Введение: робототехника с искусственным интеллектом

В основе робототехники лежит концепция кибернетики, обсуждавшаяся еще в 1940-х годах. Эта концепция обозначила теорию управления, включающую управление динамическими системами. В современную эпоху теория управления и системы развивалась, в то время как кибернетика трансформировалась в другие подформы, и сегодня можно наблюдать заметное слияние вычислений, искусственного интеллекта, когнитивной науки, науки о сложности и робототехники.

Помимо этого, в современном мире использование искусственного интеллекта в робототехнике дало импульс нескольким направлениям бизнеса и помогло им развить свои процессы и стать более сложными и современными.

Робототехника с искусственным интеллектом и DNN (глубокая нейронная сеть)

ИИ вносит существенные изменения во все отрасли бизнеса. Робототехника и искусственный интеллект получили широкое распространение благодаря роботизированной автоматизации в таких ключевых областях, как здравоохранение, автомобилестроение, складирование, сельское хозяйство и пищевая промышленность, что ускоряет автоматизацию.

С другой стороны, робототехника стала следующим этапом после ИИ, который вырвется вперед. Для таких задач, как проверка сборочной линии на промышленном автомобильном агрегате или выполнение малоинвазивной процедуры в медицинском учреждении, стоит отметить наличие роботизированной автоматизации. Робототехника широко распространила свое влияние, особенно на промышленные предприятия. В промышленном секторе робототехника работает в основном с помощью следующих компонентов:

• Система управления основным функционированием
• Датчики для понимания окружающей среды
• Актуаторы для движения

Переход к более сложным формам роботов, которые могут маневрировать для выполнения задач, подобных человеческим, и в идеале их называют гуманоидами; мы можем видеть объединенное царство. Подходы, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении, слились с осязаемой машинной формой. Существует явная синергия нескольких элементов для выполнения действия в робототехнике. Робот оснащен нейронными сетями, машинным восприятием, НЛП, адаптивным управлением моторикой и когнитивной архитектурой движения. Существует система управления роботами, содержащая основное программное обеспечение, на основе которого они могут выполнять различные задачи.

Робототехника использует подходы как искусственного интеллекта, так и глубоких нейронных сетей для выполнения задач. Что касается модели совместного машинного обучения, робототехника использует методологии самоконтролируемого обучения, имитационного обучения, многоагентного обучения и значительную часть анализа главных компонентов с помощью компьютерного зрения. Например, алгоритм K-средних используется для обнаружения препятствий в робототехнике и способов преодоления типов препятствий на пути; в частности, такие роботы предназначены для доставки посылок клиентам в населенном пункте. Эти роботы обучаются работе с данными, относящимися к местоположению, с использованием методологий машинного обучения и знакомятся с пониманием окружающей среды, калиброванного физического движения и задачи, которую они должны выполнить; Это может быть так же просто, как доставка розничного товара прямо к порогу покупателя.

Кроме того, глубокое обучение было согласовано с робототехникой, чтобы улучшить их способности обрабатывать множество данных и выполнять тактические движения и действия. В то время как машинное обучение обеспечивает одну основную функцию и обучение робота или гуманоида, глубокое обучение обеспечивается с помощью многоуровневых нейронных сетей для повышения производительности и более быстрого выполнения, а также хорошо откалиброванных движений. Разработка в робототехнике модели глубокого обучения, называемой автокодировщиками, позволяет гуманоидам воспринимать и понимать окружающую среду посредством кодирования наблюдений за окружающей средой для внутреннего представления. Кодер способен обрабатывать сложные многомерные данные и создавать низкоразмерные представления, позволяющие легко интерпретировать исходные наблюдения. Подобным образом генеративные модели глубокого обучения используются в робототехнике, чтобы использовать наблюдение для прогнозирования или иногда работать без каких-либо внутренних представлений.

За последние несколько лет как ИИ, так и DNN расширили подходы к обучению в робототехнике, а также в робототехнике, будь то за счет использования алгоритмов или обучения с помощью глубоких нейронных сетей.

Прогресс, достигнутый на данный момент

Робототехнику можно рассматривать как область, обладающую достаточной степенью автономии в выполнении человеком задач, требующих вмешательства машин. Сектор расширяется, и гуманоиды или роботы пользуются спросом, поскольку они способны выполнять различные задачи, такие как поднятие тяжестей, размещение продуктов, а также выполнять критически важные задачи, такие как операции в медицинском секторе. Они разрабатываются для выполнения простых человеческих физических действий, таких как сидеть, стоять, поднимать, хвататься, прыгать и даже разговаривать, как мы.

Читайте также: Как роботы с искусственным интеллектом используются в медицине: виды робототехники в здравоохранении

В то же время, поскольку страх перед роботами, разрушающими возможности трудоустройства людей, становится все более угрожающим; Также разрабатывается концепция коботов, в которой роботы и люди будут сотрудничать для выполнения задач. Чтобы сдержать этот страх, предпринимаются усилия, чтобы убедиться, что робототехника направлена ​​на снижение зависимости от людей при выполнении тяжелых задач. Кроме того, изучаются способы предоставления роботам возможности обрабатывать огромные объемы данных с помощью периферийных вычислений, нацеленных на способность роботов принимать решения; Значительное внимание уделяется сквозной кибербезопасности для обеспечения защищенной среды доступа к данным роботов, свободной от внешних атак.

Заключительное примечание

Область робототехники и искусственного интеллекта, дополненная Интернетом вещей, манит мир, в котором возможности человека и интеллектуальные машины могут объединиться, чтобы объединить несколько уровней сетей, архитектур и систем в одну экосистему.

Технологическое сообщество уже решило некоторые огромные проблемы в робототехнике, такие как расширенное распознавание объектов, обучение в динамической среде, интерпретация действий человека, планирование задач высокого уровня для развития гуманоидов, дальнейшее продвижение по траектории технологических достижений с точки зрения перехода к этап взаимодействия человека и машины; краткие примеры этого можно увидеть в Sophia Хэнсона, Robo Dogs Массачусетского технологического института и Asimo Хонды.

Читайте также: Искусственный интеллект в здравоохранении.

От заранее запрограммированных роботов до полуавтономных ботов, автономных роботов и роботов-гуманоидов, на данный момент остается проницательный вопрос: станет ли мир свидетелем появления развитой породы роботов в действии на этапе взаимодействия человека и машины?