Artificiell intelligens (AI) och maskininlärning är på väg att ge drastiska förbättringar av autonoma system. Framtiden är ljus och utvecklingen av AI-styrd robotik kommer bara att öka från och med nu.
AI syftar till att ge robotar förmågan att utföra uppgifter som tidigare bara kunde utföras med mänsklig intelligens. Det vill säga att omfatta förmågan att utföra en mängd olika uppgifter på egen hand istället för att bara följa en förutbestämd algoritm skapad av en programmerare.
Vanliga robotar som används inom olika automationsindustrier används ofta för att utföra en enda uppgift, ett av de mest populära och välkända exemplen är Roomba-dammsugarrobotarna. Huvudsyftet med robotdammsugaren är att röra sig i ett visst mönster inom en fast plats och att vrida eller vinkla rörelsen i riktning när ett hinder detekteras. Denna robot kan dock inte avgöra vilka objekt som detekteras och kan därför inte anpassa sig till sin omgivning.
En människa kan avgöra vilken typ av hinder som finns och hur man undviker det, till exempel ett husdjur, men det kan inte dammsugningsroboten. AI kommer att påverka hur maskiner över hela världen utför uppgifter genom att samla in information och lära av de erfarenheter de stöter på. Användningen av AI inom robotik kommer att gynnas av att inhämta information från fyra nyckelområden:
- Vision
- Gripande
- Rörelsekontroll
- Datainsamling
Vision
Kameror kan användas av AI-systemet för att upptäcka och känna igen objekt med högre grad av noggrannhet och detaljrikedom. Genom att träna en maskin att kunna avgöra vilket objekt som upptäcks kan nästa steg som behöver vidtas för att utföra en uppgift optimeras snabbt och tillförlitligt.
Gripande
Genom att använda en mängd olika sensorer kan en robot tränas att kunna upptäcka vilken typ av objekt som bearbetas. Detta kan åstadkommas genom att detektera objektets fysiska egenskaper och relatera sina resultat till andra objekt med liknande egenskaper. Vanligtvis, eftersom maskiner lär sig kontinuerligt, kommer databaser med information att användas som referens. Dessa data kommer att diskuteras vidare.
Rörelsekontroll
Genom att kombinera kraften i maskininlärningsvision och gripsystem kan de rörelser som roboten behöver utföra utföras med precision samtidigt som den anpassar sig till omgivningen. rörelsekontroll aspekten uppnås med automatiska rörelseanordningar, såsom progressiva automationer linjära ställdon.
Datainsamling
Den viktigaste variabeln inom maskininlärning är den data som samlas in av AI-systemet. Stordata används för att jämföra, analysera och bygga de autonoma uppgifter som utförs av AI-aktiverad robotik. All information som samlas in kan och kommer att lagras i databaser specifika för den variabel som analyseras. Ökningen av data kommer att vara exponentiell i takt med att mer robotik kommer att implementeras i verkliga applikationer – samla in mer information och ge feedback i realtid.
Användningen av elektriska linjära ställdon kommer bara att öka i takt med att fler och fler typer av robotteknik implementeras i autonoma system inom många olika branscher. Artificiell intelligens och maskininlärning kommer att förbättras med tiden och kommer att förbättra vår dagliga verksamhet till en hög optimeringsnivå.