EN
увод
и 2024. године се појављује као прекретница за еволуцију интелигентне технологије робота - која се дефинише великим пробојама у вештачкој интелигенцији (AI), машинском учењу (ML) и роботици, колективно подстичући нова интелигентна решења у широком спектру апликација.
вештачка интелигенција (AI)
AI остаје на челу технолошког напретка, а његова интеграција са роботиком никада није била потпунија. генеративна AI прави нове пролазе, са алатима као што је ЧатГПТ који преврте оквир о томе како се роботи кодирају на главу. ови интерфејс су лакши за друге да разумеју и сто
Продиктивно одржавање је такође значајна улога коју генеришућа вештачка интелигенција игра. испитујући податке сакупљене о томе како функционише робот, она може предвидети будуће перформансе и спречити падове уређаја јер ће такви инциденти који се мешају смањити рачуне смањењем времена простоја. тачност
Машинско учење (мл)
да ли ће роботи моћи да уче из свог искуства и да се са временом побољшају у мере што ML алгоритми постају софистициранији? Ова способност није ограничена само на одржавање, већ се може применити и у различитим различитим областима, као што су, на пример, употреба аутономне навигације и доношење одлука на сложеној
напредак у роботици
AI и ML покрећу развој потпуно аутономних паметних робота који могу да заврше прецизније задатке бржим начином. Ови напредоци револуционишу индустрије као што су производња, здравствена заштита и пољопривреда омогућавајући роботима да обављају задатке за које смо раније веровали да су су превише компликоване
укључивање технологија у развоју
Поред тога, интелигентни робот се комбинује са другим напредним технологијама као што су интернет ствари (IoT) и аналитика великих података. Мониторинг, прикупљање и анализу података у току су такође изграђени у решење кроз ову интеграцију која подржава информисано доношење одлука и оперативну ефикасност.
појава мобилних манипулатора (мома)
додавање мобилне базе у микс значи да ћемо видети да се појављују нове апликације за колаборативне роботе изван стационарних производних салона. ови начини производње (момас) аутомобил и логистика, могу аутоматизовати руковођење материјалима са повећаном флексибилношћу на много ефикасан начин.
дигитални близанци у роботици
у смислу података, користимо дигиталне близнаке које су виртуелне слике које се користе за праћење перформанси физичких система и предвиђање будућих догађаја. у роботици, они постају све важније и важније раздвајајући дигитални од стварног света. дигиталне близнаке омогућавају дизајн, тестирање
Појава хуманоидних робота
развој хуманоидних робота је успешно довео до развоја оних који су способни да обављају различите активности које се могу урадити у различитим окружењима. дизајнирани на начин сличан човеку, ови роботи могу бити интегрисани у постојеће радне процесе и инфраструктуру. Утјецај на производњу и животни стил не може се потцењивати:
АИ свуда и шта то значи за роботику
Дакле, није изненађујуће да је у Азији/Пацифику Јапан (APJ)Узимање АИ брзо расте, а апликације које се оснивају на АИ постају све аутономније.
коначно, и можда најпрофилнија техничка област која заобилази производњу је роботизовано држење/пицкинг/постављање/навигација II-IV нивоа због својих директних користи за способност роботизованог рада изван индустрије у другим секторима као што су здравствена заштита или малопродаја.
Свуда је вештачка интелигенција била мултипликатор снаге за роботику и у различитим секторима се ефекат сада осећа док роботи уче да раде ствари другачије него раније.
закључак
На крају крајева, трендови у области интелигентних робота за 2024. године указују на блиску будућност у којој ће роботи бити паметнији и више оријентисани на тим, али довољно аутономни да би подигли теже напоре. Интеграција AI и ML наставља да нарушава опсег аутоматизације коју роботи могу постићи,