Kunstig intelligens (KI) og maskinlæring er på vei til å gi drastiske forbedringer av autonome systemer. Fremtiden er lys, og utviklingen av KI-styrt robotikk vil bare øke fra nå av.
AI har som mål å gi roboter muligheten til å utføre oppgaver som tidligere bare kunne fullføres med menneskelig intelligens. Det vil si å omfatte evnen til å utføre en rekke oppgaver på egenhånd i motsetning til bare å følge en forhåndsbestemt algoritme laget av en programmerer.
Vanlige roboter som brukes i ulike automatiseringsindustrier brukes ofte til å utføre én enkelt oppgave. Et av de mest populære og kjente eksemplene er Roomba-støvsugerobotene. Hovedformålet med robotstøvsugeren er å bevege seg i et bestemt mønster innenfor et fast sted og å snu eller vinkle bevegelsen når en hindring oppdages. Denne roboten kan imidlertid ikke bestemme hvilke objekter som oppdages, og kan derfor ikke tilpasse seg omgivelsene.
Et menneske kan se hvilken type hindring som er til stede og hvordan man kan unngå den, for eksempel et familiekjæledyr, men det kan ikke støvsugerroboten. AI vil påvirke måten maskiner over hele verden utfører oppgaver på ved å samle inn informasjon og lære av erfaringene de møter. Bruken av AI i robotikk vil dra nytte av å innhente informasjon fra fire nøkkelområder:
- Syn
- Gripe
- Bevegelseskontroll
- Datainnsamling
Syn
Kameraer kan brukes av AI-systemet til å oppdage og gjenkjenne objekter med høyere grad av nøyaktighet og detaljer. Ved å trene en maskin til å kunne bestemme hvilket objekt som oppdages, kan de neste trinnene som må tas for å utføre en oppgave optimaliseres raskt og pålitelig.
Gripe
Ved å bruke en rekke sensorer kan en robot trenes til å kunne oppdage hvilken type objekt som blir bearbeidet. Dette kan oppnås ved å oppdage objektets fysiske egenskaper og relatere funnene til andre objekter med lignende egenskaper. Vanligvis, siden maskiner lærer kontinuerlig, vil databaser med informasjon bli brukt som referanse. Disse dataene vil bli diskutert i nærmere grad.
Bevegelseskontroll
Ved å kombinere kraften til maskinlæringsvisjon og gripesystemer, kan bevegelsene som roboten må utføre, utføres med presise nivåer av nøyaktighet, samtidig som den tilpasser seg omgivelsene. bevegelseskontroll aspektet oppnås med automatiske bevegelsesenheter, som progressive automatiseringer lineære aktuatorer.
Datainnsamling
Den viktigste variabelen i maskinlæring er dataene som samles inn av AI-systemet. Stordata brukes til å sammenligne, analysere og bygge de autonome oppgavene som utføres av AI-aktivert robotikk. All informasjon som samles inn kan og vil bli lagret i databaser som er spesifikke for variabelen som analyseres. Økningen i data vil være eksponentiell ettersom mer robotikk vil bli implementert i virkelige applikasjoner – samle inn mer informasjon og gi tilbakemeldinger i sanntid.
Bruken av elektriske lineære aktuatorer vil bare øke etter hvert som flere og flere typer robotikk implementeres i autonome systemer i mange forskjellige bransjer. Kunstig intelligens og maskinlæring vil forbedres etter hvert som tiden går, og det er ventet at vår daglige drift skal bli bedre til et høyt optimaliseringsnivå.