EN
giới thiệu
sự kết nối của robot với trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) đang tạo ra một thế hệ robot thông minh mới có thể thực hiện các nhiệm vụ khó khăn với độ chính xác và tính linh hoạt không thể sánh ngang. một lần nữa, đó là thế giới được kích hoạt bằng giọng nói mà chúng ta đang sống và những thực tế này đến một mức
tự chủ tăng cường
một nghiên cứu trường hợp cho AI dẫn đầu trong việc tiến bộ tự chủ robot. tất cả những gì chúng tôi đang thảo luận ở đây là robot có thể lập bản đồ môi trường xung quanh và xử lý nó trong thời gian thực cho các quyết định như phát hiện các trở ngại di chuyển có thể nhìn thấy hoặc không nhìn thấy tránh chúng, để vượt qua không phải như vậy nhưng
độ chính xác và khéo léo
trong thế giới các nhiệm vụ chính xác, học máy đang cho phép robot phát hiện và thao tác các vật thể với sự tinh vi tuyệt vời. vì vậy robot có thể biết cách thực sự nắm lấy các vật thể cho dù chúng là các mảnh trên dây chuyền lắp ráp hoặc vật liệu được sử dụng cho phẫu thuật tinh tế bằng cách kiểm tra hình dạng
yếu tố thích nghi phát triển từ bản chất năng động của trung tâm dữ liệu.
Khả năng học máy để thích nghi với kết quả động chắc chắn là quan trọng nhất khi chúng ta nói về robot. robot chịu trách nhiệm hoàn thành các nhiệm vụ, chúng có thể học và thích nghi với bản thân để làm việc trong nhiều ứng dụng khác nhau trong tương tác với môi trường. đó là nơi một kích thước phù hợp với tất cả các giải pháp đi vào chơi
khả năng hợp tác
kỷ nguyên AI và ML đang phát triển phạm vi của co-bots, các robot hợp tác giữa con người. thiết kế của các robot này là thực hiện các nhiệm vụ công việc một cách an toàn, trong khi con người đồng thời làm các bộ phận hoặc thiết lập một số tăng năng suất. Các cảm biến và công nghệ thị giác mới kết hợp với các kẹp thông
tích hợp với các công nghệ bên ngoài
Lan nói thêm rằng sự tích hợp của các công nghệ tiên tiến khác như IoT (Internet of Things) và đám mây đảm bảo rằng robot không chỉ trở thành máy chiếu mà còn là một người thu thập. Dữ liệu thiết bị kết nối có thể được AI phân tích để tăng hiệu suất robot và xử lý phức tạp của các bộ dữ liệu IoT khác nhau được thực hiện thông qua
xu hướng và thách thức trong tương lai
Thật vậy, AI tạo ra có thể là một lĩnh vực để dẫn đầu robot theo cách các cách thay thế thiên văn cổ xưa của internet và máy tính trường cũ có thể lâu dài nhanh chóng trở nên lỗi thời. nhưng thách thức thực sự là thu thập đủ dữ liệu đào tạo và làm cho robot làm việc hiệu quả như trong thực tế. robot sẽ luôn luôn ở xung quanh nhờ
kết luận
những gì chúng ta thấy ngày càng là những tiến bộ trong AI và máy học có nghĩa là robot đang trở nên thông minh hơn, có khả năng làm việc chính xác / tự động / linh hoạt / khuôn khổ giống như con người. những tiến bộ này có liên quan đáng kể trên nhiều lĩnh vực, cho dù đó là trong sản xuất hoặc y tế trong các lĩnh vực khác như