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Les robots deviennent de plus en plus incontournables dans la société d'aujourd'hui. On les trouve dans les usines de fabrication et les hôpitaux, effectuant des tâches trop difficiles ou trop dangereuses pour les humains.
Et bien qu'ils puissent sembler être de simples machines, les robots sont en fait assez complexes - et le deviennent de plus en plus chaque jour.
Un élément clé de cette complexité est l'utilisation de intelligence artificielle (AI).
L'IA permet aux robots d'interagir avec leur environnement et de prendre des décisions basées sur des données. Cela leur confère une autonomie indispensable pour de nombreuses applications.
Par exemple, l'hôpital Collaboratif besoin de naviguer dans les couloirs et d'éviter les obstacles sans intervention humaine. Les robots d'usine doivent être capables d'identifier les produits défectueux et de prendre les mesures appropriées.
Types d'algorithmes d'IA
Il existe de nombreux types d'algorithmes d'IA.
1. Algorithmes basés sur des règles
Ce sont les robots d'usine les plus courants. Basé sur des règles les algorithmes reposent sur un ensemble de règles prédéfinies que les robots peuvent suivre. Ils fonctionnent bien pour des tâches simples mais deviennent plus difficiles à programmer à mesure que la complexité de la tâche augmente.
Par exemple, un feu de circulation serait un algorithme basé sur des règles.
Dans cet exemple, le feu serait vert s'il n'y a pas de voitures sur la route et rouge s'il y en a. S'il y a une voiture sur la route, le feu sera jaune.
2. Algorithmes d'IA de nouvelle génération
D'autre part, les algorithmes d'IA de nouvelle génération sont un peu plus sophistiqués. Ils utilisent un Réseau neuronal, un type d'algorithme d'IA qui imite le cerveau humain. Chaque nœud du réseau est appelé un neurone.
Les connexions entre les neurones forment une couche. Le nombre de couches détermine la complexité du modèle.
Les modèles les plus sophistiqués peuvent apprendre et s'adapter à des situations jamais vues auparavant. La première couche est la couche d'entrée, qui accepte les informations de l'environnement. La couche suivante est la couche cachée, où les données sont traitées.
La dernière couche est la couche de sortie, qui se traduit par l'environnement.
3. Apprentissage par renforcement
Apprentissage par renforcement les algorithmes sont basés sur une idée appelée renforcement. Le renforcement, c'est quand une action ou un comportement est récompensé ou puni.
Dans ce type d'algorithme, le système informatique est récompensé pour avoir fait la bonne chose. Il utilise ensuite cette récompense pour prendre de meilleures décisions à l'avenir.
Ce type d'IA est le plus souvent utilisé dans les véhicules autonomes, où le système informatique est récompensé pour avoir pris les bonnes décisions. Par exemple, le système informatique peut être récompensé pour ne pas heurter d'autres voitures ou piétons.
Applications de l'IA en robotique
1. Automatisation industrielle
L'automatisation industrielle est l'utilisation de robots pour effectuer des tâches dans une usine. Les robots sont utilisés pour automatiser les tâches de soudage, d'assemblage et d'emballage.
Ils peuvent être programmés pour effectuer les mêmes tâches encore et encore, ce qui les rend idéaux pour les tâches répétitives.
Par exemple, un robot pourrait être programmé pour assembler un certain produit à plusieurs reprises.
L'industrie manufacturière est l'un des plus gros utilisateurs de robots. La croissance des robots de fabrication a été spectaculaire au cours des dernières années.
L'utilisation la plus courante des robots de fabrication est l'assemblage de produits. Les robots peuvent effectuer plusieurs tâches, notamment :
- Soudage
- Emballage
- Assemblée
- Inspection dimensionnelle
2. Soins De Santé
L'IA est également utilisée dans les soins de santé pour prendre des décisions. Par exemple, la FDA a approuvé un nouveau dispositif pour surveiller les signes vitaux d'un patient et faire des recommandations basées sur les données.
La FDA travaille actuellement avec le département américain de la Défense pour développer l'IA pour une utilisation sur le champ de bataille.
3. Vente au détail
Le commerce de détail est un autre domaine où l'IA est utilisée. Les détaillants utilisent l'IA pour décider des prix, du placement des produits et des promotions. Par exemple, Amazon utilise l'IA pour recommander des produits aux clients en fonction de leur historique d'achat.
4. Véhicules autonomes
Les véhicules autonomes sont l'une des applications les plus prometteuses de l'IA. Les véhicules autonomes peuvent conduire eux-mêmes sans avoir besoin d'un conducteur humain. Ils utilisent des capteurs et des caméras pour naviguer dans leur environnement. La voiture autonome de Google est l'une des plus connues véhicules autonomes.
5. Robots de service
Les robots de service sont utilisés pour fournir des services aux humains. Ils peuvent être utilisés dans plusieurs contextes différents, y compris les hôpitaux, les écoles et les maisons. Ils sont souvent utilisés pour aider les humains à effectuer des tâches difficiles, comme soulever des patients ou transporter des objets lourds.
Les robots de service deviennent de plus en plus courants dans les hôpitaux. Ils sont habitués à aider les infirmières et les médecins dans diverses tâches, notamment :
- Transport de fournitures
- Accompagnement à la chirurgie
- Surveillance des patients
Quelle est la relation entre les robots et l'IA ?
Nous connaissons la réponse tout de suite. La vision par ordinateur est fournie par Intelligence artificielle (IA) pour que les robots trouvent leur chemin, détectent et réagissent. Il en va de même pour le traitement du langage naturel (TAL), important pour la communication homme-robot. La robotique aujourd'hui serait impossible sans l'IA.
Au fil des ans, le domaine de la robotique s'est élargi pour inclure des tâches plus complexes telles que la navigation et la reconnaissance d'objets. L'IA a été essentielle pour rendre ces avancées possibles.
Aujourd'hui, l'IA et la robotique travaillent ensemble pour créer des machines encore plus avancées. Ce que nous n'aurions jamais cru possible, les véhicules autonomes, par exemple, ne seraient pas possibles sans l'intégration de l'IA et de la robotique.
À l'avenir, nous pouvons nous attendre à des avancées encore plus étonnantes en robotique, grâce à l'intégration continue de l'IA.
Conclusion
L'IA change l'industrie de la robotique à bien des égards, certains en bien et d'autres en mal.
Il sera intéressant de voir comment cette technologie se développera dans les années à venir. Jusqu'à présent, il a montré beaucoup de promesses.
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