EN
įvadas
Robotikos, dirbtinės intelektos ir mašininio mokymosi sąveika sukuria naują protingų robotų kartą, galinčių atlikti sudėtingas užduotis be galo tiksliai ir daugiafunkčiai.
didėjanti autonomija
Tai yra pavyzdys, kaip protinksliai gali padėti sukurti robotų autonomiją. čia kalbame apie robotus, kurie gali žemėlapį aplinką ir apdoroti jį realiu laiku sprendimams, pavyzdžiui, pastebėti judančias kliūtis matomas ar nematomas išvengti jų, gauti per ne taip, bet labiau užsiėmę su kitais mobiliųjų veikėjų
tikslumas ir rankingumas
Specialių užduočių pasaulyje mašinų mokymasis leidžia robotams aptikti ir manipuliuoti objektais su nuostabiu sudėtingumu. todėl robotai gali pasakyti, kaip iš tikrųjų paimti objektus ar jie yra dalys surinkimo linijoje ar medžiagos, naudojamos subtiliai chirurgijai nagrinėjant formą, tekstūrą ir dydį
adaptabilumo veiksnys atsirado dėl duomenų centrų dinamiško pobūdžio.
mašinų mokymosi gebėjimas pritaikyti dinamiškus rezultatus yra tikrai svarbiausias, kai kalbame apie robotų. robotai yra atsakingi už užduočių užbaigimą, jie galėtų mokytis ir prisitaikyti dirbti įvairiose programose, sąveikaujant su aplinka. Štai kur į žaidimą patenka vienas dydžio sprendimas... hummm, bet su mašinų
bendradarbiavimo gebėjimai
AI ir ML eros plinta kobotų, bendradarbiaujančių robotų tarp žmonių, apimtis. Šių robotų dizainas yra saugiai atlikti darbo užduotis, o žmonės tuo pačiu metu atlieka dalis arba nustato tam tikrą našumo padidėjimą. Naujieji jutikliai ir regėjimo technologijos, derinami su protingais laikikliais, leidžia robotams greičiau
integracija su išorinėmis technologijomis
"Susietų įrenginių duomenys gali būti analizuoti AI, kad pagerintų robotų veikimą, o sudėtingas įvairių IoT duomenų rinkinių apdorojimas yra įmanomas naudojant debesų kompiuteriją, kuri suteikia skaičiavimo išteklius. Be jautrumo jutiklių, daug garso ir kompiuterio vaizdo informacijos taip pat yra gyvybiškai svarbi, siekiant pagerinti
Ateities tendencijos ir iššūkiai
Iš tiesų, generuojantis DI gali būti sritis, kuri vadovautų robotikos būdai alternatyvios astronominiu požiūriu senovės internetas ir senosios mokyklos kompiuterijos būdai gali ilgai bėgant greitai tapti pasenę. bet tikrasis iššūkis yra surinkti pakankamai mokymo duomenų ir gauti robotų, kurie veikia taip pat veiksmingai, kaip ir
išvada
tai, ką mes matome vis dažniau, yra tai, kad pažanga AI ir mašininio mokymosi reiškia, kad robotai tampa protingesni, gebantys tiksliau/autonomiai/lanksčiau/pagal žmogaus sistemą dirbti. Šie pasiekimai yra reikšmingi daugelyje sričių, tiek gamybos, tiek sveikatos priežiūros srityse, tarp kitų sričių,