ความคืบหน้าใหม่ในเทคโนโลยีหุ่นยนต์ฉลาดในปี 2024 คืออะไร?

การนําเสนอ

และปี 2024 กำลังกลายเป็นปีแห่งการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญสำหรับวิวัฒนาการของเทคโนโลยีหุ่นยนต์อัจฉริยะ ซึ่งกำหนดโดยความก้าวหน้าครั้งสำคัญด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) และหุ่นยนต์ ซึ่งร่วมกันส่งเสริมให้เกิดโซลูชันอัจฉริยะใหม่ๆ ครอบคลุมแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ต่อไปนี้คือการพิจารณาทิศทางที่สำคัญที่สุดบางส่วนที่หุ่นยนต์อัจฉริยะกำลังมุ่งหน้าไป

ปัญญาประดิษฐ์ (ai)

AI ยังคงเป็นผู้นำในด้านความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี และการบูรณาการกับหุ่นยนต์ก็ไม่เคยสมบูรณ์แบบเท่านี้มาก่อน AI เชิงสร้างสรรค์กำลังบุกเบิกในด้านใหม่ๆ โดยมีเครื่องมือเช่น ChatGPT ที่เข้ามาพลิกโฉมกรอบการทำงานในการเข้ารหัสหุ่นยนต์ อินเทอร์เฟซเหล่านี้ทำให้ผู้อื่นเข้าใจได้ง่ายขึ้น จึงลดความจำเป็นในการมีความรู้เฉพาะทาง และช่วยให้การเขียนโปรแกรมหุ่นยนต์มีอินเทอร์เฟซที่เป็นธรรมชาติมากขึ้นแทน

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ยังมีบทบาทสำคัญในปัญญาประดิษฐ์ โดยการตรวจสอบข้อมูลที่รวบรวมเกี่ยวกับการทำงานของหุ่นยนต์ หุ่นยนต์สามารถคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตและป้องกันการพังของอุปกรณ์ได้ เนื่องจากเหตุการณ์ที่รบกวนดังกล่าวจะช่วยลดค่าใช้จ่ายเนื่องจากลดระยะเวลาการหยุดทำงาน ความแม่นยำของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเหล่านี้ขึ้นอยู่โดยตรงกับปริมาณและคุณภาพของข้อมูลที่ได้รับ ยิ่งข้อมูลมากเท่าไร การคาดการณ์หรือการปรับให้เหมาะสมก็จะยิ่งดีเท่านั้น

การเรียนรู้ของเครื่อง (มล.)

หุ่นยนต์จะสามารถเรียนรู้จากประสบการณ์ของตัวเองและมีความสามารถมากขึ้นตามกาลเวลาหรือไม่เมื่ออัลกอริทึม ML มีความซับซ้อนมากขึ้น ความสามารถนี้ไม่เพียงแต่จำกัดอยู่แค่การบำรุงรักษาเท่านั้น แต่ยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในสาขาต่างๆ ได้อีกมากมาย เช่น การใช้ระบบนำทางอัตโนมัติและการตัดสินใจในพื้นที่ที่ซับซ้อน

ความก้าวหน้าของหุ่นยนต์

AI และ ML กำลังขับเคลื่อนการพัฒนาหุ่นยนต์อัจฉริยะที่ทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบซึ่งสามารถทำงานที่แม่นยำยิ่งขึ้นได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ความก้าวหน้าเหล่านี้กำลังปฏิวัติวงการต่างๆ เช่น การผลิต การดูแลสุขภาพ และเกษตรกรรม ด้วยการทำให้หุ่นยนต์ทำงานที่เราเคยเชื่อกันว่าซับซ้อนเกินกว่าที่จะใช้ระบบอัตโนมัติได้

การรวมเอาเทคโนโลยีที่กำลังพัฒนาเข้ามาด้วย

นอกจากนี้ หุ่นยนต์อัจฉริยะยังถูกผสมผสานเข้ากับเทคโนโลยีขั้นสูงอื่นๆ เช่น อินเทอร์เน็ตของทุกสรรพสิ่ง (IoT) และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังมีการสร้างการติดตาม รวบรวม และวิเคราะห์ข้อมูลแบบสดลงในโซลูชันผ่านการผสานรวมนี้ ซึ่งรองรับการตัดสินใจอย่างรอบรู้และประสิทธิภาพการทำงาน

การถือกำเนิดของเครื่องมือเคลื่อนที่ (โมมา)

การเพิ่มฐานเคลื่อนที่เข้าไปในส่วนผสมนั้นหมายถึงเราจะเห็นการใช้งานใหม่ๆ เกิดขึ้นสำหรับหุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติงานที่นอกเหนือไปจากห้องผลิตแบบคงที่ โหมดการผลิตเหล่านี้ (โมมา) ยานยนต์และโลจิสติกส์ สามารถทำให้การขนย้ายวัสดุเป็นแบบอัตโนมัติด้วยความยืดหยุ่นที่เพิ่มขึ้นในลักษณะที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ฝาแฝดดิจิทัลในหุ่นยนต์

ในแง่ของข้อมูล เราใช้ฝาแฝดทางดิจิทัล ซึ่งเป็นภาพเสมือนที่ใช้เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของระบบทางกายภาพและคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต ในด้านหุ่นยนต์ ฝาแฝดทางดิจิทัลมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ โดยแบ่งแยกโลกดิจิทัลออกจากโลกแห่งความเป็นจริง ฝาแฝดทางดิจิทัลช่วยให้สามารถออกแบบ ทดสอบ และบำรุงรักษาหุ่นยนต์ได้โดยใช้ข้อมูลการปฏิบัติงานในโลกแห่งความเป็นจริงในการจำลองสถานการณ์

การเพิ่มขึ้นของหุ่นยนต์ที่มีรูปร่างเหมือนมนุษย์

การพัฒนาหุ่นยนต์ที่มีรูปร่างเหมือนมนุษย์ทำให้สามารถพัฒนาหุ่นยนต์ที่มีความสามารถในการทำกิจกรรมต่างๆ ได้หลากหลายในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย หุ่นยนต์เหล่านี้ได้รับการออกแบบให้มีลักษณะคล้ายมนุษย์ และสามารถผสานรวมเข้ากับกระบวนการทำงานและโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ได้ ไม่สามารถประเมินผลกระทบต่อการผลิตและไลฟ์สไตล์ของหุ่นยนต์เหล่านี้ต่ำเกินไป เพราะภายในปี 2025 จีนมีแผนที่จะผลิตหุ่นยนต์ที่มีรูปร่างเหมือนมนุษย์จำนวนมากในระดับที่ทำให้คอมพิวเตอร์หรือสมาร์ทโฟนกลายเป็นเรื่องปกติไปแล้ว

AI มีอยู่ทุกที่และมีความหมายต่อหุ่นยนต์อย่างไร

ดังนั้นจึงไม่น่าแปลกใจที่ในภูมิภาคเอเชีย/แปซิฟิก ญี่ปุ่น (APJ) ซึ่งเป็นภูมิภาคที่มีการเติบโตทางเศรษฐกิจสูงสุดของโลกครับการนำ AI มาใช้กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว และแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังมีความเป็นอิสระเพิ่มมากขึ้น

ในที่สุด และบางทีอาจเป็นพื้นที่ทางเทคนิคที่โดดเด่นที่สุดที่เลี่ยงการผลิตก็คือระดับการจับ/หยิบ/วาง/นำทางโดยหุ่นยนต์ ii-iv เนื่องจากมีประโยชน์โดยตรงต่อความสามารถในการทำงานของหุ่นยนต์นอกเหนือจากอุตสาหกรรมไปยังภาคส่วนอื่นๆ เช่น การดูแลสุขภาพหรือการค้าปลีก

AI มีบทบาทสำคัญต่อการทำงานของหุ่นยนต์ในทุก ๆ ด้าน และในหลายภาคส่วน ผลกระทบที่เกิดขึ้นก็คือ หุ่นยนต์เรียนรู้ที่จะทำสิ่งต่าง ๆ แตกต่างไปจากเดิม

สรุป

ในที่สุด แนวโน้มเทคโนโลยีหุ่นยนต์อัจฉริยะชั้นนำในปัจจุบันสำหรับปี 2024 ชี้ให้เห็นถึงอนาคตอันใกล้ที่หุ่นยนต์จะฉลาดขึ้นและมุ่งเน้นการทำงานเป็นทีมมากขึ้น แต่ยังคงทำงานอัตโนมัติเพียงพอที่จะยกของหนักได้มากขึ้น การรวม AI และ ML เข้าด้วยกันยังคงสร้างความเปลี่ยนแปลงให้กับขอบเขตของระบบอัตโนมัติที่หุ่นยนต์สามารถทำได้ โดยส่งผลดีต่อเทคโนโลยีสำหรับโอกาสในการทำงานที่ไม่แน่นอนในอุตสาหกรรม