EN
introducere
împletirea roboticii cu inteligența artificială (ai) și învățarea automată (ml) oferă o nouă generație de roboți inteligenți care pot îndeplini sarcini dificile cu o acuratețe și o versatilitate de neegalat. încă o dată, este lumea activată prin voce în care trăim și aceste realități la un nivel cu totul nou de autonomie conducând o navigație autonomă ca nimeni altul imaginabil, dar pentru ceea ce oferă această tehnologie, cea mai bună soluție se apropie atât de industrie, cât și de ziua noastră de zi cu zi. viaţă.
autonomie sporită
un studiu de caz pentru ca ai să conducă în progresul autonomiei robotului. tot ceea ce discutăm aici sunt roboți care pot să cartografieze împrejurimile și să-l proceseze în timp real pentru decizii precum reperarea obstacolelor în mișcare vizibile sau invizibile să le evite, pentru a trece nu așa, dar mai ocupați cu alți actori mobili, fie sub formă umanoidă controlată de om sau doar chestii în jur) cel mai ușor tip pentru toți, deoarece o provocare ar fi dronele, cu excepția pereților! datele produse în cadrul senzorilor sunt procesate folosind învățarea automată pentru a crea un model bogat al unui mediu și continuă să se actualizeze pe măsură ce robotul se aventurează în piese noi. integrarea acestor pachete ai/ml cu automatizarea inteligentă și robotica procesului face posibil ca roboții să funcționeze într-un mod nemaivăzut până acum.
precizie și dexteritate
în lumea sarcinilor de precizie, învățarea automată le permite roboților să detecteze și să manipuleze obiecte cu o sofisticare uimitoare. astfel încât roboții pot spune cum să apuce obiectele - indiferent dacă sunt piese de pe o linie de asamblare sau materiale folosite pentru operații delicate - examinând forma, textura și dimensiunea. Datorită disponibilității algoritmilor de IA, acesta permite mișcări precise, la scară fină și, astfel, acțiuni cu mai puține erori chiar și concurând cu o ființă umană.
factorul de adaptabilitate a apărut din natura dinamică a centrelor de date.
capacitatea de învățare automată de a adapta rezultatele dinamice este cu siguranță cea mai importantă atunci când vorbim despre robotică. roboții sunt responsabili pentru finalizarea sarcinilor, ei ar putea învăța și se pot adapta pentru a lucra într-o varietate de aplicații în interacțiune cu mediul. acolo intră în joc soluția unică pentru toate... hummm, dar cu învățarea automată sau mai mult cu ai (inteligență artificială), le permite roboților să fie robusti și să se adapteze rapid atunci când condițiile se schimbă într-un mod care nu produce cel mai bun rezultat.
capabilități de colaborare
epoca ai și ml este în creștere în domeniul co-boților, roboților colaborativi între oameni. Designul acestor roboți este de a îndeplini sarcinile de lucru în siguranță, în timp ce oamenii fac simultan piese sau stabilesc o anumită creștere a productivității. noii senzori și tehnologii de viziune asociate cu prinderi inteligente fac roboții să poată răspunde mai rapid (cu alte cuvinte, în timp real), astfel încât oamenii să poată lucra împreună cu robotul. pentru multe canale pe care oamenii le folosesc cel mai natural în colaborările cu roboți, software-ul IA îl ajută pe robot să gândească, inclusiv gesturi de citire și comenzi vocale sau expresii faciale ca țintă a fiecărei mișcări care se așteaptă la următoarea nevoie.
integrarea cu tehnologii externe
lan a adăugat că integrarea altor tehnologii avansate precum iot (internetul lucrurilor) și cloud asigură că robotul nu devine doar proiector, ci și colecționar. Datele dispozitivelor conectate pot fi analizate prin IA pentru a îmbunătăți performanța robotului, iar procesarea complexă a diferitelor seturi de date iot este posibilă prin cloud-computing care oferă resurse de calcul. în afară de senzorii tactili, multe informații despre sunet și viziune pe computer sunt, de asemenea, vitale pentru îmbunătățirea percepției rolurilor din împrejurimile lor.
tendințele și provocările viitoare
Într-adevăr, IA generativă poate fi un domeniu pentru a conduce robotica în modul în care metodele alternative din punct de vedere astronomic străvechi ale unui internet și computerele vechi pot deveni rapid învechite. dar adevărata provocare este de a aduna suficiente date de antrenament și de a face roboții să funcționeze la fel de eficient în realitate. roboții vor fi mereu în preajmă datorită noilor progrese în ai cu ml și poate că unele idei proaspete de la ei pot ajuta ghicitorii complexe ale lumii noastre.
concluzie
ceea ce vedem din ce în ce mai mult este că progresul în IA și învățarea automată înseamnă că roboții devin mai inteligenți, mai capabili să lucreze cu precizie/autonom/flexibil/cadru uman. aceste progrese au o relevanță semnificativă în numeroase domenii, fie că este vorba de producție sau asistență medicală, printre alte domenii, cum ar fi agricultura și așa mai departe. viziunea roboților inteligenți care ne transformă munca și viața, dacă viziunea noastră de a rula pe roboți inteligenți pare o lume de mâine, este o idee care nu poate deveni mai reală odată cu evoluția nemuritoare a tehnologiilor ai și ml într-un viitor nu prea îndepărtat.
