Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring er på vej til at give drastiske forbedringer af autonome systemer. Fremtiden er lys, og fremskridtet inden for AI-styret robotteknologi vil kun stige fremover.
AI har til formål at give robotter evnen til at udføre opgaver, der engang kun kunne udføres med menneskelig intelligens. Det vil sige at omfatte evnen til at udføre en række opgaver på egen hånd i modsætning til kun at følge en forudbestemt algoritme skabt af en programmør.
Almindelig robotteknologi, der anvendes i forskellige automationsindustrier, bruges ofte til at udføre en enkelt opgave, et af de mest populære og velkendte eksempler er Roomba-støvsugerne. Hovedformålet med robotstøvsugeren er at bevæge sig i et bestemt mønster inden for et fast sted og dreje eller vinkle bevægelsen, når en forhindring registreres. Denne robot kan dog ikke bestemme, hvilke objekter der registreres, og kan derfor ikke tilpasse sig sine omgivelser.
Et menneske kan se, hvilken type forhindring der er til stede, og hvordan man undgår den; f.eks. et familiekæledyr, men det kan støvsugerrobotten ikke. Kunstig intelligens vil påvirke den måde, maskiner over hele verden udfører opgaver på, ved at indsamle information og lære af de oplevelser, de møder. Brugen af kunstig intelligens i robotteknologi vil drage fordel af at indhente information fra fire nøgleområder:
- Vision
- Gribende
- Bevægelseskontrol
- Dataindsamling
Vision
Kameraer kan bruges af AI-systemet til at hjælpe med at detektere og genkende objekter med en højere grad af nøjagtighed og detaljer. Ved at træne en maskine til at kunne bestemme, hvilket objekt der detekteres, kan de næste trin, der skal tages for at udføre en opgave, optimeres hurtigt og pålideligt.
Gribende
Ved at bruge en række forskellige sensorer kan en robot trænes til at kunne registrere, hvilken type objekt der arbejdes på. Dette kan opnås ved at registrere objektets fysiske egenskaber og relatere sine resultater til andre objekter med lignende egenskaber. Typisk, da maskiner lærer kontinuerligt, vil databaser med information blive brugt som reference. Disse data vil blive diskuteret yderligere.
Bevægelseskontrol
Ved at kombinere kraften i maskinlærings-vision og gribesystemer kan de bevægelser, som robotten skal udføre, udføres med præcise niveauer af nøjagtighed, samtidig med at den tilpasser sig sine omgivelser. bevægelseskontrol aspektet opnås med automatiske bevægelsesenheder, såsom progressive automatiseringer lineære aktuatorer.
Dataindsamling
Den vigtigste variabel i maskinlæring er de data, der indsamles af AI-systemet. Big data bruges til at sammenligne, analysere og opbygge de autonome opgaver, der udføres af AI-aktiveret robotteknologi. Al den indsamlede information kan og vil blive gemt i databaser, der er specifikke for den variabel, der analyseres. Stigningen i data vil være eksponentiel, efterhånden som mere robotteknologi vil blive implementeret i virkelige applikationer – der indsamler mere information og giver feedback i realtid.
Brugen af elektriske lineære aktuatorer vil kun stige i takt med at flere og flere typer robotteknologi implementeres i autonome systemer i mange forskellige brancher. Kunstig intelligens og maskinlæring vil forbedres med tiden og vil sandsynligvis forbedre vores daglige drift til et højt optimeringsniveau.