Umetna inteligenca (UI) in strojno učenje sta na poti, da avtonomnim sistemom prineseta velike izboljšave. Prihodnost je svetla, razvoj robotike, krmiljene z UI, pa bo od zdaj naprej le še naraščal.
UI želi robote opremiti z zmožnostjo opravljanja nalog, ki so bile nekoč mogoče le z uporabo človeške inteligence. To pomeni, da bodo lahko samostojno izvajali različne naloge, namesto da bi zgolj sledili vnaprej določenemu algoritmu, ki ga je ustvaril programer.
Običajna robotika, uporabljena v različnih panogah avtomatizacije, se pogosto uporablja za izvedbo ene same naloge, eden najbolj znanih primerov pa so robotski sesalniki Roomba. Glavni namen robotskega sesalnika je gibanje po določenem vzorcu znotraj fiksne lokacije ter sprememba smeri ali kota gibanja, ko zazna oviro. Vendar ta robot ne more določiti, katere predmete zaznava, zato se ne more prilagoditi svojemu okolju.
Človek lahko prepozna, kakšna ovira je prisotna in kako se ji izogniti – na primer hišni ljubljenček –, robotski sesalnik pa tega ne zmore. UI bo vplivala na način, kako stroji po svetu opravljajo naloge, saj bodo zbirali informacije in se učili iz izkušenj, s katerimi se srečujejo. Uporaba UI v robotiki bo imela koristi od pridobivanja informacij iz štirih ključnih področij:
- Računalniški vid
- Prijemanje
- Krmiljenje gibanja
- Zbiranje podatkov
Računalniški vid
Sistem UI lahko uporablja kamere za zaznavanje in prepoznavanje predmetov z večjo natančnostjo in podrobnostmi. Če stroj naučimo prepoznati, kateri predmet je zaznan, lahko naslednje korake, potrebne za izvedbo naloge, hitro in zanesljivo optimiziramo.
Prijemanje
Z uporabo različnih senzorjev lahko robota naučimo prepoznati, s kakšno vrsto predmeta dela. To dosežemo z zaznavanjem fizikalnih lastnosti predmeta in povezovanjem ugotovitev z drugimi predmeti s podobnimi lastnostmi. Ker se stroji neprestano učijo, se kot referenca običajno uporabljajo podatkovne baze z informacijami. Ti podatki bodo obravnavani podrobneje.
Krmiljenje gibanja
S kombiniranjem moči računalniškega vida in sistemov za prijemanje v okviru strojnega učenja je mogoče zahtevana gibanja robota izvajati z visoko natančnostjo, hkrati pa se prilagajati okolici. Vidik krmiljenja gibanja se uresniči z napravami za avtomatsko gibanje, kot so Progressive Automations linearni aktuatorji.
Zbiranje podatkov
Najpomembnejša spremenljivka pri strojnem učenju so podatki, ki jih zbere sistem UI. Veliki podatki se uporabljajo za primerjavo, analizo in oblikovanje avtonomnih nalog, ki jih izvaja robotika, podprta z UI. Vse zbrane informacije je mogoče in se bodo shranjevale v bazah podatkov, specifičnih za analizirano spremenljivko. Količina podatkov bo naraščala eksponentno, saj bo v resničnih aplikacijah uporabljene vedno več robotike – zbiralo se bo več informacij in zagotavljala se bo povratna zveza v realnem času.
Uporaba električnih linearnih aktuatorjev se bo le še povečevala, saj se v avtonomnih sistemih v številnih panogah uvaja vedno več vrst robotike. Umetna inteligenca in strojno učenje se bosta sčasoma izboljševala ter naše vsakodnevne procese dvignila na visoko raven optimizacije.