Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen sind auf dem Weg, drastische Verbesserungen für autonome Systeme zu bieten. Die Zukunft ist vielversprechend und der Fortschritt der KI-gesteuerten Robotik wird von nun an nur zunehmen.
KI zielt darauf ab, Robotern die Fähigkeit zu verleihen, Aufgaben zu erfüllen, die einst nur mit menschlicher Intelligenz erledigt werden konnten. Das heißt, die Fähigkeit zu umfassen, eine Vielzahl von Aufgaben eigenständig auszuführen, anstatt nur einem vorgegebenen Algorithmus zu folgen, der von einem Programmierer erstellt wurde.
Allgemeine Robotik, die in verschiedenen Automatisierungsindustrien verwendet wird, wird häufig eingesetzt, um eine einzige Aufgabe zu erfüllen, wobei eines der bekanntesten Beispiele die Roomba-Staubsaugerroboter sind. Der Hauptzweck des Robotersaugers besteht darin, sich in einem bestimmten Muster innerhalb eines festen Standorts zu bewegen und die Bewegungsrichtung zu drehen oder zu neigen, wenn ein Hindernis erkannt wird. Dieser Roboter kann jedoch nicht bestimmen, welche Objekte erkannt werden, und kann sich daher nicht an seine Umgebung anpassen.
Ein Mensch kann erkennen, welche Art von Hindernis vorhanden ist und wie man es vermeidet; wie ein Haustier, aber der Staubsaugerroboter kann das nicht. KI wird die Art und Weise beeinflussen, wie Maschinen auf der ganzen Welt Aufgaben ausführen, indem sie Informationen sammeln und aus den Erfahrungen lernen, denen sie begegnen. Der Einsatz von KI in der Robotik wird davon profitieren, Informationen aus vier Schlüsselbereichen zu erhalten:
- Vision
- Greifen
- Bewegungssteuerung
- Datenanalyse
Vision
Kameras können vom KI-System verwendet werden, um Objekte mit einem höheren Maß an Genauigkeit und Detail zu erkennen. Indem eine Maschine trainiert wird, um zu bestimmen, welches Objekt erkannt wird, können die nächsten Schritte zur Durchführung einer Aufgabe schnell und zuverlässig optimiert werden.
Greifen
Durch den Einsatz verschiedener Sensoren kann ein Roboter trainiert werden, um zu erkennen, an welchem Objekt gearbeitet wird. Dies kann erreicht werden, indem die physikalischen Eigenschaften des Objekts erkannt und die Ergebnisse mit anderen Objekten mit ähnlichen Eigenschaften in Beziehung gesetzt werden. Typischerweise werden, da Maschinen kontinuierlich lernen, Datenbanken mit Informationen als Referenz verwendet. Diese Daten werden weiter erörtert.
Bewegungssteuerung
Durch die Kombination der Leistungsfähigkeit der maschinellen Lernvision und der Greifsysteme können die Bewegungen, die der Roboter ausführen muss, mit präzisen Genauigkeitsniveaus erreicht werden, während er sich an seine Umgebung anpasst. Der Aspekt der Bewegungssteuerung wird mit automatischen Bewegungsgeräten erreicht, wie z.B. den linearen Aktuatoren von Progressive Automations.
Datenanalyse
Die wichtigste Variable im maschinellen Lernen sind die vom KI-System gesammelten Daten. Big Data wird verwendet, um die autonomen Aufgaben zu vergleichen, zu analysieren und zu erstellen, die von KI-gestützter Robotik durchgeführt werden. Alle gesammelten Informationen können und werden in spezifischen Datenbanken für die analysierte Variable gespeichert. Der Anstieg der Daten wird exponentiell sein, da mehr Robotik in realen Anwendungen implementiert wird – mehr Informationen gesammelt werden und Echtzeit-Feedback bereitgestellt wird.
Der Einsatz von elektrischen linearen Aktuatoren wird nur zunehmen, da immer mehr Arten von Robotik in autonomen Systemen in vielen verschiedenen Branchen implementiert werden. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden sich im Laufe der Zeit verbessern und unsere täglichen Abläufe auf ein hohes Maß an Optimierung bringen.