로봇은 오늘날 사회에서 점점 더 중요한 요소가 되고 있습니다. 그들은 제조 공장과 병원에서 찾아볼 수 있으며 인간에게 너무 어렵거나 위험한 작업을 수행합니다.
단순한 기계처럼 보일 수 있지만 로봇은 실제로 매우 복잡하며 매일 점점 더 복잡해지고 있습니다.
이러한 복잡성의 핵심 부분은 다음을 사용하는 것입니다. 인공 지능 (일체 포함).
AI를 통해 로봇은 환경과 상호 작용하고 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이것은 그들에게 많은 응용 프로그램에 필수적인 수준의 자율성을 제공합니다.
예를 들어, 병원 로봇 사람의 개입 없이 복도를 탐색하고 장애물을 피해야 합니다. 공장 로봇은 결함이 있는 제품을 식별하고 적절한 조치를 취할 수 있어야 합니다.
AI 알고리즘의 종류
AI 알고리즘에는 여러 유형이 있습니다.
1. 규칙 기반 알고리즘
이들은 가장 일반적인 공장 로봇입니다. 규칙 기반 알고리즘은 로봇이 미리 정의한 일련의 규칙에 의존합니다. 따를 수 있습니다. 간단한 작업에는 잘 작동하지만 작업의 복잡성이 증가함에 따라 프로그래밍하기가 더 어려워집니다.
예를 들어 신호등은 규칙 기반 알고리즘입니다.
이 예에서 도로에 차가 없으면 표시등이 녹색이고 차가 있으면 빨간색입니다. 도로에 차가 있으면 신호등이 노란색입니다.
2. 차세대 AI 알고리즘
반면 차세대 AI 알고리즘은 조금 더 정교하다. 그들은 신경망, 인간의 뇌를 모방한 AI 알고리즘의 일종. 네트워크의 각 노드를 뉴런이라고 합니다.
뉴런 사이의 연결은 레이어를 형성합니다. 레이어 수는 모델의 복잡성을 결정합니다.
가장 정교한 모델은 이전에 본 적이 없는 상황을 학습하고 적응할 수 있습니다. 첫 번째 계층은 환경으로부터 정보를 받아들이는 입력 계층입니다. 다음 계층은 데이터가 처리되는 숨겨진 계층입니다.
마지막 계층은 출력 계층으로 결과는 환경입니다.
3. 강화 학습
강화 학습 알고리즘은 보강이라는 아이디어를 기반으로 합니다. 강화는 행동이나 행동이 보상을 받거나 처벌을 받는 것입니다.
이러한 유형의 알고리즘에서 컴퓨터 시스템은 올바른 작업을 수행하면 보상을 받습니다. 그런 다음 그 보상을 사용하여 미래에 더 나은 결정을 내립니다.
이러한 유형의 AI는 컴퓨터 시스템이 올바른 결정을 내리면 보상을 받는 자율 주행 차량에서 가장 자주 사용됩니다. 예를 들어 컴퓨터 시스템은 다른 자동차나 보행자를 치지 않은 것에 대해 보상을 받을 수 있습니다.
로보틱스에서의 AI 응용
1. 산업 자동화
산업 자동화는 로봇을 사용하여 공장에서 작업을 수행하는 것입니다. 로봇은 용접, 조립 및 포장 작업을 자동화하는 데 사용됩니다.
동일한 작업을 반복해서 수행하도록 프로그래밍할 수 있으므로 반복 작업에 이상적입니다.
예를 들어 특정 제품을 반복적으로 조립하도록 로봇을 프로그래밍할 수 있습니다.
제조업은 로봇을 가장 많이 사용하는 산업 중 하나입니다. 제조 로봇의 성장은 지난 몇 년 동안 극적이었습니다.
제조 로봇의 가장 일반적인 용도는 제품 조립입니다. 로봇은 다음과 같은 여러 작업을 수행할 수 있습니다.
- 용접
- 포장
- 조립
- 치수 검사
2. 건강
AI는 의사 결정을 위해 의료 분야에서도 사용되고 있습니다. 예를 들어, FDA는 환자의 활력 징후를 모니터링하고 데이터를 기반으로 권장 사항을 제시하는 새로운 장치를 승인했습니다.
FDA는 현재 전장용 AI를 개발하기 위해 미 국방부와 협력하고 있다.
3. 소매
소매업은 AI가 사용되고 있는 또 다른 영역입니다. 소매업체는 AI를 사용하여 가격 책정, 제품 배치 및 프로모션을 결정합니다. 예를 들어 Amazon은 AI를 사용하여 구매 내역을 기반으로 고객에게 제품을 추천합니다.
4. 자율 주행 차
자율주행차는 AI의 가장 유망한 애플리케이션 중 하나입니다. 자율주행차는 스스로 운전할 수 있다 인간 운전자가 필요하지 않습니다. 그들은 센서와 카메라를 사용하여 환경을 탐색합니다. 구글의 자율주행차는 가장 잘 알려진 것 중 하나다. 자치 차량.
5. 서비스 로봇
서비스 로봇은 인간에게 서비스를 제공하는 데 사용됩니다. 병원, 학교, 가정 등 다양한 환경에서 사용할 수 있습니다. 그들은 종종 환자를 들어 올리거나 무거운 물건을 운반하는 것과 같은 인간의 어려운 작업을 지원하는 데 사용됩니다.
서비스 로봇은 병원에서 점점 보편화되고 있습니다. 그들은 다음을 포함하여 다양한 작업으로 간호사와 의사를 돕는 데 익숙합니다.
- 운반 용품
- 수술 보조
- 환자 모니터링
로봇과 AI의 관계는?
우리는 답을 바로 알고 있습니다. 컴퓨터 비전 제공 인공 지능 (AI) 로봇이 길을 찾고, 감지하고, 대응합니다. 인간과 로봇의 소통에 중요한 자연어 처리(NLP)도 마찬가지다. 오늘날 로봇 공학은 AI 없이는 불가능합니다.
수년에 걸쳐 로봇 공학 분야는 내비게이션 및 객체 인식과 같은 보다 복잡한 작업을 포함하도록 확장되었습니다. AI는 이러한 발전을 가능하게 하는 데 필수적이었습니다.
오늘날 AI와 로봇 공학은 함께 작동하여 훨씬 더 발전된 기계를 만듭니다. 예를 들어 자율주행차는 AI와 로봇 공학의 통합 없이는 가능하지 않을 것이라고 생각했습니다.
앞으로 우리는 AI의 지속적인 통합 덕분에 로봇 공학에서 훨씬 더 놀라운 발전을 기대할 수 있습니다.
히프 라인
AI는 좋은 점과 나쁜 점 등 여러 면에서 로봇 산업을 변화시키고 있습니다.
앞으로 이 기술이 어떻게 발전할지 지켜보는 것은 흥미로울 것입니다. 지금까지 많은 가능성을 보여주었습니다.
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