אוטומציה רובוטית ובינה מלאכותית

בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה בדרך לספק שיפורים דרסטיים למערכות אוטונומיות. העתיד מזהיר וההתקדמות של רובוטיקה הנשלטת על ידי בינה מלאכותית רק תגבר מעתה והלאה.

בינה מלאכותית שואפת לספק לרובוטים את היכולת לבצע משימות שבעבר היו ניתנות להשגה רק באמצעות אינטליגנציה אנושית. כלומר, לכלול את היכולת לבצע מגוון משימות בכוחות עצמם במקום לפעול רק לפי אלגוריתם שנקבע מראש על ידי מתכנת.

רובוטיקה נפוצה המשמשת בתעשיות אוטומציה שונות משמשת לעתים קרובות לביצוע משימה אחת, אחת הדוגמאות הפופולריות והידועות ביותר היא רובוטי השואב Roomba. המטרה העיקרית של שואב האבק הרובוטי היא לנוע בתבנית מסוימת בתוך מיקום קבוע ולסובב או לכוון את כיוון התנועה כאשר מתגלה מכשול. עם זאת, רובוט זה אינו יכול לקבוע אילו עצמים מזוהים ולכן אינו יכול להסתגל לסביבתו.

אדם יכול לדעת איזה סוג של חסימה קיימת וכיצד להימנע ממנה; כמו חיית מחמד, אבל רובוט שואב האבק לא יכול. בינה מלאכותית תשפיע על האופן שבו מכונות בכל רחבי העולם מבצעות משימות על ידי איסוף מידע ולמידה מהחוויות שהן נתקלות בהן. השימוש בבינה מלאכותית ברובוטיקה ייהנה מהשגת מידע מארבעה תחומים עיקריים: 

• חָזוֹן
• אחיזה
• בקרת תנועה
• איסוף נתונים

חָזוֹן

מערכת הבינה המלאכותית יכולה להשתמש במצלמות כדי לסייע בזיהוי וזיהוי עצמים ברמת דיוק ופירוט גבוהים יותר. על ידי אימון מכונה להיות מסוגלת לקבוע איזה אובייקט מזוהה, ניתן לייעל את הצעדים הבאים שיש לנקוט כדי לבצע משימה במהירות ובאמינות.

אחיזה

באמצעות מגוון חיישנים, ניתן לאמן רובוט לזהות איזה סוג של אובייקט נמצא בתהליכי עבודה. ניתן להשיג זאת על ידי זיהוי התכונות הפיזיקליות של האובייקט וקישור ממצאיו לאובייקטים אחרים בעלי תכונות דומות. בדרך כלל, מכיוון שמכונות ילמדו באופן רציף, מסדי נתונים עם מידע ישמשו כמקור התייחסות. נתונים אלה יידונו בהמשך.

בקרת תנועה

בשילוב עוצמת הראייה של למידת מכונה ומערכות אחיזה, ניתן לבצע את התנועות הנדרשות מהרובוט ברמות דיוק מדויקות תוך הסתגלות לסביבתו. בקרת תנועה ההיבט מושג באמצעות התקני תנועה אוטומטיים, כגון אוטומציות מתקדמות מפעילים ליניאריים.

איסוף נתונים

המשתנה החשוב ביותר בלמידת מכונה הוא הנתונים הנאספים על ידי מערכת הבינה המלאכותית. ביג דאטה משמש להשוואה, ניתוח ובניית משימות אוטונומיות המבוצעות על ידי רובוטיקה מבוססת בינה מלאכותית. כל המידע שנאסף יכול ויישמר במאגרי מידע ספציפיים למשתנה המנותח. הגידול בנתונים יהיה אקספוננציאלי ככל שיותר רובוטיקה תיושם ביישומים בעולם האמיתי - תאסוף יותר מידע ותספק משוב בזמן אמת.

השימוש ב מפעילים ליניאריים חשמליים רק יגדל ככל שיותר ויותר סוגי רובוטיקה מיושמים במערכות אוטונומיות בתעשיות רבות ושונות. בינה מלאכותית ולמידת מכונה ישתפרו עם הזמן וצפויות לשפר את הפעילות היומיומית שלנו לרמה גבוהה של אופטימיזציה.