Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) και η μηχανική μάθηση βρίσκονται σε πορεία να προσφέρουν δραστικές βελτιώσεις στα αυτόνομα συστήματα. Το μέλλον είναι αισιόδοξο και η πρόοδος της ρομποτικής που ελέγχεται από AI θα αυξάνεται από εδώ και πέρα.
Στόχος της AI είναι να προσδώσει στα ρομπότ την ικανότητα εκτέλεσης εργασιών που κάποτε μπορούσαν να ολοκληρωθούν μόνο με ανθρώπινη ευφυΐα. Δηλαδή, να περιλαμβάνει την ικανότητα να εκτελεί μια ποικιλία εργασιών αυτόνομα, αντί να ακολουθεί μόνο έναν προκαθορισμένο αλγόριθμο που δημιούργησε ένας προγραμματιστής.
Συνήθη ρομπότ που χρησιμοποιούνται σε διάφορες βιομηχανίες αυτοματισμού αξιοποιούνται συχνά για μια και μόνο εργασία, με ένα από τα πιο δημοφιλή και γνωστά παραδείγματα τους ρομποτικούς σκουπιστές Roomba. Ο κύριος σκοπός του ρομποτικού σκουπιστή είναι να κινείται με συγκεκριμένο μοτίβο σε έναν καθορισμένο χώρο και να στρέφει ή να αλλάζει την κατεύθυνση κίνησης όταν ανιχνεύσει εμπόδιο. Ωστόσο, αυτό το ρομπότ δεν μπορεί να προσδιορίσει ποια αντικείμενα ανιχνεύονται και επομένως δεν μπορεί να προσαρμοστεί στο περιβάλλον του.
Ένας άνθρωπος μπορεί να αναγνωρίσει τι είδους εμπόδιο υπάρχει και πώς να το αποφύγει· π.χ. ένα κατοικίδιο — ο ρομποτικός σκουπιστής όμως όχι. Η AI θα επηρεάσει τον τρόπο με τον οποίο οι μηχανές σε όλο τον κόσμο εκτελούν εργασίες, συλλέγοντας πληροφορίες και μαθαίνοντας από τις εμπειρίες που αντιμετωπίζουν. Η χρήση της AI στη ρομποτική θα ωφεληθεί αντλώντας πληροφορίες από τέσσερις βασικούς τομείς:
- Όραση
- Σύλληψη/Πιάσιμο
- Έλεγχος κίνησης
- Συλλογή δεδομένων
Όραση
Κάμερες μπορούν να χρησιμοποιηθούν από το σύστημα AI για να βοηθήσουν στον εντοπισμό και την αναγνώριση αντικειμένων με υψηλότερο βαθμό ακρίβειας και λεπτομέρειας. Εκπαιδεύοντας μια μηχανή να μπορεί να προσδιορίζει ποιο αντικείμενο ανιχνεύεται, τα επόμενα βήματα που απαιτούνται για την εκτέλεση μιας εργασίας μπορούν να βελτιστοποιηθούν γρήγορα και αξιόπιστα.
Σύλληψη/Πιάσιμο
Χρησιμοποιώντας ποικιλία αισθητήρων, ένα ρομπότ μπορεί να εκπαιδευτεί ώστε να αναγνωρίζει με τι είδους αντικείμενο εργάζεται. Αυτό μπορεί να επιτευχθεί ανιχνεύοντας τις φυσικές ιδιότητες του αντικειμένου και συσχετίζοντας τα ευρήματά του με άλλα αντικείμενα με παρόμοιες ιδιότητες. Τυπικά, καθώς οι μηχανές θα μαθαίνουν συνεχώς, βάσεις δεδομένων με πληροφορίες θα χρησιμοποιούνται ως αναφορά. Αυτά τα δεδομένα θα αναλυθούν περαιτέρω.
Έλεγχος κίνησης
Συνδυάζοντας τη δύναμη της όρασης μηχανικής μάθησης και των συστημάτων σύλληψης, οι κινήσεις που πρέπει να εκτελέσει το ρομπότ μπορούν να πραγματοποιηθούν με ακριβή επίπεδα ακρίβειας, ενώ προσαρμόζεται στο περιβάλλον του. Το κομμάτι του ελέγχου κίνησης επιτυγχάνεται με αυτόματα συστήματα κίνησης, όπως οι γραμμικοί ενεργοποιητές της Progressive Automations.
Συλλογή δεδομένων
Η σημαντικότερη μεταβλητή στη μηχανική μάθηση είναι τα δεδομένα που συλλέγει το σύστημα AI. Τα big data χρησιμοποιούνται για να συγκρίνουν, να αναλύουν και να «χτίζουν» τις αυτόνομες εργασίες που εκτελεί η ρομποτική που υποστηρίζεται από AI. Όλες οι πληροφορίες που συλλέγονται μπορούν και θα αποθηκεύονται σε βάσεις δεδομένων ειδικές για τη μεταβλητή που αναλύεται. Η αύξηση των δεδομένων θα είναι εκθετική, καθώς περισσότερα ρομπότ θα εφαρμόζονται σε πραγματικές εφαρμογές — συλλέγοντας περισσότερες πληροφορίες και παρέχοντας ανατροφοδότηση σε πραγματικό χρόνο.
Η χρήση ηλεκτρικών γραμμικών ενεργοποιητών θα αυξάνεται συνεχώς, καθώς περισσότερα είδη ρομποτικής εφαρμόζονται σε αυτόνομα συστήματα σε πολλούς διαφορετικούς κλάδους. Η Τεχνητή Νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση θα βελτιώνονται με το χρόνο και αναμένεται να αναβαθμίσουν τις καθημερινές μας λειτουργίες σε υψηλό επίπεδο βελτιστοποίησης.