EN
введіння
переплетення робототехніки зі штучним інтелектом (AI) і машинним навчанням (ml) дає змогу створити нове покоління інтелектуальних роботів, які можуть виконувати складні завдання з неперевершеною точністю та універсальністю. Знову ж таки, це голосовий світ, у якому ми живемо, і ці реалії виходять на абсолютно новий рівень автономності, що забезпечує автономну навігацію, яку ніхто інший не може собі уявити, але ця технологія пропонує найкраще рішення для промисловості, а також для нашого повсякденного життя. життя.
підвищена автономність
практичний приклад штучного інтелекту, який лідирує в розвитку автономності роботів. все, що ми тут обговорюємо, це роботи, які можуть малювати оточення та обробляти його в режимі реального часу для прийняття рішень, як-от виявлення рухомих перешкод, видимих або невидимих, уникати їх, щоб пройти не дуже, але більше зайняті іншими мобільними акторами, будь то гуманоїдна форма, керована людиною, або просто інше навколо) найпростіший тип для всіх як виклик - це дрони, крім стін! Дані, отримані всередині датчиків, обробляються за допомогою машинного навчання для створення багатофункціональної моделі середовища та продовжують оновлюватися, коли робот починає працювати над новими частинами. інтеграція цих пакетів ai/ml з інтелектуальною автоматизацією та робототехнікою технологічних процесів дає змогу роботам працювати у небачений раніше спосіб.
точність і ловкість
У світі точних завдань машинне навчання дозволяє роботам виявляти об’єкти та керувати ними з приголомшливою витонченістю. тож роботи можуть знати, як насправді захоплювати об’єкти — незалежно від того, чи це деталі на конвеєрі, чи матеріали, що використовуються для делікатної хірургії — досліджуючи форму, текстуру та розмір. завдяки наявності алгоритмів інтелектуального інтелекту він дає змогу виконувати точні рухи з дрібним масштабом і, отже, дії з меншою кількістю помилок, навіть змагаючись із людиною.
фактор адаптивності виріс із динамічної природи центрів обробки даних.
Здатність машинного навчання адаптувати динамічні результати, безперечно, є найважливішою, коли ми говоримо про робототехніку. Роботи відповідають за виконання завдань, вони можуть навчитися та адаптуватися до роботи в різноманітних програмах у взаємодії з навколишнім середовищем. ось тут і вступає в дію універсальне рішення… хммм, але завдяки машинному навчанню або, тим більше, штучному інтелекту, це дозволяє роботам бути надійними та швидко адаптуватися до змін умов, не даючи найкращих результатів.
можливості співпраці
В епоху штучного інтелекту та мл зростає сфера застосування ко-ботів, роботів, які співпрацюють між людьми. Конструкція цих роботів полягає в тому, щоб безпечно виконувати робочі завдання, тоді як люди одночасно виконують деталі або встановлюють певне підвищення продуктивності. нові датчики та технології зору в поєднанні з розумними захватами дозволяють роботам реагувати швидше (іншими словами, у режимі реального часу), щоб люди могли працювати разом з роботом. для багатьох каналів, які люди найбільш природно використовують у співпраці з роботами, програмне забезпечення штучного інтелекту допомагає роботам думати, включаючи читання жестів і голосових команд або виразів обличчя як ціль кожного руху, який очікує наступного.
інтеграція із зовнішніми технологіями
lan додав, що інтеграція інших передових технологій, таких як iot (інтернет речей) і хмара, гарантує, що робот стає не тільки проектором, але й збирачем. Дані підключених пристроїв можна аналізувати штучним інтелектом для підвищення продуктивності робота, а комплексна обробка різних наборів даних iot стає можливою завдяки хмарним обчисленням, які надають обчислювальні ресурси. окрім тактильних датчиків, велика кількість звукової та комп’ютерної інформації також є життєво важливою для покращення сприйняття ролетів у їхньому оточенні.
майбутні тенденції та виклики
Дійсно, генеративний штучний інтелект може бути сферою для роботизації, оскільки альтернативні астрономічно стародавні способи Інтернету та старої школи можуть швидко застаріти. але справжнє завдання полягає в тому, щоб зібрати достатньо навчальних даних і змусити роботів працювати так само ефективно в реальності. Роботи завжди будуть поруч завдяки новим досягненням штучного інтелекту з ml, і, можливо, деякі свіжі ідеї з них допоможуть нашому світу розгадати загадки.
висновок
ми все частіше бачимо, що прогрес у штучному інтелекті та машинному навчанні означає, що роботи стають розумнішими, здатнішими працювати точно/автономно/гнучко/людиноподібно. ці досягнення мають значну актуальність у багатьох сферах, будь то виробництво чи охорона здоров’я серед інших сфер, таких як сільське господарство тощо. бачення розумних роботів, які змінюють нашу роботу та життя. Якщо наше бачення використання розумних роботів виглядає як світ із завтрашнього дня, це ідея, яка не може стати більш реальною з невмирущою еволюцією технологій штучного інтелекту та мл у не надто віддаленому майбутньому.