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紹介
2024 年は、スマート ロボット テクノロジーの進化にとって重要な年となりつつあります。人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、ロボット工学における大きな進歩により、幅広いアプリケーションにわたって新しいインテリジェント ソリューションが総合的に促進される年です。以下では、インテリジェント ロボットが向かう最も重要な方向性のいくつかを見ていきます。
人工知能（AI）
AI は技術進歩の最前線にあり、ロボット工学との統合はかつてないほど進んでいます。生成型 AI は新たな進出を果たしており、ChatGPT などのツールはロボットのコーディング方法の枠組みを根本から変えています。これらのインターフェースは他の人にとって理解しやすいため、専門知識の必要性が減り、代わりにロボット プログラミングにより自然なインターフェースが提供されます。
予測メンテナンスも、生成 AI が果たす重要な役割です。ロボットの動作に関する収集されたデータを調べることで、将来のパフォーマンスを予測し、デバイスの故障を防止できます。このような障害となるインシデントはダウンタイムを短縮することで費用を削減します。これらの機械学習アルゴリズムの精度は、受信するデータの量と品質に正比例し、データが多いほど予測や最適化が向上します。
機械学習（ml）
ロボットは経験から学び、ML アルゴリズムが洗練されるにつれて、時間の経過とともにより熟練できるようになりますか? この能力はメンテナンスに限定されるのではなく、複雑な領域での自律ナビゲーションや意思決定など、さまざまな分野に適用できます。
ロボット工学の進歩
AI と ML は、より正確なタスクをより速く完了できる、完全に自律的なスマート ロボットの開発を推進しています。これらの進歩により、これまで自動化するには複雑すぎると考えられていたタスクをロボットが実行できるようになり、製造、ヘルスケア、農業などの業界に革命が起こっています。
進化する技術の取り入れ
さらに、インテリジェンス ロボットは、モノのインターネット (IoT) やビッグ データ分析などの他の高度なテクノロジーと統合されています。この統合により、ライブ データの監視、収集、分析もソリューションに組み込まれ、情報に基づいた意思決定と運用効率をサポートします。
モバイルマニピュレーター（モマ）の出現
モバイルベースを追加すると、固定された生産ホールを超えて協働ロボットの新しい用途が出現することになります。これらの製造方法（MOMA）、自動車、物流では、柔軟性を高めて材料処理をはるかに効率的に自動化できます。
ロボット工学におけるデジタルツイン
データに関しては、物理システムのパフォーマンスを監視し、将来のイベントを予測するために使用される仮想イメージであるデジタルツインを使用します。ロボット工学では、デジタルと現実世界を分離することがますます重要になっています。デジタルツインは、現実世界の運用データを使用してシミュレーションを実行し、ロボットの設計、テスト、メンテナンスを可能にします。
ヒューマノイドロボットの台頭
ヒューマノイドロボットの開発は、さまざまな環境で多様な活動を実行できるロボットの開発に成功しました。人間のような方法で設計されたこれらのロボットは、既存の作業プロセスとインフラストラクチャに統合できます。これが生産とライフスタイルに与える影響は過小評価できません。2025年までに、中国はコンピューターやスマートフォンを普及させた規模でヒューマノイドを大量生産する計画です。
AIはどこにでもある、そしてそれがロボット工学に何を意味するのか
そのため、経済成長率で世界トップのアジア太平洋地域である日本（APJ）では、ほらAI の導入は急速に進んでおり、AI を活用したアプリケーションはますます自律的になっています。
最後に、おそらく製造業を迂回する最も注目度の高い技術分野は、ロボットによる把持/ピッキング/配置/ナビゲーション レベル II-IV です。これは、ロボット作業の能力に直接的なメリットをもたらすため、産業を超えて、医療や小売業などの他のセクターにも及ぶためです。
あらゆる場所で、AI はロボット工学の力の倍増器となってきました。そして、ロボットが以前とは異なるやり方で物事を行うことを学習するにつれて、さまざまな分野でその影響が感じられ始めています。
結論
結局のところ、2024 年に向けたスマート ロボット技術の現在の最先端トレンドは、ロボットがよりスマートでチーム指向でありながら、より重いものを持ち上げるのに十分な自律性を備えた近い将来が間もなく到来することを示唆しています。AI と ML の統合は、ロボットが達成できる自動化の範囲を破壊し続けており、産業界におけるブルースカイの就業機会にプラスの技術的影響を与えています。