L'Intelligenza Artificiale (IA) e l'apprendimento automatico sono destinati a offrire miglioramenti drastici ai sistemi autonomi. Il futuro è promettente e l'avanzamento della robotica controllata dall'IA non potrà che accelerare d'ora in avanti.
L'obiettivo dell'IA è fornire ai robot la capacità di svolgere compiti che prima richiedevano l'intelligenza umana. Vale a dire, includere la capacità di eseguire autonomamente una varietà di attività, invece di limitarsi a seguire un algoritmo predeterminato creato da un programmatore.
La robotica comune impiegata in vari settori dell'automazione viene spesso utilizzata per svolgere un singolo compito; uno degli esempi più popolari e noti è quello dei robot aspirapolvere Roomba. Lo scopo principale dell'aspirapolvere robot è muoversi secondo uno schema in un'area definita e modificare la direzione o l'angolo di movimento quando viene rilevato un ostacolo. Tuttavia, questo robot non può determinare quali oggetti sta rilevando e quindi non può adattarsi all'ambiente.
Un essere umano sa riconoscere il tipo di ostacolo e come evitarlo, ad esempio un animale domestico; il robot aspirapolvere no. L'IA cambierà il modo in cui le macchine in tutto il mondo svolgono i compiti, raccogliendo informazioni e imparando dalle esperienze che incontrano. L'impiego dell'IA nella robotica trarrà vantaggio dall'acquisizione di informazioni in quattro aree chiave:
- Visione
- Presa
- Controllo del movimento
- Raccolta dati
Visione
Le telecamere possono essere utilizzate dal sistema di IA per aiutare a rilevare e riconoscere oggetti con un grado maggiore di accuratezza e dettaglio. Addestrando la macchina a determinare quale oggetto viene rilevato, le azioni successive necessarie per svolgere un compito possono essere ottimizzate in modo rapido e affidabile.
Presa
Utilizzando una varietà di sensori, un robot può essere addestrato a rilevare il tipo di oggetto su cui sta lavorando. Ciò può essere ottenuto rilevandone le proprietà fisiche e mettendo in relazione i risultati con altri oggetti dalle proprietà simili. Poiché le macchine apprenderanno in modo continuo, si ricorrerà tipicamente a database di informazioni come riferimento. Questi dati saranno approfonditi più avanti.
Controllo del movimento
Combinando la potenza dei sistemi di visione e di presa basati su apprendimento automatico, i movimenti richiesti al robot possono essere eseguiti con elevata precisione, adattandosi all'ambiente circostante. Il controllo del movimento è realizzato con dispositivi di movimento automatico, come gli attuatori lineari di Progressive Automations.
Raccolta dati
La variabile più importante nell'apprendimento automatico sono i dati raccolti dal sistema di IA. I big data vengono utilizzati per confrontare, analizzare e costruire i compiti autonomi eseguiti dalla robotica abilitata all'IA. Tutte le informazioni raccolte possono e verranno archiviate in database specifici per la variabile analizzata. L'aumento dei dati sarà esponenziale man mano che più robotica verrà implementata in applicazioni reali – raccogliendo più informazioni e fornendo Feedback in tempo reale.
L'uso degli attuatori lineari elettrici è destinato a crescere man mano che un numero sempre maggiore di tipi di robotica viene implementato in sistemi autonomi in molti settori. L'Intelligenza Artificiale e l'apprendimento automatico miglioreranno con il passare del tempo e sono pronti a portare le nostre attività quotidiane a un elevato livello di ottimizzazione.