EN
uvod
preplet robotike z umetno inteligenco (AI) in strojnim učenjem (ml) prinaša novo generacijo inteligentnih robotov, ki lahko opravljajo zahtevna opravila z neprimerljivo natančnostjo in vsestranskostjo. še enkrat, to je glasovno aktivirani svet, v katerem živimo, in te realnosti na povsem novo raven avtonomije, ki poganja avtonomno navigacijo, kakršne si ne morete zamisliti, toda za to, kar ponuja ta tehnologija, je najboljša rešitev, ki se približuje industriji in našemu vsakdanu življenje.
povečana avtonomija
študija primera za vodilno umetno inteligenco pri napredovanju avtonomije robota. vse, o čemer tukaj razpravljamo, so roboti, ki lahko načrtujejo okolico in jo obdelujejo v realnem času za odločitve, kot je opazovanje premikajočih se ovir, vidnih ali nevidnih, izogibanje jim, da se prebijejo skozi ne tako, ampak bolj zaposlene z drugimi mobilnimi akterji, naj bo humanoidna oblika, ki jo nadzira človek, ali samo stvari okoli) najlažja vrsta za vse kot izziv bi bili brezpilotni letalniki, razen zidov! podatki, proizvedeni v senzorjih, se obdelujejo s strojnim učenjem, da se ustvari bogat model okolja, in se nadaljuje s posodabljanjem, ko se robot poda v nove dele. integracija teh paketov ai/ml z inteligentno avtomatizacijo in procesno robotiko omogoča, da roboti delujejo na način, kakršnega še niste videli.
natančnost in spretnost
v svetu natančnih nalog strojno učenje omogoča robotom, da zaznavajo in upravljajo predmete z osupljivo sofisticiranostjo. tako lahko roboti povedo, kako dejansko zgrabiti predmete – ne glede na to, ali gre za kose na tekočem traku ali materiale, ki se uporabljajo za občutljivo kirurgijo – s preučevanjem oblike, teksture in velikosti. zaradi razpoložljivosti algoritmov umetne inteligence omogoča natančne premike v finem merilu in s tem ukrepanje z manj napakami tudi pri tekmovanju s človekom.
dejavnik prilagodljivosti je izhajal iz dinamične narave podatkovnih centrov.
Sposobnost strojnega učenja za prilagajanje dinamičnih rezultatov je zagotovo najpomembnejša, ko govorimo o robotiki. roboti odgovorni za dokončanje nalog, bi se lahko naučili in prilagodili za delo v različnih aplikacijah v interakciji z okoljem. tu pride v poštev rešitev, ki ustreza vsem ... hm, toda s strojnim učenjem ali bolj z ai (umetno inteligenco) robotom omogoča, da so robustni in se hitro prilagajajo, ko se razmere spremenijo, na način, ki ne daje najboljšega učinka.
zmožnosti sodelovanja
doba ai in ml razrašča obseg co-botov, sodelujočih robotov med ljudmi. Zasnova teh robotov je, da varno opravljajo delovne naloge, medtem ko ljudje hkrati opravljajo dele ali določajo povečanje produktivnosti. novi senzorji in tehnologije vida v kombinaciji s pametnimi prijemali omogočajo, da se roboti hitreje odzovejo (z drugimi besedami, v realnem času), tako da lahko ljudje delajo skupaj z robotom. za številne kanale, ki jih ljudje najbolj naravno uporabljajo v sodelovanju z roboti, programska oprema umetne inteligence pomaga robotu razmišljati, vključno z branjem kretenj in glasovnih ukazov ali obraznih izrazov kot tarče vsakega gibanja, ki pričakuje naslednje potrebno.
integracija z zunanjimi tehnologijami
lan je dodal, da integracija drugih naprednih tehnologij, kot sta iot (internet stvari) in oblak, zagotavlja, da robot ne postane samo projektor, temveč tudi zbiralec. podatke povezanih naprav lahko analizira AI za izboljšanje zmogljivosti robota, kompleksna obdelava različnih podatkovnih nizov iot pa je omogočena prek računalništva v oblaku, ki zagotavlja računalniške vire. poleg taktilnih senzorjev je veliko informacij o zvoku in računalniškem vidu bistvenega pomena tudi za izboljšanje zaznavanja rolotov v njihovi okolici.
prihodnji trendi in izzivi
dejansko je lahko generativna umetna inteligenca področje, ki vodi robotiko, saj lahko alternativni astronomsko starodavni načini interneta in računalništva stare šole dolgo časa hitro postanejo zastareli. vendar je pravi izziv zbrati dovolj podatkov o usposabljanju in zagotoviti, da bodo roboti v resnici delovali enako učinkovito. roboti bodo vedno prisotni, zahvaljujoč novemu napredku v AI z ml, in morda lahko nekatere njihove sveže ideje pomagajo našim svetom rešiti zapletene uganke.
zaključek
vse pogosteje opažamo, da napredek na področju umetne inteligence in strojnega učenja pomeni, da roboti postajajo pametnejši, bolj sposobni delati natančno/samostojno/fleksibilno/človeško podoben okvir. ti napredki so zelo pomembni na številnih področjih, pa naj gre za proizvodnjo ali zdravstveno varstvo med drugimi področji, kot je kmetijstvo in tako naprej. vizija pametnih robotov, ki preoblikujejo naše delo in življenje. Če se naša vizija delovanja na pametnih robotih zdi kot svet od jutri, je to ideja, ki ne more postati bolj resnična z nesmrtnim razvojem tehnologij ai in ml v ne tako oddaljeni prihodnosti.