Jak uczą się roboty? Techniki uczenia maszynowego

482

Bez uczenia maszynowego automatyzacja przy dużej liczbie typów części nie byłaby opłacalna, ponieważ wymagałaby nieustannej ingerencji ze strony inżyniera produkcji. Jednak roboty wykorzystujące technologie AI mogą pobierać obrazy nowych części np. z chmury danych, a następnie z powodzeniem chwytać oraz manipulować nowymi elementami.

3 obszary wykorzystania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w robotyce

Sztuczna inteligencja wykorzystywana jest głównie w trzech obszarach robotyki, dzięki którym zastosowania robotów stają się coraz bardziej funkcjonalne, a także bardziej opłacalne. Są to:

  • Systemy wizyjne: sztuczna inteligencja pomaga robotom rozpoznawać obiekty z dużo większą dokładnością i wykrywać przedmioty, których wcześniej nie „widziały”.
  • Systemy sterowania ruchem: dzięki algorytmom sztucznej inteligencji, które pomagają robotom ustalić najlepszą pozycję i orientację chwytanego obiektu, oraz trajektorię optymalnego ruchy ramienia robota.
  • Dane: algorytmy sztucznej inteligencji dają robotom i systemom dostęp do olbrzymich ilości danych, które pozwalają określić czysto fizyczne oraz logistyczne wzorce i odpowiednio na nie reagować.

Co nas czeka w przyszłości?

Jeśli chodzi o zastosowania w robotyce, sztuczna inteligencja z wolna wkracza w procesy przemysłowe, ale już teraz wywiera istotny wpływ na procesy produkcji oraz rozwiązania logistyczne. Tworzone systemy pozwalają budować całkowicie zautomatyzowane linie produkcyjne, zautomatyzowane stanowiska kontrolne oraz zautomatyzowane rozwiązania logistyczne. – To nowa era automatyzacji procesów przemysłowych, która może przynieść przedsiębiorstwom realne korzyści i pozwala osiągnąć przewagę konkurencyjną – podkreśla Grzegorz Bartyzel z FITECH, firmy, która jest inteligentnym elementem tego procesu.

Obecnie w inteligentnej robotyce pojawiła się nowy trend, zwany głębokim uczeniem ze wzmocnieniem (deep reinforcement learning), gdzie roboty same uczą się wykonywać zadane im zadania. To rozwiązanie w przyszłości może znacząco zredukować ingerencje inżyniera w konfiguracje procesów przemysłowych. Jest to na razie na wczesnym stadium rozwoju, dlatego póki co trudno przewidzieć efekty finalne tych prac.

Źródło: COMMPLACE

ZOSTAW ODPOWIEDŹ

Wprowadź swój komentarz!
Wprowadź swoje imię