EN
pengantar
jalinan robotik dengan kecerdasan buatan (ai) dan pembelajaran mesin (ml) menghasilkan generasi baharu robot pintar yang boleh melaksanakan tugas sukar dengan ketepatan dan serba boleh yang tiada tandingan. sekali lagi, ia adalah dunia yang diaktifkan suara di mana kita hidup dan realiti ini ke tahap autonomi yang baharu yang memacu navigasi autonomi seperti yang tidak dapat dibayangkan selain daripada apa yang ditawarkan oleh teknologi ini, pendekatan penyelesaian terbaik serta industri sehari-hari kita. hidup.
autonomi yang dipertingkatkan
kajian kes untuk ai menerajui kemajuan autonomi robot. Apa yang kita bincangkan di sini ialah robot yang boleh memetakan persekitaran dan memprosesnya dalam masa nyata untuk membuat keputusan seperti mengesan halangan bergerak yang boleh dilihat atau tidak kelihatan, mengelakkannya, untuk melepasi bukan begitu tetapi lebih sibuk dengan pelakon mudah alih lain seperti bentuk humanoid yang dikawal manusia atau hanya bahan. sekitar) jenis yang paling mudah untuk semua kerana cabaran adalah dron kecuali dinding! data yang dihasilkan dalam penderia diproses menggunakan pembelajaran mesin untuk mencipta model persekitaran yang kaya, dan terus mengemas kini apabila robot meneroka bahagian baharu. penyepaduan pakej ai/ml ini dengan automasi pintar dan robotik proses membolehkan robot beroperasi dalam cara yang tidak pernah dilihat sebelum ini.
ketepatan dan ketangkasan
dalam dunia tugasan ketepatan, pembelajaran mesin membolehkan robot mengesan dan memanipulasi objek dengan kecanggihan yang menakjubkan. jadi robot boleh memberitahu cara untuk mengambil objek sebenarnya - sama ada ia adalah kepingan pada barisan pemasangan atau bahan yang digunakan untuk pembedahan halus - dengan memeriksa bentuk, tekstur dan saiz. disebabkan ketersediaan algoritma ai, ia membolehkan pergerakan yang tepat dan berskala halus dan dengan itu bertindak dengan ralat yang lebih sedikit walaupun bersaing dengan manusia.
faktor kebolehsuaian berkembang daripada sifat dinamik pusat data.
keupayaan pembelajaran mesin untuk menyesuaikan hasil dinamik pastinya yang paling penting apabila kita bercakap tentang robotik. robot bertanggungjawab untuk menyelesaikan tugasan, mereka boleh belajar dan menyesuaikan diri mereka untuk bekerja dalam pelbagai aplikasi di bawah interaksi dengan persekitaran. di situlah penyelesaian satu saiz sesuai untuk semua... hummm, tetapi dengan pembelajaran mesin atau lebih-lebih lagi ai (kecerdasan buatan) ia membolehkan robot menjadi teguh dan menyesuaikan diri dengan cepat apabila keadaan berubah dengan cara yang tidak menghasilkan output terbaiknya.
keupayaan kolaboratif
era ai dan ml sedang mengembangkan skop co-bot, robot kerjasama antara manusia. reka bentuk robot ini adalah untuk menjalankan tugas kerja dengan selamat, manakala manusia secara serentak melakukan bahagian atau menetapkan beberapa peningkatan produktiviti. penderia dan teknologi penglihatan baharu yang dipasangkan dengan pencengkam pintar menjadikan robot mampu bertindak balas dengan lebih pantas (dalam erti kata lain, dalam masa nyata) supaya manusia boleh bekerjasama dengan robot. untuk banyak saluran yang paling biasa digunakan oleh manusia dalam kerjasama dengan robot, perisian ai membantu robot untuk berfikir termasuk membaca gerak isyarat dan arahan suara atau ekspresi muka sebagai sasaran setiap gerakan yang dijangka diperlukan seterusnya.
integrasi dengan teknologi luaran
lan menambah, penyepaduan teknologi canggih lain seperti iot (internet of things) dan awan memastikan robot bukan sahaja menjadi projektor tetapi juga pengumpul. data peranti yang disambungkan boleh dianalisis oleh ai untuk meningkatkan prestasi robot dan pemprosesan kompleks pelbagai set data iot dimungkinkan melalui pengkomputeran awan yang menyediakan sumber pengiraan. selain daripada penderia sentuhan, banyak maklumat bunyi dan penglihatan komputer juga penting untuk memajukan persepsi ro- lot di persekitaran mereka.
trend dan cabaran masa depan
sesungguhnya, ai generatif mungkin menjadi medan untuk menerajui robotik cara alternatif cara kuno astronomi internet dan pengkomputeran sekolah lama boleh lama dengan cepat menjadi usang. tetapi cabaran sebenar adalah untuk mengumpul data latihan yang mencukupi dan membuat robot berfungsi dengan berkesan dalam realiti. robot akan sentiasa ada terima kasih kepada kemajuan baharu dalam ai dengan ml, dan mungkin beberapa idea segar daripada mereka boleh membantu teka-teki kompleks dunia kita.
kesimpulan
apa yang semakin kita lihat ialah kemajuan dalam ai dan pembelajaran mesin bermakna robot semakin pintar, lebih mampu untuk berfungsi dengan tepat/autonomi/fleksibel/ rangka kerja seperti manusia. kemajuan ini mempunyai perkaitan yang ketara merentasi pelbagai domain, sama ada dalam pembuatan atau penjagaan kesihatan antara skop lain seperti pertanian dan sebagainya. visi robot pintar yang mengubah kerja dan kehidupan kamijika visi kami menjalankan robot pintar terasa seperti dunia dari esok, ia adalah idea yang tidak boleh menjadi lebih nyata dengan evolusi teknologi ai dan ml yang berterusan dalam masa yang tidak terlalu jauh.