Mundarija[Yashirish][Show]
Robotlar bugungi jamiyatda tobora ko'proq asosiy narsaga aylanib bormoqda. Ularni ishlab chiqarish korxonalarida va kasalxonalarda topish mumkin, ular odamlar uchun juda qiyin yoki juda xavfli ishlarni bajaradilar.
Va ular oddiy mashinalar kabi ko'rinishi mumkin bo'lsa-da, robotlar aslida juda murakkab - va har kuni ko'proq bo'ladi.
Ushbu murakkablikning asosiy qismi foydalanishdir sun'iy intellekt (AI).
Sun’iy intellekt robotlarga atrof-muhit bilan o‘zaro munosabatda bo‘lish va ma’lumotlar asosida qaror qabul qilish imkonini beradi. Bu ularga ko'plab ilovalar uchun muhim bo'lgan avtonomiya darajasini beradi.
Masalan, shifoxona robotlar koridorlarda harakat qilish va inson aralashuvisiz to'siqlardan qochish kerak. Zavod robotlari nuqsonli mahsulotlarni aniqlay olishi va tegishli choralarni ko'rishi kerak.
AI algoritmlarining turlari
AI algoritmlarining ko'p turlari mavjud.
1. Qoidalarga asoslangan algoritmlar
Bu eng keng tarqalgan zavod robotlari. Qoidaga asoslangan algoritmlar robotlar uchun oldindan belgilangan qoidalar to'plamiga tayanadi kuzatishi mumkin. Ular oddiy vazifalar uchun yaxshi ishlaydi, ammo vazifaning murakkabligi oshgani sayin dasturlash qiyinlashadi.
Misol uchun, svetofor qoidaga asoslangan algoritm bo'ladi.
Ushbu misolda, agar yo'lda mashinalar bo'lmasa, yorug'lik yashil bo'ladi va agar mavjud bo'lsa, qizil bo'ladi. Agar yo'lda mashina bo'lsa, chiroq sariq bo'ladi.
2. Keyingi avlod AI algoritmlari
Boshqa tomondan, keyingi avlod AI algoritmlari biroz murakkabroq. Ular a.dan foydalanadilar neyron tarmoq, inson miyasini taqlid qiluvchi AI algoritmining bir turi. Tarmoqning har bir tuguniga neyron deyiladi.
Neyronlar orasidagi aloqalar qatlam hosil qiladi. Qatlamlar soni modelning murakkabligini aniqlaydi.
Eng murakkab modellar hech qachon ko'rilmagan vaziyatlarni o'rganishi va moslashishi mumkin. Birinchi qavat kirish qatlami bo'lib, u atrof-muhitdan ma'lumotlarni qabul qiladi. Keyingi qatlam yashirin qatlam bo'lib, u erda ma'lumotlar qayta ishlanadi.
Yakuniy qatlam - bu atrof-muhitga olib keladigan chiqish qatlami.
3. O‘qitishni mustahkamlash
Mustahkamlashni o'rganish algoritmlar mustahkamlash deb ataladigan fikrga asoslanadi. Harakat yoki xatti-harakatni mukofotlash yoki jazolashda mustahkamlash tushuniladi.
Ushbu turdagi algoritmda kompyuter tizimi to'g'ri ish qilgani uchun mukofotlanadi. Keyinchalik u ushbu mukofotni kelajakda yaxshiroq qarorlar qabul qilish uchun ishlatadi.
Ushbu turdagi AI ko'pincha avtonom transport vositalarida qo'llaniladi, bu erda kompyuter tizimi to'g'ri qaror qabul qilgani uchun mukofotlanadi. Masalan, kompyuter tizimi boshqa mashinalar yoki piyodalarni urmagani uchun mukofotlanishi mumkin.
Robototexnika sohasida AIning qo'llanilishi
1. Sanoatni avtomatlashtirish
Sanoat avtomatizatsiyasi - bu zavoddagi vazifalarni bajarish uchun robotlardan foydalanish. Robotlar payvandlash, yig'ish va qadoqlash ishlarini avtomatlashtirish uchun ishlatiladi.
Ular bir xil vazifalarni qayta-qayta bajarish uchun dasturlashtirilishi mumkin, bu ularni takroriy vazifalar uchun ideal qiladi.
Misol uchun, robot ma'lum bir mahsulotni qayta-qayta yig'ish uchun dasturlashtirilishi mumkin.
Ishlab chiqarish sanoati robotlardan eng ko'p foydalanuvchilardan biri hisoblanadi. So'nggi bir necha yil ichida ishlab chiqarish robotlarining o'sishi keskin bo'ldi.
Ishlab chiqarish robotlaridan eng keng tarqalgan foydalanish mahsulotlarni yig'ishdir. Robotlar bir nechta vazifalarni bajarishi mumkin, jumladan:
- Manba
- o'rash
- kengash
- O'lchovli tekshirish
2. Sog'liqni saqlash
Sog'liqni saqlash sohasida qaror qabul qilish uchun AI ham qo'llaniladi. Misol uchun, FDA bemorning hayotiy belgilarini kuzatish va ma'lumotlar asosida tavsiyalar berish uchun yangi qurilmani tasdiqladi.
FDA hozirda AQSh Mudofaa vazirligi bilan jang maydonida foydalanish uchun sun'iy intellektni ishlab chiqish ustida ishlamoqda.
3. Chakana savdo
Chakana savdo - bu AI qo'llaniladigan yana bir soha. Chakana sotuvchilar narx, mahsulotni joylashtirish va reklama aktsiyalarini hal qilish uchun AIdan foydalanmoqda. Misol uchun, Amazon mijozlarga xarid qilish tarixiga asoslanib mahsulotlarni tavsiya qilish uchun AIdan foydalanadi.
4. Avtonom transport vositalari
Avtonom transport vositalari AIning eng istiqbolli ilovalaridan biridir. Avtonom avtomashinalar o'zlarini boshqarishi mumkin inson haydovchiga ehtiyoj sezmasdan. Ular atrof-muhitni boshqarish uchun sensorlar va kameralardan foydalanadilar. Google-ning o'zi boshqariladigan avtomobili eng mashhurlaridan biridir avtonom avtoulovlar.
5. Xizmat robotlari
Xizmat robotlari odamlarga xizmat ko'rsatish uchun ishlatiladi. Ular kasalxonalar, maktablar va uylarni o'z ichiga olgan turli xil sharoitlarda ishlatilishi mumkin. Ular ko'pincha odamlar uchun qiyin vazifalarni bajarishda, masalan, bemorlarni ko'tarish yoki og'ir narsalarni tashishda yordam berish uchun ishlatiladi.
Kasalxonalarda xizmat robotlari tobora keng tarqalgan. Ular hamshiralar va shifokorlarga turli vazifalarni bajarishda yordam berish uchun ishlatiladi, jumladan:
- Materiallarni tashish
- Jarrohlik bilan yordam berish
- Bemorlarni kuzatish
Robotlar va AI o'rtasidagi bog'liqlik qanday?
Javobni darhol bilamiz. Kompyuter ko'rish tomonidan taqdim etiladi Sun'iy intellekt (AI) robotlar o'z yo'llarini topishlari, aniqlashlari va javob berishlari uchun. Xuddi shu narsa inson va robot aloqasi uchun muhim bo'lgan tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) uchun ham amal qiladi. Bugungi kunda robototexnikani AIsiz amalga oshirish mumkin emas edi.
Yillar davomida robototexnika sohasi kengayib, navigatsiya va ob'ektni tanib olish kabi murakkabroq vazifalarni o'z ichiga oldi. AI bu yutuqlarni amalga oshirishda muhim rol o'ynadi.
Bugungi kunda sun'iy intellekt va robototexnika yanada ilg'or mashinalarni yaratish uchun birgalikda ishlaydi. Masalan, avtonom transport vositalarini AI va robototexnika integratsiyasisiz amalga oshirish mumkin emas edi.
Kelajakda biz AIning doimiy integratsiyasi tufayli robototexnika sohasida yanada ajoyib yutuqlarni kutishimiz mumkin.
Bottom tuhfa
AI robototexnika sanoatini ko'p jihatdan o'zgartiradi, ba'zilari yaxshi va ba'zilari yomon.
Kelgusi yillarda ushbu texnologiya qanday rivojlanishini ko'rish qiziq. Hozirgacha u katta va'dalarni ko'rsatdi.
Leave a Reply