yang tak tertandingi. sekali lagi, itu adalah dunia yang diaktifkan suara di mana kita hidup dan realitas ini ke tingkat otonomi yang sama sekali baru mendorong navigasi otonom seperti tidak
Otonomi yang ditingkatkan
sebuah studi kasus untuk AI untuk memimpin dalam kemajuan otonomi robot. semua yang kita bahas di sini adalah robot yang dapat memetakan lingkungan dan memprosesnya secara real time untuk keputusan seperti melihat hambatan bergerak terlihat atau tidak terlihat menghindari mereka, untuk mendapatkan melalui tidak begitu tapi lebih sibuk dengan aktor mobile lain menjadi manusia dikendalikan bentuk humanoid atau hanya hal-hal di sekitar) jenis ter
presisi dan ketangkasan
di dunia tugas presisi, pembelajaran mesin memungkinkan robot untuk mendeteksi dan memanipulasi objek dengan kecanggihan yang menakjubkan. sehingga robot dapat mengetahui bagaimana benar-benar meraih objek apakah itu adalah potongan pada jalur perakitan atau bahan yang digunakan untuk operasi halus dengan memeriksa bentuk, tekstur dan ukuran. karena ketersediaan algoritma AI memungkinkan gerakan yang tepat, berskala
faktor kemampuan beradaptasi tumbuh dari sifat dinamis pusat data.
kemampuan pembelajaran mesin untuk menyesuaikan hasil dinamis adalah yang paling penting ketika kita berbicara tentang robotika. robot bertanggung jawab untuk menyelesaikan tugas, mereka bisa belajar dan beradaptasi untuk bekerja dalam berbagai aplikasi di bawah interaksi dengan lingkungan. di mana satu ukuran cocok semua solusi masuk ke permainan... hummm, tapi dengan pembelajaran mesin atau lebih begitu AI (kecerdasan buatan) memungkinkan robot untuk menjadi kuat dan ber
kemampuan kolaboratif
Era AI dan ML berkembang luas ruang lingkup co-bot, robot kolaboratif antara manusia. desain robot ini adalah untuk melakukan tugas kerja dengan aman, sementara manusia secara bersamaan melakukan bagian atau mengatur peningkatan produktivitas. sensor baru dan teknologi penglihatan yang dipasangkan dengan pegangan cerdas membuat robot mampu merespons lebih cepat (dengan kata lain, secara real-time) sehingga manusia dapat bekerja
integrasi dengan teknologi eksternal
Lan menambahkan bahwa integrasi teknologi canggih lainnya seperti IoT (internet of things) dan awan memastikan bahwa robot tidak hanya menjadi proyektor tetapi juga kolektor. Data perangkat yang terhubung dapat dianalisis oleh AI untuk meningkatkan kinerja robot dan pemrosesan kompleks dari berbagai set data IoT dimungkinkan melalui komputasi awan yang menyediakan sumber daya komputasi.
Tren dan tantangan masa depan
memang, AI generatif mungkin menjadi bidang untuk memimpin robotika cara alternatif astronomi cara kuno dari internet dan komputer sekolah tua dapat jangka panjang dengan cepat menjadi usang. tapi tantangan yang sebenarnya adalah untuk mengumpulkan data pelatihan yang cukup dan mendapatkan robot bekerja dengan efektif dalam kenyataan. robot akan selalu ada berkat kemajuan baru di AI dengan ML, dan mungkin beberapa ide segar dari mereka dapat membantu dunia kita teka-teki
kesimpulan
apa yang kita lihat semakin adalah bahwa kemajuan dalam AI dan pembelajaran mesin berarti robot menjadi lebih pintar, lebih mampu bekerja dengan tepat / otonom / fleksibel / kerangka kerja seperti manusia. kemajuan ini memiliki relevansi yang signifikan di berbagai domain, baik itu dalam manufaktur atau perawatan kesehatan di antara bidang lain seperti pertanian dan sebagainya. visi robot pintar mengubah pekerjaan kita dan hidup jika visi kita berjalan di robot