ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
ഇന്നത്തെ സമൂഹത്തിൽ റോബോട്ടുകൾ കൂടുതലായി മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. നിർമ്മാണ പ്ലാന്റുകളിലും ആശുപത്രികളിലും, മനുഷ്യർക്ക് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതോ അപകടകരമോ ആയ ജോലികൾ ചെയ്യുന്നതിൽ ഇവയെ കാണാം.
കൂടാതെ, അവ ലളിതമായ യന്ത്രങ്ങൾ പോലെ തോന്നുമെങ്കിലും, റോബോട്ടുകൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ വളരെ സങ്കീർണ്ണമാണ് - കൂടാതെ ഓരോ ദിവസവും കൂടുതൽ വർദ്ധിക്കുന്നു.
ആ സങ്കീർണ്ണതയുടെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗം ഉപയോഗമാണ് നിർമ്മിത ബുദ്ധി (AI).
AI റോബോട്ടുകളെ അവരുടെ പരിസ്ഥിതിയുമായി സംവദിക്കാനും ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് അവർക്ക് പല ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും അത്യാവശ്യമായ ഒരു സ്വയംഭരണാവകാശം നൽകുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ആശുപത്രി റോബോട്ടുകൾ ഇടനാഴികൾ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യേണ്ടതും മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടലില്ലാതെ തടസ്സങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുന്നതും ആവശ്യമാണ്. ഫാക്ടറി റോബോട്ടുകൾക്ക് വികലമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും ഉചിതമായ നടപടി സ്വീകരിക്കാനും കഴിയണം.
AI അൽഗോരിതങ്ങളുടെ തരങ്ങൾ
നിരവധി തരം AI അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉണ്ട്.
1. റൂൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾ
ഇവയാണ് ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഫാക്ടറി റോബോട്ടുകൾ. ചട്ടം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത് അൽഗോരിതങ്ങൾ റോബോട്ടുകൾ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള ഒരു കൂട്ടം നിയമങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നു പിന്തുടരാം. ലളിതമായ ജോലികൾക്കായി അവ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പക്ഷേ ടാസ്ക്കിന്റെ സങ്കീർണ്ണത വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് പ്രോഗ്രാം ചെയ്യുന്നത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ട്രാഫിക് ലൈറ്റ് ഒരു റൂൾ അധിഷ്ഠിത അൽഗോരിതം ആയിരിക്കും.
ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, റോഡിൽ കാറുകൾ ഇല്ലെങ്കിൽ ലൈറ്റ് പച്ചയും ഉണ്ടെങ്കിൽ ചുവപ്പും ആയിരിക്കും. റോഡിൽ ഒരു കാർ ഉണ്ടെങ്കിൽ, വെളിച്ചം മഞ്ഞയാകും.
2. അടുത്ത തലമുറ AI അൽഗോരിതങ്ങൾ
മറുവശത്ത്, അടുത്ത തലമുറ AI അൽഗോരിതങ്ങൾ കുറച്ചുകൂടി സങ്കീർണ്ണമാണ്. അവർ എ ഉപയോഗിക്കുന്നു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്, മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തെ അനുകരിക്കുന്ന ഒരു തരം AI അൽഗോരിതം. നെറ്റ്വർക്കിലെ ഓരോ നോഡിനെയും ന്യൂറോൺ എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
ന്യൂറോണുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ ഒരു പാളി ഉണ്ടാക്കുന്നു. ലെയറുകളുടെ എണ്ണം മോഡലിന്റെ സങ്കീർണ്ണത നിർണ്ണയിക്കുന്നു.
ഏറ്റവും സങ്കീർണ്ണമായ മോഡലുകൾക്ക് മുമ്പ് കണ്ടിട്ടില്ലാത്ത സാഹചര്യങ്ങളുമായി പഠിക്കാനും പൊരുത്തപ്പെടാനും കഴിയും. പരിസ്ഥിതിയിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുന്ന ഇൻപുട്ട് പാളിയാണ് ആദ്യ പാളി. അടുത്ത ലെയർ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളിയാണ്, അവിടെയാണ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത്.
അവസാന പാളി ഔട്ട്പുട്ട് പാളിയാണ്, അത് പരിസ്ഥിതിയിൽ കലാശിക്കുന്നു.
3. റൈൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ്
ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം അൽഗോരിതങ്ങൾ ശക്തിപ്പെടുത്തൽ എന്ന ആശയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഒരു പ്രവൃത്തിയോ പെരുമാറ്റമോ പ്രതിഫലമോ ശിക്ഷയോ ലഭിക്കുമ്പോഴാണ് ബലപ്പെടുത്തൽ.
ഇത്തരത്തിലുള്ള അൽഗോരിതത്തിൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റത്തിന് ശരിയായ കാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പ്രതിഫലം ലഭിക്കും. ഭാവിയിൽ മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ അത് ആ പ്രതിഫലം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ശരിയായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടർ സംവിധാനത്തിന് പ്രതിഫലം ലഭിക്കുന്ന ഓട്ടോണമസ് വാഹനങ്ങളിലാണ് ഇത്തരത്തിലുള്ള AI ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, മറ്റ് കാറുകളിലോ കാൽനടയാത്രക്കാരിലോ ഇടിക്കാതിരിക്കുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടർ സംവിധാനത്തിന് പ്രതിഫലം ലഭിച്ചേക്കാം.
റോബോട്ടിക്സിൽ AI യുടെ പ്രയോഗങ്ങൾ
1. ഇൻഡസ്ട്രിയൽ ഓട്ടോമേഷൻ
വ്യാവസായിക ഓട്ടോമേഷൻ എന്നത് ഒരു ഫാക്ടറിയിൽ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ റോബോട്ടുകളുടെ ഉപയോഗമാണ്. വെൽഡിംഗ്, അസംബ്ലിംഗ്, പാക്കേജിംഗ് ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ റോബോട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഒരേ ജോലികൾ വീണ്ടും വീണ്ടും ചെയ്യാൻ അവരെ പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാം, അത് ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പ്രത്യേക ഉൽപ്പന്നം ആവർത്തിച്ച് കൂട്ടിച്ചേർക്കാൻ ഒരു റോബോട്ടിനെ പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാം.
റോബോട്ടുകളുടെ ഏറ്റവും വലിയ ഉപയോക്താക്കളിൽ ഒന്നാണ് നിർമ്മാണ വ്യവസായം. കഴിഞ്ഞ കുറച്ച് വർഷങ്ങളായി റോബോട്ടുകളുടെ നിർമ്മാണ വളർച്ച നാടകീയമാണ്.
നിർമ്മാണ റോബോട്ടുകളുടെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഉപയോഗം ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ അസംബ്ലിയിലാണ്. റോബോട്ടുകൾക്ക് ഇനിപ്പറയുന്നവ ഉൾപ്പെടെ നിരവധി ജോലികൾ ചെയ്യാൻ കഴിയും:
- വെൽഡിംഗ്
- പുറത്താക്കല്
- നിയമസഭാ
- ഡൈമൻഷണൽ പരിശോധന
ക്സനുമ്ക്സ. ആരോഗ്യ
തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിലും AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു രോഗിയുടെ സുപ്രധാന അടയാളങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കാനും ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ശുപാർശകൾ നൽകാനും FDA ഒരു പുതിയ ഉപകരണം അംഗീകരിച്ചു.
യുദ്ധഭൂമിയിലെ ഉപയോഗത്തിനായി AI വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് FDA നിലവിൽ യുഎസ് ഡിപ്പാർട്ട്മെന്റ് ഓഫ് ഡിഫൻസുമായി ചേർന്ന് പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
3. ചില്ലറ
റീട്ടെയിൽ ആണ് AI ഉപയോഗിക്കുന്ന മറ്റൊരു മേഖല. വിലനിർണ്ണയം, ഉൽപ്പന്ന പ്ലേസ്മെന്റ്, പ്രമോഷനുകൾ എന്നിവ തീരുമാനിക്കാൻ റീട്ടെയിലർമാർ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് അവരുടെ വാങ്ങൽ ചരിത്രത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യാൻ Amazon AI ഉപയോഗിക്കുന്നു.
4. സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾ
ഓട്ടോണമസ് വാഹനങ്ങൾ AI-യുടെ ഏറ്റവും പ്രതീക്ഷ നൽകുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഒന്നാണ്. സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾക്ക് സ്വയം ഓടിക്കാം ഒരു മനുഷ്യ ഡ്രൈവറുടെ ആവശ്യമില്ലാതെ. അവർ അവരുടെ പരിസ്ഥിതി നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാൻ സെൻസറുകളും ക്യാമറകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഗൂഗിൾ സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് കാർ ഏറ്റവും അറിയപ്പെടുന്ന ഒന്നാണ് ഓട്ടോണമസ് വാഹനങ്ങൾ.
5. സേവന റോബോട്ടുകൾ
മനുഷ്യർക്ക് സേവനങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് സേവന റോബോട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആശുപത്രികൾ, സ്കൂളുകൾ, വീടുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ക്രമീകരണങ്ങളിൽ അവ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. രോഗികളെ കയറ്റുന്നതോ ഭാരമുള്ള വസ്തുക്കളോ ചുമക്കുന്നതോ പോലുള്ള മനുഷ്യർക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ജോലികളിൽ സഹായിക്കാൻ അവ പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
സർവീസ് റോബോട്ടുകൾ ആശുപത്രികളിൽ കൂടുതൽ സാധാരണമായിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. ഇനിപ്പറയുന്നവ ഉൾപ്പെടെ വിവിധ ജോലികളിൽ നഴ്സുമാരെയും ഡോക്ടർമാരെയും സഹായിക്കാൻ അവർ ഉപയോഗിക്കുന്നു:
- സാധനങ്ങൾ കൊണ്ടുപോകുന്നു
- ശസ്ത്രക്രിയയെ സഹായിക്കുന്നു
- രോഗികളെ നിരീക്ഷിക്കുന്നു
റോബോട്ടുകളും AI-യും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം എന്താണ്?
ഉത്തരം ഉടൻ അറിയാം. കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ നൽകുന്നത് നിർമ്മിത ബുദ്ധി (AI) റോബോട്ടുകൾക്ക് അവരുടെ വഴി കണ്ടെത്താനും കണ്ടെത്താനും പ്രതികരിക്കാനും. മനുഷ്യ-റോബോട്ട് ആശയവിനിമയത്തിന് പ്രധാനമായ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗിനും (എൻഎൽപി) ഇത് ബാധകമാണ്. AI ഇല്ലാതെ ഇന്ന് റോബോട്ടിക്സ് അസാധ്യമാണ്.
കാലക്രമേണ, നാവിഗേഷൻ, ഒബ്ജക്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ തുടങ്ങിയ സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ ഉൾപ്പെടുത്താൻ റോബോട്ടിക്സ് മേഖല വികസിച്ചു. ഈ മുന്നേറ്റങ്ങൾ സാധ്യമാക്കുന്നതിൽ AI അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
ഇന്ന്, AI-യും റോബോട്ടിക്സും ചേർന്ന് കൂടുതൽ നൂതനമായ മെഷീനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. നമ്മൾ ഒരിക്കലും സാധ്യമല്ലെന്ന് കരുതിയിരിക്കില്ല, ഉദാഹരണത്തിന്, AI, റോബോട്ടിക്സ് എന്നിവയുടെ സംയോജനമില്ലാതെ സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾ സാധ്യമല്ല.
ഭാവിയിൽ, റോബോട്ടിക്സിൽ ഇനിയും അതിശയകരമായ മുന്നേറ്റങ്ങൾ നമുക്ക് പ്രതീക്ഷിക്കാം, AI-യുടെ തുടർച്ചയായ സംയോജനത്തിന് നന്ദി.
താഴത്തെ വരി
AI റോബോട്ടിക്സ് വ്യവസായത്തെ പല തരത്തിൽ മാറ്റുന്നു, ചിലത് നല്ലതും ചിലത് ചീത്തയുമാണ്.
വരും വർഷങ്ങളിൽ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ എങ്ങനെ വികസിക്കുമെന്നത് രസകരമായിരിക്കും. ഇതുവരെ വലിയൊരു വാഗ്ദാനമാണ് കാണിച്ചത്.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക