Изкуственият интелект (ИИ) и машинното обучение са на път да осигурят драстични подобрения на автономните системи. Бъдещето е светло и напредъкът на роботиката, управлявана от ИИ, само ще се увеличава оттук нататък.
Изкуственият интелект има за цел да предостави на роботите способността да изпълняват задачи, които някога са били възможни само с човешки интелект. Тоест, да обхване способността за самостоятелно изпълнение на разнообразни задачи, вместо само да следва предварително определен алгоритъм, създаден от програмист.
Често срещаните роботи, използвани в различни индустрии за автоматизация, често се използват за изпълнение на една единствена задача, като един от най-популярните и добре познати примери са роботите прахосмукачки Roomba. Основната цел на роботизираната прахосмукачка е да се движи по определен модел в рамките на фиксирано място и да завърта или накланя посоката на движение, когато открие препятствие. Този робот обаче не може да определи кои обекти се откриват и следователно не може да се адаптира към средата си.
Човек може да каже какъв тип препятствие е налице и как да го избегне; например домашен любимец, но роботът прахосмукачка не може. Изкуственият интелект ще повлияе на начина, по който машините по целия свят изпълняват задачи, като събира информация и се учи от опита, с който се сблъскват. Използването на изкуствен интелект в роботиката ще се възползва от получаването на информация от четири ключови области:
- Визия
- Хващане
- Контрол на движението
- Събиране на данни
Визия
Камерите могат да бъдат използвани от системата с изкуствен интелект, за да помогнат за откриване и разпознаване на обекти с по-висока степен на точност и детайлност. Чрез обучение на машина да може да определя какъв обект се открива, следващите стъпки, които трябва да се предприемат за изпълнение на задача, могат да бъдат оптимизирани бързо и надеждно.
Хващане
Чрез използването на различни сензори, робот може да бъде обучен да открива с какъв тип обект се работи. Това може да се постигне чрез откриване на физическите свойства на обекта и свързване на неговите открития с други обекти с подобни свойства. Обикновено, тъй като машините се учат непрекъснато, базите данни с информация ще се използват като отправна точка. Тези данни ще бъдат разгледани по-подробно.
Контрол на движението
Комбинирайки силата на машинното обучение, зрението и системите за хващане, движенията, необходими на робота, могат да бъдат изпълнени с прецизни нива на точност, като същевременно се адаптират към заобикалящата го среда. контрол на движението аспектът се постига с устройства за автоматично движение, като например прогресивни автоматизации линейни задвижващи механизми.
Събиране на данни
Най-важната променлива в машинното обучение са данните, събирани от системата с изкуствен интелект. Големите данни се използват за сравняване, анализ и изграждане на автономни задачи, изпълнявани от роботика, базирана на изкуствен интелект. Цялата събрана информация може и ще се съхранява в бази данни, специфични за анализираната променлива. Увеличението на данните ще бъде експоненциално, тъй като все повече роботика ще бъде внедрявана в реални приложения – събирайки повече информация и предоставяйки обратна връзка в реално време.
Използването на електрически линейни задвижвания ще се увеличава само с внедряването на все повече видове роботика в автономни системи в много различни индустрии. Изкуственият интелект и машинното обучение ще се усъвършенстват с течение на времето и е на път да подобрят ежедневните ни операции до високо ниво на оптимизация.