Umelá inteligencia (AI) a strojové učenie smerujú k výrazným zlepšeniam autonómnych systémov. Budúcnosť je sľubná a pokrok robotiky riadenej AI bude odteraz už len rásť.
Cieľom AI je vybaviť roboty schopnosťou vykonávať úlohy, ktoré kedysi vyžadovali ľudskú inteligenciu. To znamená zahŕňať schopnosť samostatne vykonávať rôzne úlohy namiesto toho, aby iba nasledovali vopred určený algoritmus vytvorený programátorom.
Bežná robotika používaná v rôznych odvetviach automatizácie sa často nasadzuje na vykonávanie jednej úlohy, pričom jedným z najpopulárnejších a najznámejších príkladov sú robotické vysávače Roomba. Hlavným účelom robotického vysávača je pohybovať sa v určitom vzore v rámci pevne vymedzeného priestoru a pri zistení prekážky zmeniť alebo natočiť smer pohybu. Tento robot však nedokáže určiť, aké objekty deteguje, a preto sa nedokáže prispôsobiť svojmu prostrediu.
Človek dokáže rozpoznať, aký typ prekážky je prítomný a ako sa jej vyhnúť – napríklad domáce zviera –, no robotický vysávač to nedokáže. AI ovplyvní spôsob, akým stroje po celom svete vykonávajú úlohy, tým, že budú zbierať informácie a učiť sa zo skúseností, s ktorými sa stretnú. Využitie AI v robotike bude ťažiť zo získavania informácií zo štyroch kľúčových oblastí:
- Videnie
- Uchopovanie
- Riadenie pohybu
- Zber dát
Videnie
Kamery môže systém AI využívať na pomoc pri detekcii a rozpoznávaní objektov s vyššou mierou presnosti a detailu. Vytrénovaním stroja, aby vedel určiť, aký objekt bol detegovaný, možno ďalšie kroky potrebné na splnenie úlohy rýchlo a spoľahlivo optimalizovať.
Uchopovanie
Pomocou rôznych senzorov možno robota naučiť rozpoznať, s akým typom objektu pracuje. Dá sa to dosiahnuť detekovaním fyzikálnych vlastností objektu a porovnaním zistení s inými objektmi s podobnými vlastnosťami. Keďže stroje sa priebežne učia, ako referencie sa zvyčajne používajú databázy s informáciami. Týmto údajom sa budeme venovať podrobnejšie.
Riadenie pohybu
Kombináciou výkonu videnia založeného na strojovom učení a uchopovacích systémov je možné dosiahnuť, aby robot vykonával potrebné pohyby s presnými úrovňami presnosti a zároveň sa prispôsoboval svojmu okoliu. Aspekt riadenia pohybu sa dosahuje pomocou automatických pohybových zariadení, ako sú lineárne aktuátory od Progressive Automations.
Zber dát
Najdôležitejšou premennou v strojovom učení sú dáta zozbierané systémom AI. Big data sa používajú na porovnávanie, analýzu a tvorbu autonómnych úloh, ktoré vykonáva robotika s podporou AI. Všetky zozbierané informácie je možné a aj budú ukladané do databáz špecifických pre analyzovanú premennú. Nárast objemu dát bude exponenciálny, keďže sa bude viac robotiky nasadzovať v reálnych aplikáciách – bude sa zbierať viac informácií a poskytovať spätná väzba v reálnom čase.
Využívanie elektrických lineárnych aktuátorov bude len rásť, keďže sa v autonómnych systémoch v mnohých rôznych odvetviach nasadzuje čoraz viac typov robotiky. Umelá inteligencia a strojové učenie sa budú časom zlepšovať a sú pripravené posunúť naše každodenné operácie na vysokú úroveň optimalizácie.