EN
inleiding
De verwevenheid van robotica met kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren (ML) leidt tot een nieuwe generatie intelligente robots die moeilijke taken met ongeëvenaarde nauwkeurigheid en veelzijdigheid kunnen uitvoeren. Nogmaals, het is de spraakgestuurde wereld waarin we leven en deze realiteiten naar een geheel nieuw niveau van autonomie brengen, wat autonome navigatie aanstuurt zoals je je nog nooit eerder hebt voorgesteld, maar waarvoor deze technologie de beste oplossing biedt voor zowel de industrie als ons dagelijks leven.
verbeterde autonomie
een case study voor AI om het voortouw te nemen in de vooruitgang van robotautonomie. We bespreken hier alleen robots die de omgeving in kaart kunnen brengen en deze in realtime kunnen verwerken voor beslissingen zoals het spotten van bewegende obstakels, zichtbaar of onzichtbaar, om ze te vermijden, om erdoorheen te komen, niet zo, maar meer bezig met andere mobiele actoren, door mensen bestuurd, humanoïde vorm of gewoon spullen in de buurt) het gemakkelijkste type voor iedereen, aangezien drones een uitdaging zouden zijn, behalve muren! De gegevens die binnen de sensoren worden geproduceerd, worden verwerkt met behulp van machinaal leren om een rijk model van een omgeving te creëren, en worden voortdurend bijgewerkt naarmate de robot zich in nieuwe onderdelen begeeft. Integratie van deze AI/ML-pakketten met intelligente automatisering en procesrobotica maakt het mogelijk dat robots op een manier werken die nog nooit eerder is gezien.
nauwkeurigheid en behendigheid
in de wereld van precisietaken stelt machine learning robots in staat om objecten met verbluffende verfijning te detecteren en te manipuleren. Zo kunnen robots bepalen hoe ze objecten daadwerkelijk moeten vastpakken, of het nu gaat om onderdelen op een lopende band of materialen die worden gebruikt voor delicate chirurgie, door de vorm, textuur en grootte te onderzoeken. dankzij de beschikbaarheid van ai-algoritmen maakt het nauwkeurige, fijnmazige bewegingen mogelijk en dus actie met minder fouten, zelfs in concurrentie met een mens.
De aanpassingsfactor is ontstaan door het dynamische karakter van datacenters.
het vermogen van machine learning om dynamische uitkomsten aan te passen is zeker het belangrijkste als we het over robotica hebben. Robots zijn verantwoordelijk voor het afronden van taken, ze kunnen leren en zichzelf aanpassen om te werken in een verscheidenheid aan toepassingen onder interactie met de omgeving. dat is waar een one size fits all-oplossing in het spel komt... hummm, maar met machine learning of meer nog ai (kunstmatige intelligentie) stelt het de robots in staat om robuust te zijn en zich snel aan te passen wanneer de omstandigheden veranderen op een manier die niet de beste output oplevert.
samenwerkingsmogelijkheden
het ai- en ml-tijdperk brengt de reikwijdte van co-bots, robots die samenwerken tussen mensen, tot bloei. Het ontwerp van deze robots is erop gericht om taken veilig uit te voeren, terwijl de mensen tegelijkertijd onderdelen uitvoeren of de productiviteit verhogen. Nieuwe sensoren en visietechnologieën, gecombineerd met slimme grijpers, zorgen ervoor dat robots sneller kunnen reageren (met andere woorden: in realtime), zodat mensen met de robot kunnen samenwerken. voor veel kanalen die mensen van nature het meest gebruiken in de samenwerking met robots, helpt ai-software de robot om te denken, inclusief het lezen van gebaren en spraakopdrachten of gezichtsuitdrukkingen als doelwit van elke beweging, waarbij de volgende benodigde actie wordt verwacht.
integratie met externe technologieën
Lan voegde toe dat de integratie van andere geavanceerde technologieën zoals IoT (Internet of Things) en de cloud ervoor zorgt dat de robot niet alleen een projector wordt, maar ook een verzamelaar. Gegevens van verbonden apparaten kunnen door AI worden geanalyseerd om de prestaties van de robot te verbeteren en complexe verwerking van de verschillende IoT-datasets wordt mogelijk gemaakt door cloud computing, dat computerbronnen biedt. Naast tactiele sensoren is veel informatie over geluid en computer vision ook van vitaal belang voor het verbeteren van de perceptie van robots in hun omgeving.
toekomstige trends en uitdagingen
generatieve AI kan inderdaad een gebied zijn om robotica te leiden, terwijl alternatieve, astronomisch oude manieren van internet en ouderwets computergebruik snel achterhaald kunnen raken. De echte uitdaging is echter om voldoende trainingsgegevens te verzamelen en robots in de realiteit net zo effectief te laten werken. Robots zullen er altijd blijven dankzij de nieuwe ontwikkelingen in AI met ML, en misschien kunnen enkele frisse ideeën daaruit de complexe raadsels van onze wereld oplossen.
Conclusies
Wat we steeds vaker zien, is dat de vooruitgang in AI en machine learning betekent dat robots slimmer worden en beter in staat zijn om nauwkeurig/autonoom/flexibel/mensachtig te werken. Deze vooruitgang is van groot belang in talloze domeinen, zoals productie of gezondheidszorg, maar ook in de landbouw, enzovoort. De visie van slimme robots die ons werk en leven transformeren. Als onze visie van het werken met slimme robots aanvoelt als een wereld van morgen, is het een idee dat niet realistischer kan worden met de onsterfelijke evolutie van AI- en ML-technologieën in de niet al te verre toekomst.