Ba xu hướng kết hợp trí tuệ nhân tạo AI và Robot

Trí tuệ nhân tạo (AI) và robot có thể tạo ra một sự kết hợp mạnh mẽ. AI có khả năng làm cho robot thông minh, học nhanh hơn và sử dụng đám mây để giảm tải thông tin trên các máy chủ vật lý.- HIỆP HỘI CÔNG NGHIỆP ROBOT (RIA).

Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và robot công nghiệp hoặc hợp tác có khả năng thay đổi thế giới. AI mở ra những khả năng hoàn toàn mới cho robot, mà không có AI, cứng nhắc và không phản ứng với thế giới xung quanh. Mặc dù thực tế là các quy trình công nghiệp đã được tự động hóa cao, nhưng vẫn còn nhiều cách để robot công nghiệp có thể được cải thiện với việc bổ sung AI.

Các loại hình AI – Robot – Machine Learning

Khả năng học hỏi của robot có liên quan trực tiếp đến khả năng tổng thể của nó. Ba loại chính của học tập robot liên quan đến học tập có giám sát, học tập không giám sát và học tập củng cố. Mỗi loại khác nhau về độ phức tạp, nhưng mục đích là giống nhau trong cả ba phương pháp học tập.

Học tập có giám sát là nhận dạng mẫu; cho đọc một dữ liệu robot mà sau đó nó được cho là học bất cứ mô hình nào được dự định bởi những người chỉ dẫn. Học tập không giám sát không liên quan đến bất kỳ nhiệm vụ cụ thể nào, nó chỉ đơn giản liên quan đến việc cung cấp cho robot một lượng lớn dữ liệu, hy vọng nó sẽ bắt đầu hiểu thế giới xung quanh nó. Học tăng cường liên quan đến việc đưa ra một robot hoặc hệ thống một mục tiêu và cho phép nó học cách đạt được mục tiêu đó.

Ba xu hướng kết hợp trong AI và robot

Trong khi có nhiều kịch bản tương lai với công nghệ AI và robot, có một vài ứng dụng hiện nay để theo dõi. Ba xu hướng này sẽ là yếu tố chính trong sự phát triển của AI và công nghệ robot.

1. Đào tạo robot: AI đang giúp robot dễ dàng đào tạo hơn, điều này giúp chúng trở thành khoản đầu tư khả thi hơn cho các công ty nhỏ hơn vì nó giảm chi phí lắp đặt, đào tạo và lập trình liên tục. Robot có thể được huấn luyện bằng cách chỉ cần hướng dẫn cánh tay của chúng một vài lần – nó học thông qua trình diễn và lập trình chính chuyển động. Càng dễ dàng dạy cho robot những điều mới, nó càng có thể học được nhiều hơn.
2. Tầm nhìn 3D: Ngay cả những nhiệm vụ đơn giản nhất mà robot thực hiện sẽ phụ thuộc vào tầm nhìn của máy 3 chiều để cung cấp dữ liệu vào công nghệ AI. Chẳng hạn, việc nắm bắt một vật thể mà không có vị trí và chuyển động được xác định trước sẽ không thể có tầm nhìn máy có khả năng tái tạo hình ảnh 3 chiều và AI để chuyển thông tin hình ảnh này thành hành động thành công trên một phần của robot.

3. Cloud Robot: Robot học sâu sử dụng phân loại hình ảnh và nhận dạng giọng nói thường dựa vào bộ dữ liệu khổng lồ với hàng triệu ví dụ. AI đòi hỏi nhiều dữ liệu hơn thực tế có thể nằm trên hầu hết các hệ thống cục bộ. Theo cách này, những tiến bộ trong chế tạo robot trên đám mây là cần thiết cho sự tiến bộ của công nghệ AI và robot. Cloud robot cho phép trí thông minh được chia sẻ trên tất cả các robot trong môi trường được kết nối.

AI có tiềm năng triệt để khi thay đổi cách thức hoạt động của công nghệ robot trong và ngoài các nhà máy trên khắp thế giới. Mặc dù AI vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, nhưng nó có khả năng phá vỡ và cải thiện cách thức hoạt động của robot.