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소개
그리고 2024년은 스마트 로봇 기술의 발전의 해가 될 것입니다. 인공지능 (AI), 기계 학습 (ML) 및 로봇학 분야에서 큰 돌파구로 정의된 해로, 다양한 애플리케이션에 걸쳐 새로운 지능형 솔루션을 공동으로 촉진합니다. 다음은 지능형 로봇이 향하는 가장 중요한 방향 중 일부를 살펴볼 것입니다.
인공지능 (AI)
AI는 기술 발전의 선두에 있으며 로봇과 통합은 결코 완전하지 않았습니다. 생성 AI는 새로운 진출을 하고 있습니다. chatgpt와 같은 도구는 로봇의 코딩 방식의 틀을 뒤집고 있습니다. 이러한 인터페이스는 다른 사람들이 이해하기 쉽고 따라서 전문 지식의 필요성을 줄이고 로봇 프로그래밍에 더 자연스러운 인터페이스를 제공합니다.
예측 유지보수는 또한 생성 AI가 중요한 역할을 합니다. 로봇의 기능에 대한 수집된 데이터를 조사함으로써, 미래의 성능을 예측하고 장치의 고장을 막을 수 있습니다. 이러한 방해 사고는 다운타임을 줄임으로써 청구서를 줄일 수 있습니다. 이러한 기계 학습 알고리즘의 정확도는 수신 데이터의 양과 품질에 직접 비례합니다. 더 많은 데이터가 더 나은 예측
기계 학습 (ml)
로봇들은 그들의 경험으로부터 배우고 ML 알고리즘이 복잡해짐에 따라 시간이 지남에 따라 더 능숙해질 수 있을까요? 이 능력은 유지보수에만 국한되지 않고 다양한 분야에서 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 복잡한 영역에서 자율적인 탐색과 의사결정의 사용과 같은 다양한 분야에서 적용될 수 있습니다.
로봇 공학 발전
AI와 ML은 보다 정확한 작업을 더 빠르게 수행할 수 있는 완전 자율적인 스마트 로봇의 개발을 주도하고 있습니다. 이러한 발전은 제조업, 의료 및 농업과 같은 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 로봇이 이전에 자동화하기에는 너무 복잡하다고 생각했던 작업을 수행할 수 있게 함으로써요.
발전하는 기술들을 포함
또한, 지능 로봇은 사물 인터넷 (IoT) 및 빅 데이터 분석과 같은 다른 첨단 기술과 결합되고 있습니다. 실시간 데이터 모니터링, 수집 및 분석 또한 정보 의사결정 및 운영 효율성을 지원하는 이러한 통합을 통해 솔루션에 구축되었습니다.
모바일 조작기 (momas) 의 등장
이동 기반을 추가하면 고정 생산 홀을 넘어 협업 로봇에 대한 새로운 응용 프로그램이 나타날 것입니다. 이러한 제조 방식 (momas) 자동차 및 물류, 훨씬 효율적인 방식으로 향상된 유연성으로 재료 취급을 자동화 할 수 있습니다.
로봇공학에서 디지털 쌍둥이
데이터의 관점에서, 우리는 물리적 시스템의 성능을 모니터링하고 미래의 사건을 예측하는 데 사용되는 가상 이미지인 디지털 트윈을 사용합니다. 로봇 공학에서, 그들은 디지털과 실제 세계를 분리하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 디지털 트윈은 실제 세계 운영 데이터를 사용하여 시뮬레이션을 실행하는 로봇의 설계, 테스트 및 유지보수를 허용합니다.
인간형 로봇의 등장
인간형 로봇의 발전은 다양한 환경에서 수행할 수 있는 다양한 활동을 수행할 수 있는 로봇을 성공적으로 개발했습니다. 인간과 비슷한 방식으로 설계되어, 이러한 로봇은 기존의 작업 프로세스와 인프라에 통합될 수 있습니다. 이 결과의 생산과 생활 방식의 영향은 과소평가 될 수 없습니다. 2025년까지 중국은 컴퓨터나 스마트폰을 보편화한 규모
AI는 모든 곳에서 그리고 로봇에 대한 의미
그래서 아시아/태평양 일본 (APJ) 에서 경제 성장의 세계 최고 지역AI 도입은 빠르게 증가하고 있으며 AI 기반 애플리케이션은 점점 더 자율적으로 발전하고 있습니다.
마지막으로, 아마도 제조업을 우회하는 가장 높은 수준의 기술 영역은 로봇 잡기/추기/ 배치/배치 수준 ii-iv입니다. 산업 이외의 다른 부문인 의료 또는 소매업에 로봇 작업에 대한 능력에 대한 직접적인 이점으로 인해.
모든 곳에서 AI는 로봇 공학에 힘을 증폭시켜 왔습니다. 그리고 다양한 분야에서 그 영향은 로봇이 이전과는 다르게 일을 배우면서 느껴지고 있습니다.
결론
궁극적으로 2024년 현재 스마트 로봇 기술 트렌드의 선도적인 선두는 로봇이 더 똑똑하고 팀 지향적이면서도 더 무거운 업무를 수행 할 수 있을 만큼 자율적으로 작동하는 가까운 미래가 다가올 것으로 나타났습니다. AI와 ML 통합은 로봇이 달성할 수 있는 자동화 범위를 계속 파괴하고 있으며 산업의 푸른 하늘 일자리 기회에