Tekoäly (AI) ja koneoppiminen ovat valmiita tuomaan merkittäviä parannuksia autonomisiin järjestelmiin. Tulevaisuus näyttää valoisalta, ja AI-ohjatun robotiikan kehitys tulee tästä vain kiihtymään.
AI:n tavoitteena on antaa roboteille kyky suorittaa tehtäviä, jotka aiemmin onnistuivat vain ihmisen älykkyyden avulla. Toisin sanoen mahdollisuus suorittaa monenlaisia tehtäviä itsenäisesti sen sijaan, että seurattaisiin vain ohjelmoijan ennalta määrittämää algoritmia.
Monilla automaatiotoimialoilla käytettävä robotiikka suorittaa usein yhden ainoan tehtävän – tunnetuimpia esimerkkejä ovat Roomba-imurointirobotit. Robotti-imurin päätarkoitus on liikkua tietyssä kuviossa rajatulla alueella ja kääntää tai muuttaa liikesuuntaansa, kun este havaitaan. Robotti ei kuitenkaan pysty tunnistamaan, mitä esineitä se havaitsee, eikä siten sopeudu ympäristöönsä.
Ihminen pystyy kertomaan, millainen este on kyseessä ja miten se kierretään (esim. lemmikki), mutta imurirobotti ei. AI muuttaa tapaa, jolla koneet ympäri maailmaa suorittavat tehtäviä, keräämällä tietoa ja oppimalla kohtaamistaan kokemuksista. AI:n käyttö robotiikassa hyötyy tiedosta neljältä keskeiseltä osa-alueelta:
- Näkö
- Tarttuminen
- Liikkeenohjaus
- Datan keruu
Näkö
Kamerat voivat auttaa AI-järjestelmää havaitsemaan ja tunnistamaan kohteita entistä tarkemmin ja yksityiskohtaisemmin. Kun konetta koulutetaan tunnistamaan, mikä kohde havaitaan, seuraavat askeleet tehtävän suorittamiseksi voidaan optimoida nopeasti ja luotettavasti.
Tarttuminen
Erilaisten sensorien avulla robotti voidaan kouluttaa havaitsemaan, millaista objektia käsitellään. Tämä onnistuu tunnistamalla objektin fysikaaliset ominaisuudet ja vertaamalla löydöksiä muihin samankaltaisiin objekteihin. Koska koneet oppivat jatkuvasti, tietokantoja käytetään tyypillisesti vertailuna. Näitä tietoja käsitellään tarkemmin.
Liikkeenohjaus
Yhdistämällä koneoppimisen näkö- ja tarttumisjärjestelmien voima robotin vaatimat liikkeet voidaan toteuttaa tarkasti samalla ympäristöön sopeutuen. Liikkeenohjauksen osa-alue toteutetaan automaattisilla liikelaitteilla, kuten Progressive Automationsin lineaarisilla toimilaitteilla.
Datan keruu
Koneoppimisessa tärkein muuttuja on AI-järjestelmän keräämä data. Big dataa hyödynnetään AI-pohjaisen robotiikan suorittamien autonomisten tehtävien vertailuun, analysointiin ja rakentamiseen. Kaikki kerätty tieto voidaan ja tullaan tallentamaan tietokantoihin analysoitavan muuttujan mukaan. Datan määrä kasvaa eksponentiaalisesti, kun robotiikkaa otetaan käyttöön yhä enemmän tosielämän sovelluksissa – tietoa kertyy lisää ja reaaliaikaista palautetta saadaan.
Sähköisten lineaaristen toimilaitteiden käyttö lisääntyy entisestään, kun yhä useampia robotiikkatyyppejä otetaan käyttöön autonomisissa järjestelmissä monilla eri toimialoilla. Tekoäly ja koneoppiminen kehittyvät ajan myötä ja tuovat arjen toimintoihimme korkean tason optimointia.