EN
Inledning
och 2024 dyker upp som en vattendelare för utvecklingen av smart robotteknologi – ett år som definieras av stora genombrott inom artificiell intelligens (ai), maskininlärning (ml) och robotik som tillsammans främjar nya intelligenta lösningar inom ett stort antal applikationer. vad som följer är en titt på några av de viktigaste riktningarna i vilka intelligenta robotar är på väg.
artificiell intelligens (ai)
ai ligger fortfarande i framkant av tekniska framsteg, och dess integration med robotik har aldrig varit mer fullständig. generativ ai gör nya framsteg, med verktyg som chatgpt som vänder ramverket för hur robotar kodas på huvudet. dessa gränssnitt är lättare för andra att förstå och minskar därmed behovet av specialiserad kunskap och ger istället robotprogrammering ett mer naturligt gränssnitt.
prediktivt underhåll är också en viktig roll som generativ ai spelar. genom att undersöka data som samlats in om hur en robot fungerar, kan den förutse framtida prestanda och förhindra haverier av enheten eftersom sådana störande incidenter kommer att minska räkningarna genom att minska stilleståndstiden. noggrannheten hos dessa maskininlärningsalgoritmer är direkt proportionella mot mängden och kvaliteten på data de tar emot, desto bättre data är deras förutsägelser eller optimeringar.
maskininlärning (ml)
skulle robotarna kunna lära av sina erfarenheter och bli mer skickliga med tiden när ml-algoritmerna blir sofistikerade? denna förmåga är inte bara begränsad till underhåll utan kan också tillämpas inom flera olika områden, som till exempel användning av autonom navigering och beslutsfattande på en komplex arena.
robotteknikens framsteg
ai och ml driver utvecklingen av helt autonoma smarta robotar som kan utföra mer exakta uppgifter på ett snabbare sätt. dessa framsteg revolutionerar industrier som tillverkning, sjukvård och jordbruk genom att göra det möjligt för robotar att utföra uppgifter som vi tidigare trodde var för komplicerade för automatisering.
inkludering av utvecklande teknik
dessutom kombineras intelligensrobotar med andra avancerade teknologier som internet of things (iot) och big data analytics. live dataövervakning, insamling och analys är också inbyggd i lösningen genom denna integration som stödjer informerat beslutsfattande och operativ effektivitet.
tillkomsten av mobila manipulatorer (momas)
att lägga till en mobil bas till mixen innebär att vi kommer att se nya applikationer dyka upp för kollaborativa robotar bortom stationära produktionshallar. dessa tillverkningssätt (momas) fordon och logistik kan automatisera materialhantering med ökad flexibilitet på ett mycket effektivt sätt.
digitala tvillingar inom robotik
När det gäller data använder vi digitala tvillingar som är virtuella bilder som används för att övervaka prestanda hos fysiska system och förutsäga framtida händelser. inom robotik blir de allt viktigare genom att skilja det digitala från den verkliga världen. digitala tvillingar möjliggör design, testning och underhåll av robotar med hjälp av verkliga operativa data för att köra simuleringar.
uppkomsten av humanoida robotar
utvecklingen av humanoida robotar har framgångsrikt lett till att utveckla dem som kan utföra olika aktiviteter som man kan göra i en mängd olika miljöer. designade på ett mänskligt sätt kan dessa robotar integreras i dina befintliga arbetsprocesser och infrastruktur. produktionen och livsstilseffekterna av detta kan inte underskattas: 2025 planerar Kina att massproducera humanoider i den skala som har gjort datorer eller smartphones överallt.
ai överallt och vad det betyder för robotik
så det kommer inte som någon överraskning att Japan (apj) i Asien/Stillahavsområdet – den bästa globala regionen för ekonomisk tillväxt- Jag är inte...ai-användningen växer snabbt, och ai-drivna applikationer blir allt mer autonoma.
Slutligen, och det kanske mest uppmärksammade tekniska området som går förbi tillverkningen är robotgrepp/plockning/placering/navigeringsnivåer ii-iv på grund av dess direkta fördelar på förmågan för robotarbete bortom industrin till andra sektorer som sjukvård eller detaljhandel.
överallt har ai varit en kraftmultiplikator för robotik - och inom olika sektorer märks effekten nu när robotar lär sig att göra saker annorlunda än de hade tidigare.
slutsats
I slutändan föreslår den nuvarande framkanten av smarta robottekniktrender för 2024 en nära framtid som snart kommer där robotar är smartare och mer teamorienterade men ändå autonoma nog att göra tyngre lyft. ai och ml-integration fortsätter att störa omfattningen av automatisering som robotar kan uppnå, med positiva tekniska implikationer för blå himmels arbetsmöjligheter inom industrin.