EN
Inledning
sammanflätningen av robotik med artificiell intelligens (ai) och maskininlärning (ml) ger en ny generation av intelligenta robotar som kan utföra svåra uppgifter med oöverträffad noggrannhet och mångsidighet. återigen, det är den röstaktiverade världen som vi lever i och dessa verkligheter till en helt ny nivå av autonomi som driver autonom navigering som ingen annan tänkbar men för vad just denna teknik erbjuder den bästa lösningen närmar sig industrin såväl som vår vardag levande.
ökad autonomi
en fallstudie för ai att leda i framskridande robotautonomi. allt vi diskuterar här är robotar som kan kartlägga omgivningar och bearbeta den i realtid för beslut som att upptäcka rörliga hinder som är synliga eller osynliga undvika dem, för att komma igenom inte så men mer upptagna med andra mobila aktörer vara mänskligt kontrollerad humanoid form eller bara sånt runt) enklaste typen för alla som en utmaning skulle vara drönare utom väggar! data som produceras inom sensorerna bearbetas med hjälp av maskininlärning för att skapa en rik modell av en miljö, och fortsätter att uppdateras när roboten ger sig ut i nya delar. integration av dessa ai/ml-paket med intelligent automation och processrobotik gör det möjligt för robotar att arbeta på ett sätt som aldrig tidigare skådats.
precision och fingerfärdighet
i en värld av precisionsuppgifter gör maskininlärning det möjligt för robotar att upptäcka och manipulera objekt med enastående sofistikering. så robotar kan berätta hur man faktiskt tar tag i föremål - oavsett om de är delar på ett löpande band eller material som används för känslig kirurgi - genom att undersöka formen, strukturen och storleken. på grund av tillgängligheten av ai-algoritmer möjliggör den exakta, finskaliga rörelser och därmed åtgärder med mindre fel även i konkurrens mot en människa.
anpassningsförmågan växte fram ur datacenters dynamiska natur.
maskininlärningsförmåga att anpassa dynamiska resultat är säkerligen den viktigaste när vi pratar om robotik. Robotar är ansvariga för att slutföra uppgifter, de kan lära sig och anpassa sig för att arbeta i en mängd olika applikationer under interaktion med miljön. det är där en lösning som passar alla spelar in... hummm, men med maskininlärning eller mer så ai (artificiell intelligens) gör det att robotarna kan vara robusta och anpassa sig snabbt när förhållandena förändras på ett sätt som inte ger sitt bästa resultat.
samarbetsförmåga
ai- och ml-eran växer fram i omfattningen av co-bots, samarbetsrobotar mellan människor. designen av dessa robotar är att utföra jobbuppgifter på ett säkert sätt, medan människorna samtidigt gör delar eller sätter en viss produktivitetsökning. nya sensorer och visionteknologier parade med smarta gripdon gör att robotar kan svara snabbare (med andra ord i realtid) så att människor kan arbeta tillsammans med roboten. för många kanaler som människor mest naturligt använder i samarbeten med robotar, hjälper ai-mjukvaran roboten att tänka inklusive läsning av gester och röstkommandon eller ansiktsuttryck som mål för varje rörelse som förväntas nästa gång.
integration med extern teknik
lan tillade att integrationen av andra avancerade teknologier som iot (internet of things) och moln säkerställer att roboten inte bara blir projektor utan också en samlare. anslutna enhetsdata kan analyseras med hjälp av ai för att förbättra robotens prestanda och komplex bearbetning av de olika iot-datauppsättningarna möjliggörs genom molnberäkning som tillhandahåller beräkningsresurser. Förutom taktila sensorer är mycket ljud- och datorseende information också avgörande för att förbättra uppfattningen av rotor i sin omgivning.
framtida trender och utmaningar
faktiskt, generativ ai kan vara ett område för att leda robotik på det sätt som alternativa astronomiskt uråldriga sätt för internet och gammaldags datoranvändning länge snabbt kan bli föråldrade. men den verkliga utmaningen är att samla in tillräckligt med träningsdata och få robotar att fungera lika effektivt i verkligheten. robotar kommer alltid att finnas med tack vare de nya framstegen inom ai med ml, och kanske kan några nya idéer från dem hjälpa vår världs komplexa gåtor.
slutsats
Det vi ser alltmer är att framsteg inom ai och maskininlärning innebär att robotar blir smartare, mer kapabla att arbeta exakt/autonomt/flexibelt/mänskligt ramverk. dessa framsteg har betydande relevans inom många områden, vare sig det är inom tillverkning eller sjukvård bland andra områden som jordbruk och så vidare. visionen om smarta robotar som förvandlar vårt arbete och liv om vår vision att köra på smarta robotar känns som en värld från imorgon, är det en idé som inte kan bli mer verklig med den odödliga utvecklingen av ai- och ml-teknologier inom en inte alltför avlägsen framtid.