ロボットは、今日の社会でますます定番になりつつあります。 それらは製造工場や病院で見られ、人間にとって難しすぎるか危険すぎるタスクを実行します。
単純な機械のように見えるかもしれませんが、ロボットは実際には非常に複雑であり、日々ますます複雑になっています。
その複雑さの重要な部分は、 人工知能 (AI)
AIを使用すると、ロボットは環境と対話し、データに基づいて意思決定を行うことができます。 これにより、多くのアプリケーションに不可欠なレベルの自律性が提供されます。
たとえば、病院 ロボット 廊下をナビゲートし、人間の介入なしに障害物を回避する必要があります。 工場のロボットは、欠陥のある製品を特定し、適切な行動を取ることができる必要があります。
AIアルゴリズムの種類
AIアルゴリズムには多くの種類があります。
1.ルールベースのアルゴリズム
これらは最も一般的なファクトリーロボットです。 ルールベース アルゴリズムは、ロボットが事前定義した一連のルールに依存しています フォローすることができます。 これらは単純なタスクには適していますが、タスクの複雑さが増すにつれてプログラミングが難しくなります。
たとえば、信号機はルールベースのアルゴリズムになります。
この例では、道路に車がない場合はライトが緑色になり、車がある場合は赤色になります。 道路に車がある場合、ライトは黄色になります。
2.次世代AIアルゴリズム
一方、次世代AIアルゴリズムはもう少し洗練されています。 彼らは使用します ニューラルネットワーク、人間の脳を模倣するAIアルゴリズムの一種。 ネットワーク内の各ノードはニューロンと呼ばれます。
ニューロン間の接続は層を形成します。 レイヤーの数によって、モデルの複雑さが決まります。
最も洗練されたモデルは、これまでにない状況を学習して適応することができます。 最初のレイヤーは、環境からの情報を受け入れる入力レイヤーです。 次のレイヤーは、データが処理される隠れレイヤーです。
最後のレイヤーは出力レイヤーであり、環境になります。
3.強化学習
強化学習 アルゴリズムは強化と呼ばれる考え方に基づいています。 強化とは、行動や行動が報われたり罰せられたりすることです。
このタイプのアルゴリズムでは、コンピュータシステムは正しいことをすることで報われます。 次に、その報酬を使用して、将来、より良い意思決定を行います。
このタイプのAIは、自動運転車で最もよく使用されます。自動運転車では、コンピューターシステムが正しい意思決定を行うことで報酬が得られます。 たとえば、コンピュータシステムは、他の車や歩行者にぶつからないことで報われる場合があります。
ロボット工学におけるAIの応用
1.産業用自動化
産業用自動化とは、ロボットを使用して工場でタスクを実行することです。 ロボットは、溶接、組み立て、およびパッケージングのタスクを自動化するために使用されます。
同じタスクを繰り返し実行するようにプログラムできるため、反復的なタスクに最適です。
たとえば、特定の製品を繰り返し組み立てるようにロボットをプログラムすることができます。
製造業はロボットの最大のユーザーのXNUMXつです。 製造ロボットの成長は、過去数年間で劇的でした。
製造ロボットの最も一般的な用途は、製品の組み立てです。 ロボットは、次のようないくつかのタスクを実行できます。
- 溶接
- 梱包
- アセンブリ
- 寸法検査
2。 健康管理
AIは、意思決定を行うためにヘルスケアでも使用されています。 たとえば、FDAは、患者のバイタルサインを監視し、データに基づいて推奨を行うための新しいデバイスを承認しました。
FDAは現在、米国国防総省と協力して、戦場で使用するAIを開発しています。
3 小売
小売業は、AIが使用されているもうXNUMXつの分野です。 小売業者はAIを使用して、価格設定、製品の配置、およびプロモーションを決定しています。 たとえば、AmazonはAIを使用して、購入履歴に基づいて顧客に商品を推奨します。
4.自律走行車
自動運転車は、AIの最も有望なアプリケーションのXNUMXつです。 自動運転車は自分で運転できます 人間のドライバーを必要とせずに。 センサーとカメラを使用して環境をナビゲートします。 Google の自動運転車は、最も有名な自動車の XNUMX つです。 自律車両.
5.サービスロボット
サービスロボットは、人間にサービスを提供するために使用されます。 それらは、病院、学校、および家庭を含むいくつかの異なる設定で使用することができます。 それらは、患者を持ち上げたり、重い物を運ぶなど、人間にとって難しい作業を支援するためによく使用されます。
サービスロボットは病院でますます一般的になっています。 これらは、次のようなさまざまなタスクで看護師や医師を支援するために使用されます。
- 物資の運搬
- 手術の支援
- 患者のモニタリング
ロボットとAIの関係は何ですか?
私たちはすぐに答えを知っています。 コンピュータビジョンはによって提供されます Artificial Intelligence (AI)ロボットが自分の道を見つけ、検出し、応答するため。 同じことが、人間とロボットのコミュニケーションにとって重要な自然言語処理(NLP)にも当てはまります。 今日のロボット工学はAIなしでは不可能です。
何年にもわたって、ロボット工学の分野は、ナビゲーションや物体認識などのより複雑なタスクを含むように拡大しました。 AIは、これらの進歩を可能にするために不可欠です。
今日、AIとロボット工学は連携して、さらに高度なマシンを作成しています。 たとえば、AIとロボット工学の統合がなければ、自動運転車は不可能だとは考えられませんでした。
将来的には、AIの継続的な統合のおかげで、ロボット工学のさらに驚くべき進歩が期待できます。
ボトムライン
AIは、ロボット産業をさまざまな方法で変えています。良いものもあれば悪いものもあります。
この技術が今後どのように発展するかを見るのは興味深いでしょう。 これまでのところ、それは大きな期待を示しています。
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