EN
giriş
Robotik biliminin yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) ile iç içe geçmesi, benzersiz bir doğruluk ve çok yönlülükle zorlu görevleri yerine getirebilen yeni nesil akıllı robotlar ortaya çıkarıyor. Bir kez daha, içinde yaşadığımız sesle etkinleştirilen dünya ve bu gerçeklikler, hayal edilebilecek hiçbir şeye benzemeyen otonom navigasyonu yönlendiren tamamen yeni bir otonomi seviyesine ulaşıyor, ancak bu teknolojinin sunduğu en iyi çözüm yaklaşımları endüstriye ve günlük yaşamımıza yöneliktir.
gelişmiş özerklik
Yapay zekanın robot özerkliğini ilerletmede öncülük etmesi için bir vaka çalışması. Burada tartıştığımız tek şey, çevreyi haritalayabilen ve hareket eden engelleri tespit etmek, görünür veya görünmez olanlardan kaçınmak, çok da yoğun olmayan ancak diğer mobil aktörlerle daha meşgul olmak (insan kontrollü insansı form veya sadece etraftaki şeyler) herkes için en kolay tür, bir meydan okuma olarak dronlar olurdu, duvarlar hariç! Sensörler içinde üretilen veriler, bir çevrenin zengin bir modelini oluşturmak için makine öğrenimi kullanılarak işlenir ve robot yeni parçalara doğru ilerledikçe güncellenmeye devam eder. Bu yapay zeka/makine öğrenimi paketlerinin akıllı otomasyon ve süreç robotiğiyle entegrasyonu, robotların daha önce hiç görülmemiş bir şekilde çalışmasını mümkün kılıyor.
hassasiyet ve becerikli
Hassas görevler dünyasında, makine öğrenimi robotların nesneleri şaşırtıcı bir karmaşıklıkla algılamasını ve manipüle etmesini sağlıyor. Böylece robotlar, şekil, doku ve boyutu inceleyerek, ister montaj hattındaki parçalar ister hassas cerrahide kullanılan malzemeler olsun, nesneleri nasıl kavrayacaklarını söyleyebiliyor. Yapay zeka algoritmalarının kullanılabilirliği sayesinde hassas, ince ölçekli hareketler ve dolayısıyla bir insanla rekabet ederken bile daha az hatayla eyleme olanak sağlıyor.
Uyum sağlama faktörü, veri merkezlerinin dinamik yapısından kaynaklanmıştır.
Robotik hakkında konuştuğumuzda, makine öğreniminin dinamik sonuçları uyarlama yeteneği kesinlikle en önemlisidir. Robotlar görevleri tamamlamaktan sorumludur, çevreyle etkileşim halinde çeşitli uygulamalarda çalışmak için öğrenebilir ve kendilerini uyarlayabilirler. Tek tip çözümün devreye girdiği yer burasıdır... hımmm, ancak makine öğrenimi veya daha çok yapay zeka ile robotların dayanıklı olmasını ve koşullar en iyi çıktıyı üretmeyecek şekilde değiştiğinde hızla uyum sağlamasını sağlar.
işbirlikçi yetenekler
Yapay zeka ve makine öğrenimi çağı, insanlar arasındaki işbirlikçi robotlar olan co-botların kapsamını genişletiyor. Bu robotların tasarımı, insanların aynı anda parçaları yapması veya üretkenliği artırması için iş görevlerini güvenli bir şekilde üstlenmeleridir. Akıllı tutucularla eşleştirilen yeni sensörler ve görüş teknolojileri, robotların daha hızlı (başka bir deyişle gerçek zamanlı) yanıt vermesini sağlar, böylece insanlar robotla birlikte çalışabilir. İnsanların robotlarla işbirliklerinde en doğal olarak kullandıkları birçok kanal için, yapay zeka yazılımı robotun düşünmesine yardımcı olur; buna, her hareketin hedefi olarak jestleri ve sesli komutları veya yüz ifadelerini okumak da dahildir.
dış teknolojilerle entegrasyon
Lan, IoT (nesnelerin interneti) ve bulut gibi diğer gelişmiş teknolojilerin entegrasyonunun, robotun yalnızca projektör değil aynı zamanda bir toplayıcı olmasını sağladığını sözlerine ekledi. Bağlı cihaz verileri, robot performansını artırmak için yapay zeka tarafından analiz edilebilir ve çeşitli IoT veri kümelerinin karmaşık işlenmesi, hesaplama kaynakları sağlayan bulut bilişim sayesinde mümkün hale getirilir. Dokunsal sensörlerin dışında, çok sayıda ses ve bilgisayarlı görüş bilgisi de robotların çevrelerindeki şeyleri algılamalarını geliştirmede hayati öneme sahiptir.
gelecekteki eğilimler ve zorluklar
Aslında, üretken yapay zeka, internetin ve eski usul bilgisayarların alternatif astronomik eski yollarının uzun vadede hızla modası geçebileceği şekilde robotik alanında öncü olabilir. Ancak gerçek zorluk, yeterli eğitim verisi toplamak ve robotların gerçekte de aynı şekilde etkili bir şekilde çalışmasını sağlamaktır. Yapay zekadaki makine öğrenimi ile yeni gelişmeler sayesinde robotlar her zaman var olacak ve belki de onlardan gelen bazı yeni fikirler dünyamızın karmaşık bilmecelerini çözmemize yardımcı olabilir.
Sonuç
giderek daha fazla gördüğümüz şey, yapay zeka ve makine öğrenimindeki ilerlemenin robotların daha akıllı hale geldiği, hassas/otonom/esnek/insan benzeri bir çerçevede çalışabildiği anlamına geliyor. bu ilerlemeler, tarım gibi diğer kapsamların yanı sıra imalat veya sağlık hizmetleri gibi çok sayıda alanda önemli bir öneme sahiptir. akıllı robotların işimizi ve hayatımızı dönüştürmesi vizyonu eğer akıllı robotlarla çalışma vizyonumuz yarından itibaren bir dünya gibi geliyorsa, çok da uzak olmayan bir gelecekte yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin ölümsüz evrimiyle daha da gerçek olamayacak bir fikirdir.