EN
inleiding
en 2024 ontpopt zich als een keerpunt voor de evolutie van slimme robottechnologie. Het jaar wordt gekenmerkt door grote doorbraken op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI), machinaal leren (ML) en robotica, die gezamenlijk nieuwe intelligente oplossingen voor een breed scala aan toepassingen bevorderen. Hieronder volgt een blik op enkele van de belangrijkste richtingen waarin intelligente robots zich bewegen.
kunstmatige intelligentie (ai)
AI staat nog steeds voorop in technologische vooruitgang en de integratie ervan met robotica is nog nooit zo volledig geweest. Generatieve AI boekt nieuwe vooruitgang, met tools zoals chatgpt die het raamwerk voor de codering van robots op zijn kop zetten. Deze interfaces zijn voor anderen gemakkelijker te begrijpen en verminderen zo de behoefte aan gespecialiseerde kennis. Ze geven robotprogrammering in plaats daarvan een natuurlijkere interface.
voorspellend onderhoud is ook een belangrijke rol die generatieve AI speelt. Door verzamelde gegevens over het functioneren van een robot te onderzoeken, kan deze de toekomstige prestaties voorspellen en storingen van het apparaat voorkomen. Dergelijke storende incidenten zorgen voor lagere rekeningen door minder uitvaltijd. De nauwkeurigheid van deze machine learning-algoritmen is recht evenredig met de hoeveelheid en kwaliteit van de gegevens die ze ontvangen. Hoe beter de gegevens, hoe beter hun voorspellingen of optimalisaties.
machinaal leren (ml)
Zouden de robots van hun ervaringen kunnen leren en in de loop van de tijd vaardiger worden naarmate ML-algoritmen geavanceerder worden? Dit vermogen is niet alleen beperkt tot onderhoud, maar kan ook worden toegepast op verschillende andere gebieden, zoals bijvoorbeeld het gebruik van autonome navigatie en besluitvorming op een complex terrein.
vooruitgang in robotica
AI en ML stimuleren de ontwikkeling van volledig autonome, slimme robots die sneller en nauwkeuriger taken kunnen uitvoeren. Deze ontwikkelingen revolutioneren sectoren als de productie, gezondheidszorg en landbouw, doordat ze robots in staat stellen taken uit te voeren waarvan we voorheen dachten dat ze te ingewikkeld waren voor automatisering.
inclusie van evoluerende technologieën
Bovendien worden intelligente robots gecombineerd met andere geavanceerde technologieën zoals het internet der dingen (IoT) en big data-analyses. Live databewaking, -verzameling en -analyse zijn ook ingebouwd in de oplossing via deze integratie, wat geïnformeerde besluitvorming en operationele efficiëntie ondersteunt.
komst van mobiele manipulatoren (momas)
Door een mobiele basis aan de mix toe te voegen, zullen we nieuwe toepassingen voor collaboratieve robots zien ontstaan die verder gaan dan stationaire productiehallen. Deze productiewijzen (momas), automotive en logistiek, kunnen de materiaalbehandeling op een veel efficiëntere manier automatiseren met een grotere flexibiliteit.
digitale tweelingen in robotica
Wat betreft data gebruiken we digitale tweelingen. Dit zijn virtuele beelden waarmee we de prestaties van fysieke systemen kunnen monitoren en toekomstige gebeurtenissen kunnen voorspellen. In de robotica worden ze steeds belangrijker, omdat ze het onderscheid maken tussen de digitale en de echte wereld. Digitale tweelingen maken het mogelijk om robots te ontwerpen, testen en onderhouden met behulp van operationele data uit de echte wereld om simulaties uit te voeren.
opkomst van humanoïde robots
De ontwikkeling van humanoïde robots heeft er succesvol toe geleid dat ze in staat zijn om uiteenlopende activiteiten uit te voeren in uiteenlopende omgevingen. Deze robots zijn ontworpen op een mensachtige manier en kunnen worden geïntegreerd in uw bestaande werkprocessen en infrastructuur. De impact hiervan op de productie en levensstijl mag niet worden onderschat: China is van plan om tegen 2025 humanoïde robots op een schaal te produceren die computers en smartphones alomtegenwoordig heeft gemaakt.
ai overal en wat het betekent voor robotica
Het is dan ook geen verrassing dat in Azië/de Stille Oceaan Japan (APJ) – de belangrijkste regio ter wereld voor economische groei- Ik ben...De acceptatie van AI groeit snel en AI-applicaties worden steeds autonomer.
en ten slotte, en misschien wel het meest opvallende technische gebied dat de productiesector overslaat, is het robotisch grijpen/pakken/plaatsen/navigeren op niveaus II-IV vanwege de directe voordelen voor de mogelijkheid om robotwerk te laten doen buiten de industrie, bijvoorbeeld in andere sectoren zoals de gezondheidszorg of de detailhandel.
overal heeft AI een krachtvermenigvuldiger voor robotica gevormd — en in verschillende sectoren is het effect nu voelbaar, omdat robots leren dingen anders te doen dan ze voorheen deden.
Conclusies
Uiteindelijk suggereren de huidige trends op het gebied van slimme robottechnologie voor 2024 dat robots binnenkort een nabije toekomst tegemoet gaan waarin ze slimmer en teamgerichter zijn, maar toch autonoom genoeg om zwaardere taken uit te voeren. AI- en ML-integratie blijven de reikwijdte van automatisering die robots kunnen bereiken, verstoren, met positieve technologische implicaties voor ambitieuze werkmogelijkheden in de industrie.