Umělá inteligence (AI) a strojové učení jsou na cestě k dramatickému zlepšení autonomních systémů. Budoucnost je zářná a pokrok v robotice řízené umělou inteligencí se odteď bude jen zvyšovat.
Umělá inteligence si klade za cíl poskytnout robotům schopnost vykonávat úkoly, které dříve byla schopna splnit pouze lidská inteligence. To znamená, že zahrnuje schopnost vykonávat řadu úkolů samostatně, na rozdíl od pouhého dodržování předem určeného algoritmu vytvořeného programátorem.
Běžná robotika používaná v různých automatizačních odvětvích se často používá k provádění jediného úkolu. Jedním z nejoblíbenějších a nejznámějších příkladů jsou robotické vysavače Roomba. Hlavním účelem robotického vysavače je pohybovat se v určitém vzoru v rámci pevně stanoveného místa a otáčet nebo upravovat směr pohybu, když je detekována překážka. Tento robot však nedokáže určit, které objekty detekuje, a proto se nemůže přizpůsobit svému prostředí.
Člověk dokáže rozeznat, jaký typ překážky je přítomen a jak se jí vyhnout, například domácího mazlíčka, ale robotický vysavač ne. Umělá inteligence ovlivní způsob, jakým stroje po celém světě vykonávají úkoly, a to shromažďováním informací a učením se ze zkušeností, se kterými se setkávají. Využití umělé inteligence v robotice bude těžit ze získávání informací ze čtyř klíčových oblastí:
- Vidění
- Uchopení
- Ovládání pohybu
- Sběr dat
Vidění
Systém umělé inteligence může pomocí kamer detekovat a rozpoznávat objekty s vyšší přesností a detaily. Trénováním stroje k určení detekovaného objektu lze rychle a spolehlivě optimalizovat další kroky, které je třeba podniknout k provedení úkolu.
Uchopení
Pomocí různých senzorů lze robota naučit detekovat typ objektu, na kterém pracuje. Toho lze dosáhnout detekcí fyzikálních vlastností objektu a vztahováním jeho zjištění k jiným objektům s podobnými vlastnostmi. Vzhledem k tomu, že se stroje neustále učí, obvykle se jako reference používají databáze s informacemi. Tato data budou probrána podrobněji.
Ovládání pohybu
Kombinací výkonu strojového učení, vidění a uchopovacích systémů lze pohyby, které má robot provádět, provádět s přesnou úrovní přesnosti a zároveň se přizpůsobovat svému okolí. ovládání pohybu Tohoto aspektu se dosahuje pomocí automatických pohybových zařízení, jako jsou například progresivní automatizace. lineární aktuátory.
Sběr dat
Nejdůležitější proměnnou ve strojovém učení jsou data shromažďovaná systémem umělé inteligence. Velká data se používají k porovnávání, analýze a vytváření autonomních úkolů prováděných roboty s umělou inteligencí. Veškeré shromážděné informace mohou a budou uloženy v databázích specifických pro analyzovanou proměnnou. Nárůst dat bude exponenciální, protože se bude více robotů implementovat do reálných aplikací – budou shromažďovat více informací a poskytovat zpětnou vazbu v reálném čase.
Použití elektrické lineární aktuátory se bude jen zvyšovat, protože stále více typů robotiky se bude implementovat do autonomních systémů v mnoha různých odvětvích. Umělá inteligence a strojové učení se budou s postupem času zlepšovat a pravděpodobně zlepší naše každodenní operace na vysokou úroveň optimalizace.