Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe zmierzają do zapewnienia ogromnych usprawnień systemów autonomicznych. Przyszłość rysuje się w jasnych barwach, a rozwój robotyki sterowanej AI będzie już tylko przyspieszał.
AI ma na celu wyposażyć roboty w zdolność wykonywania zadań, które dotąd wymagały ludzkiej inteligencji. Innymi słowy, obejmuje możliwość samodzielnego wykonywania różnorodnych zadań, a nie jedynie podążania za z góry ustalonym algorytmem stworzonym przez programistę.
Powszechnie stosowane w różnych gałęziach automatyki roboty często wykonują pojedyncze zadanie; jednym z najbardziej znanych przykładów są odkurzacze Roomba. Głównym celem robota-odkurzacza jest poruszanie się według określonego wzorca w wyznaczonej przestrzeni oraz zmiana kierunku ruchu po wykryciu przeszkody. Jednak robot ten nie potrafi określić, jakie obiekty wykrywa, dlatego nie potrafi dostosować się do swojego otoczenia.
Człowiek potrafi rozpoznać rodzaj przeszkody i sposób jej ominięcia, np. domowe zwierzę, natomiast robot-odkurzacz – nie. AI zmieni sposób, w jaki maszyny na całym świecie wykonują zadania, poprzez gromadzenie informacji i uczenie się na podstawie napotykanych doświadczeń. Wykorzystanie AI w robotyce skorzysta z pozyskiwania informacji z czterech kluczowych obszarów:
- Systemy wizyjne
- Chwytanie
- Sterowanie ruchem
- Zbieranie danych
Systemy wizyjne
Kamery mogą być wykorzystywane przez system AI do wykrywania i rozpoznawania obiektów z większą dokładnością i szczegółowością. Ucząc maszynę rozpoznawać wykrywane obiekty, można szybko i niezawodnie optymalizować kolejne kroki potrzebne do wykonania zadania.
Chwytanie
Korzystając z różnorodnych czujników, robota można nauczyć rozpoznawania rodzaju obiektu, z którym pracuje. Osiąga się to poprzez wykrywanie właściwości fizycznych obiektu i odniesienie wyników do innych obiektów o podobnych cechach. Ponieważ maszyny uczą się w sposób ciągły, jako punkt odniesienia wykorzystuje się bazy danych. Do tych danych wrócimy szerzej.
Sterowanie ruchem
Łącząc możliwości systemów wizyjnych i chwytania opartych na uczeniu maszynowym, wymagane ruchy robota mogą być realizowane z wysoką precyzją, przy jednoczesnym dostosowywaniu się do otoczenia. The sterowanie ruchem aspekt jest realizowany za pomocą automatycznych urządzeń ruchu, takich jak siłowniki liniowe Progressive Automations.
Zbieranie danych
Najważniejszą zmienną w uczeniu maszynowym są dane zbierane przez system AI. Duże zbiory danych (big data) wykorzystuje się do porównywania, analizowania i tworzenia autonomicznych zadań realizowanych przez robotykę z obsługą AI. Wszystkie zebrane informacje mogą i będą przechowywane w bazach danych specyficznych dla analizowanej zmiennej. Przyrost danych będzie wykładniczy, ponieważ w coraz większej liczbie rzeczywistych zastosowań wdraża się robotykę – gromadząc więcej informacji i zapewniając sprzężenie zwrotne w czasie rzeczywistym.
Wykorzystanie elektrycznych siłowników liniowych będzie tylko rosło, ponieważ w wielu branżach wdraża się coraz więcej typów robotów w systemach autonomicznych. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe będą się z czasem doskonalić i usprawnią nasze codzienne działania, osiągając wysoki poziom optymalizacji.