A mesterséges intelligencia (MI) és a gépi tanulás jó úton halad az autonóm rendszerek drasztikus fejlesztése felé. A jövő fényes, és a mesterséges intelligencia által vezérelt robotika fejlődése mostantól csak fokozódni fog.
A mesterséges intelligencia célja, hogy a robotokat olyan feladatok elvégzésére is képessé tegye, amelyeket korábban csak emberi intelligenciával lehetett elvégezni. Vagyis képessé tegye őket arra, hogy önállóan, a programozó által előre meghatározott algoritmus követése helyett különféle feladatokat végezzenek el.
A különféle automatizálási iparágakban használt robotokat gyakran használják egyetlen feladat elvégzésére, amelyek egyik legnépszerűbb és legismertebb példája a Roomba porszívórobot. A robotporszívó fő célja, hogy egy adott mintázat szerint mozogjon egy adott helyen belül, és elfordítsa vagy szögben mozgassa a mozgás irányát, amikor akadályt észlel. Ez a robot azonban nem tudja meghatározni, hogy mely tárgyakat észleli, ezért nem tud alkalmazkodni a környezetéhez.
Egy ember meg tudja állapítani, hogy milyen típusú akadály van jelen, és hogyan kerülheti el azt; például egy családi háziállat, de a porszívórobot nem. A mesterséges intelligencia (MI) világszerte hatással lesz a gépek feladatvégzésére azáltal, hogy információkat gyűjt és tanul a tapasztalataikból. A mesterséges intelligencia robotikában való alkalmazása négy kulcsfontosságú területről származó információk gyűjtéséből profitálhat:
- Látomás
- Kapzsi
- Mozgásvezérlés
- Adatgyűjtés
Látomás
A mesterséges intelligencia rendszer kamerákat használhat a tárgyak nagyobb pontosságú és részletességű észlelésére és felismerésére. Azzal, hogy egy gépet betanítanak arra, hogy képes legyen meghatározni, hogy milyen tárgyat észlel, a feladat végrehajtásához szükséges következő lépések gyorsan és megbízhatóan optimalizálhatók.
Kapzsi
Különféle érzékelők használatával egy robot betanítható arra, hogy képes legyen érzékelni, milyen típusú tárgyon dolgozik. Ez úgy érhető el, hogy érzékeli a tárgy fizikai tulajdonságait, és az eredményeket más, hasonló tulajdonságokkal rendelkező tárgyakkal kapcsolja össze. Mivel a gépek folyamatosan tanulnak, jellemzően az információkat tartalmazó adatbázisokat használják referenciaként. Ezeket az adatokat részletesebben tárgyaljuk.
Mozgásvezérlés
A gépi tanuláson alapuló látás és a megfogó rendszerek erejét ötvözve a robot által végrehajtandó mozgások precíz pontossággal hajthatók végre, miközben alkalmazkodnak a környezetéhez. mozgásvezérlés a szempont automatikus mozgáseszközökkel, például progresszív automatizálással valósul meg lineáris aktuátorok.
Adatgyűjtés
A gépi tanulás legfontosabb változója a mesterséges intelligencia által gyűjtött adat. A big data-t a mesterséges intelligencia által támogatott robotok által végzett autonóm feladatok összehasonlítására, elemzésére és felépítésére használják. Az összes gyűjtött információ az elemzett változóra jellemző adatbázisokban tárolható és tárolandó is. Az adatmennyiség növekedése exponenciális lesz, ahogy egyre több robotika kerül bevezetésre a valós alkalmazásokban – több információt gyűjtve és valós idejű visszajelzést adva.
A használata elektromos lineáris aktuátorok csak növekedni fog, ahogy egyre több és több típusú robotikát alkalmaznak autonóm rendszerekben számos különböző iparágban. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás az idő múlásával fejlődni fog, és várhatóan magas szintű optimalizálást fog elérni a napi működésünkben.