EN
pagpapakilala
ang intertwining ng robotics na may artificial intelligence (ai) at machine learning (ml) ay nagbubunga ng bagong henerasyon ng mga matatalinong robot na kayang magsagawa ng mahihirap na gawain nang walang kapantay na katumpakan at versatility. muli, ito ay ang voice-activated na mundo kung saan tayo nakatira at ang mga realidad na ito sa isang ganap na bagong antas ng awtonomiya na nagtutulak ng autonomous navigation na walang iba kundi ang mismong teknolohiyang ito ay nag-aalok ng pinakamahusay na solusyon na nalalapit sa industriya pati na rin sa ating pang-araw-araw. nabubuhay.
pinahusay na awtonomiya
isang case study para sa ai na manguna sa pagsulong ng awtonomiya ng robot. Ang tinatalakay lang natin dito ay mga robot na maaaring mag-map out sa paligid at magproseso nito sa real time para sa mga desisyon tulad ng pagtukoy sa mga gumagalaw na obstacles na nakikita o hindi nakikita na iwasan ang mga ito, para makalusot sa hindi ganoon ngunit mas abala sa iba pang mga mobile actor maging human controlled humanoid form o bagay-bagay lang. sa paligid) pinakamadaling uri para sa lahat bilang isang hamon ay mga drone maliban sa mga pader! ang data na ginawa sa loob ng mga sensor ay pinoproseso gamit ang machine learning upang lumikha ng isang mayamang modelo ng isang kapaligiran, at patuloy na nag-a-update habang ang robot ay nakikipagsapalaran sa mga bagong bahagi. Ang pagsasama-sama ng mga ai/ml package na ito na may matalinong automation at proseso ng robotics ay ginagawang posible para sa mga robot na gumana sa paraang hindi pa nakikita.
katumpakan at katamaran
sa mundo ng mga gawaing may katumpakan, ang machine learning ay nagbibigay-daan sa mga robot na makita at mamanipula ang mga bagay na may nakamamanghang sophistication. kaya't masasabi ng mga robot kung paano aktwal na kukuha ng mga bagay - kung ito ay mga piraso sa isang assembly line o mga materyales na ginagamit para sa maselang operasyon - sa pamamagitan ng pagsusuri sa hugis, texture at laki. dahil sa pagkakaroon ng mga algorithm ng ai ito ay nagbibigay-daan para sa tumpak, pinong-scale na mga paggalaw at sa gayon ay pagkilos na may mas kaunting error kahit na nakikipagkumpitensya laban sa isang tao.
ang salik ng kakayahang umangkop ay lumago mula sa pabago-bagong katangian ng mga data center.
Ang kakayahan ng machine learning na iakma ang mga dynamic na resulta ay tiyak na pinakamahalaga kapag pinag-uusapan natin ang tungkol sa robotics. ang mga robot ay may pananagutan sa pagtatapos ng mga gawain, maaari nilang matutunan at maiangkop ang kanilang mga sarili upang magtrabaho sa iba't ibang mga aplikasyon sa ilalim ng pakikipag-ugnayan sa kapaligiran. na kung saan ang isang sukat ay umaangkop sa lahat ng solusyon ay naglaro... hummm, ngunit sa machine learning o higit pa kaya ai (artificial intelligence) binibigyang-daan nito ang mga robot na maging matatag at mabilis na umangkop kapag nagbabago ang mga kondisyon sa paraang hindi gumagawa ng pinakamahusay na output nito.
mga kakayahan sa pagtutulungan
ang panahon ng ai at ml ay lumalago ang saklaw ng mga co-bot, mga collaborative na robot sa pagitan ng mga tao. ang disenyo ng mga robot na ito ay upang isagawa ang mga gawain sa trabaho nang ligtas, habang ang mga tao ay sabay-sabay na gumagawa ng mga bahagi o nagtatakda ng ilang pagtaas ng produktibo. Ang mga bagong sensor at teknolohiya ng paningin na ipinares sa mga matalinong gripper ay ginagawang mas mabilis na tumugon ang mga robot (sa madaling salita, sa real-time) upang ang mga tao ay makapagtrabaho nang magkasama sa robot. para sa maraming channel na pinaka-natural na ginagamit ng mga tao sa pakikipagtulungan sa mga robot, tinutulungan ng ai software ang robot na mag-isip kasama ang pagbabasa ng mga galaw at voice command o mga ekspresyon ng mukha bilang target ng bawat galaw na inaasahang susunod na kailangan.
pagsasama sa mga panlabas na teknolohiya
Idinagdag ni lan na ang pagsasama-sama ng iba pang mga advanced na teknolohiya tulad ng iot (internet of things) at cloud ay nagsisiguro na ang robot ay hindi lamang magiging projector kundi maging isang kolektor. Ang data ng konektadong device ay maaaring masuri ng ai upang mapahusay ang pagganap ng robot at ang kumplikadong pagpoproseso ng iba't ibang iot dataset ay ginawang posible sa pamamagitan ng cloud-computing na nagbibigay ng mga mapagkukunan ng computational. bukod sa mga tactile sensor, maraming impormasyon sa sound at computer vision ang mahalaga din sa pagsulong ng perception ng mga ro- lot sa kanilang kapaligiran.
mga uso at hamon sa hinaharap
Sa katunayan, ang generative ai ay maaaring isang larangan upang manguna sa robotics ang paraan ng mga alternatibong astronomically sinaunang paraan ng isang internet at old-school computing ay maaaring matagal na panahon na mabilis na maging lipas. ngunit ang tunay na hamon ay upang mangalap ng sapat na data ng pagsasanay at makakuha ng mga robot na gumana nang kasing epektibo sa katotohanan. ang mga robot ay palaging nasa paligid salamat sa mga bagong pag-unlad sa ai sa ml, at marahil ang ilang mga sariwang ideya mula sa mga ito ay makakatulong sa ating mga kumplikadong bugtong sa mundo.
konklusyon
ang mas nakikita natin ay ang pag-unlad sa ai at machine learning ay nangangahulugan na ang mga robot ay nagiging mas matalino, mas may kakayahang gumana nang tumpak/autonomously/flexibly/tulad ng tao na framework. ang mga pagsulong na ito ay may malaking kaugnayan sa maraming domain, maging ito sa pagmamanupaktura o pangangalagang pangkalusugan sa iba pang mga saklaw tulad ng agrikultura at iba pa. ang pananaw ng mga matatalinong robot na nagbabago sa ating trabaho at buhaykung ang ating pananaw sa pagpapatakbo sa mga matalinong robot ay parang mundo mula bukas, ito ay isang ideya na hindi maaaring maging mas totoo sa walang hanggang ebolusyon ng mga teknolohiyang ai at ml sa hindi masyadong malayong hinaharap.