인공지능과 기계 학습의 발전은 어떻게 스마트 로봇의 능력에 영향을 미치나요?

소개

로봇과 인공지능 (AI) 과 기계학습 (ML) 의 융합은 새로운 세대의 지능형 로봇을 만들어내고 있습니다. 이 로봇들은 비교할 수 없는 정확성과 다재다능성으로 어려운 작업을 수행할 수 있습니다.

자율성 강화

로봇 자율성을 발전시키는 데 AI가 주도할 사례 연구. 우리가 여기서 논의하는 것은 주변을 지도로 그리고 눈에 보이는 또는 보이지 않는 이동 장애물을 발견하는 것과 같은 결정을 위해 실시간으로 처리 할 수있는 로봇입니다. 그들을 피하기, 그렇게하지 말고 다른 모바일 행위자와 더 바쁘게 이동하는 것 인 인체 제어 인형 형태 또는 단지 주변 물건) 가장

정확성 및 능동성

정밀 작업의 세계에서 기계 학습은 로봇이 놀라운 정교함으로 물체를 감지하고 조작할 수 있게 해줍니다. 그래서 로봇은 실제로 물체를 어떻게 잡는지 알 수 있습니다.

적응력 요인은 데이터 센터의 역동적인 특성에서 비롯되었습니다.

기계 학습 능력 동적 결과를 적응하는 것은 확실히 우리가 로봇에 대해 이야기 할 때 가장 중요한 것입니다. 로봇은 작업을 완료하는 책임이 있습니다. 그들은 환경과 상호 작용하는 다양한 응용 프로그램에서 작동하도록 배우고 적응 할 수 있습니다.

협업 능력

AI와 ML 시대는 인간 간의 협업 로봇인 코봇의 범위를 확대하고 있습니다. 이러한 로봇의 설계는 작업 작업을 안전하게 수행하는 데에 있으며, 동시에 인간은 부분이나 생산성을 증가시킵니다. 스마트 립퍼와 결합된 새로운 센서와 비전 기술은 로봇이 더 빨리 반응 할 수 있도록 (다른 말로, 실시간으로) 로봇과 함께 일할 수 있도록

외부 기술과의 통합

란은 IoT (사물 인터넷) 과 클라우드 같은 다른 첨단 기술의 통합이 로봇이 프로젝터뿐만 아니라 수집가로 변하는 것을 보장한다고 덧붙였다. 연결된 장치 데이터는 로봇의 성능을 향상시키기 위해 AI에 의해 분석 될 수 있으며 컴퓨팅 자원을 제공하는 다양한 IoT 데이터 세트의 복잡한 처리가 클라우드 컴퓨팅을 통해 가능합니다.

미래 동향과 도전

사실, 생성 AI는 로봇 공학을 주도하는 분야가 될 수 있습니다. 인터넷과 오래된 학교 컴퓨팅의 대안적인 천문학적으로 오래된 방식은 오랜 기간 빠르게 쓸모 없게 될 수 있습니다. 하지만 진정한 도전은 충분한 훈련 데이터를 수집하고 실제로 효과적으로 작동하도록 만드는 것입니다. 로봇은 항상 ML와 AI의 새로운 발전에 감사하며, 아마도 그들로부터의 신선한

결론

우리가 점점 더 볼 수 있는 것은 AI와 머신러닝의 발전은 로봇이 더 똑똑해지고, 정확하게/자율주행/유연성/인간과 같은 프레임워크에서 일할 수 있다는 것을 의미합니다. 이러한 발전은 제조업이나 의료 등 다른 영역에서 많은 영역에서 중요한 의미를 가지고 있습니다.