Ứng dụng và sử dụng Trí tuệ Nhân tạo trong Robot.

AI trong Robotics đang cách mạng hóa thế giới và với nhu cầu ngày càng tăng, các ứng dụng của chúng cũng ngày càng nhiều. Đây là cách

Nếu mục tiêu của trí tuệ nhân tạo là sao chép thông qua một loạt các chương trình máy tính theo cách mà bộ não con người suy nghĩ, thì khi nói đến lĩnh vực người máy, nó đòi hỏi phải suy nghĩ về cách tốt nhất để cho phép những cỗ máy này đưa ra quyết định dựa trên thông tin. họ nhận được từ kỹ thuật, điện tử và quan trọng nhất là máy tính. Kết quả của môi trường phát triển được chia sẻ của họ. Trên thực tế, điều khiển học là một ngành khoa học rất hoàn chỉnh, kết hợp nhiều lĩnh vực bao gồm cả trật tự điện tử để cải thiện khả năng của máy tự động, trí tuệ nhân tạo và người máy, những lĩnh vực này ngày càng trở nên gắn bó với nhau.

Việc sử dụng các thuật toán và kỹ thuật cho phép chúng phân tích dữ liệu từ các cảm biến kết nối chúng với môi trường của chúng mang lại cho rô-bốt có các công cụ AI khả năng học hỏi và đưa ra lựa chọn một cách độc lập và trong thời gian thực. Vì vậy, họ có thể di chuyển và cư xử phù hợp, và họ có thể hiểu môi trường xung quanh.

Khi tiềm năng hợp tác giữa hai ngành phát triển, nó đã châm ngòi cho việc tạo ra các hệ thống rô-bốt ngày càng tinh vi và tự trị. Người máy có thể giúp nâng cao trí tuệ nhân tạo bằng cách cung cấp các ví dụ và dữ liệu trong thế giới thực cho các thuật toán máy học để thực hành. Robot cũng có thể được sử dụng làm nơi thử nghiệm cho các phương pháp học tăng cường nâng cao và trí tuệ nhân tạo.

Việc sử dụng AI trong chế tạo robot đã phát triển để đáp ứng các nhu cầu đã xuất hiện, nhưng nhìn chung, lợi thế của nó tập trung đặc biệt vào việc tự động hóa các nhiệm vụ mang lại ít giá trị, có thể gây nguy hiểm cho con người do chúng được thực hiện trong môi trường nguy hiểm hoặc yêu cầu cao. . độ chính xác nhiều lần và ở tốc độ cao. Người máy được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau ngoài sản xuất để tăng năng suất, bao gồm chăm sóc sức khỏe cho phẫu thuật từ xa, độ chính xác cao hoặc công việc trong phòng thí nghiệm.

Do đó, ngày càng có nhiều cách sử dụng và ứng dụng AI trong chế tạo rô-bốt, chẳng hạn như điều hướng tự động, cho phép các máy này di chuyển độc lập trong môi trường xa lạ. Điều này có thể thực hiện được nhờ dữ liệu được thu thập và sau đó được xử lý bởi các cảm biến, thị giác máy tính và hệ thống máy học, sử dụng các thuật toán phù hợp để phát hiện và điều khiển các đối tượng, tính toán khoảng cách và tránh chướng ngại vật. Kết quả là, ngay cả ở những vị trí nguy hiểm hoặc không thể tiếp cận, những cỗ máy này có thể dễ dàng điều hướng và phát triển bản đồ về môi trường xung quanh. Họ cũng sử dụng công nghệ máy học, cho phép họ rút ra bài học từ các quyết định trong quá khứ và tăng khả năng thực hiện chúng trong thời gian thực, vì vậy họ không cần sự tham gia của con người.

Thao tác mọi thứ theo cùng một quy tắc. Vì các cảm biến cung cấp thông tin cần thiết để điều chỉnh lực bám theo đối tượng mà chúng đang xử lý và hoạt động mà chúng đang thực hiện, nên việc sử dụng công nghệ này mang lại độ chính xác và hiệu quả. Khi robot đạt được chuyên môn, khả năng điều khiển các đối tượng của nó cũng được cải thiện. Hãy nhớ rằng đây là một công cụ được tạo ra để hoạt động cùng với mọi người và mức độ tương tác với họ đang tăng lên. Họ có thể thích nghi nhanh chóng với các tình huống khác nhau.

Việc sử dụng AI trong chế tạo robot không ngừng phát triển, cũng như lĩnh vực nghiên cứu và phát triển. Ví dụ, học máy được sử dụng trong robot công nghiệp để tăng năng lực sản xuất đồng thời giảm lỗi trên dây chuyền lắp ráp và tăng hiệu quả sản xuất. Đó là sự chuyển hướng sang mô hình robot di động tự động, hay AMR, trong hầu hết các tình huống này. Trí tuệ nhân tạo cũng đang được sử dụng để cải thiện khả năng của các thiết bị này, cho phép chúng thực hiện các hoạt động ngày càng khó khăn hơn, chẳng hạn như hàn và lắp ráp các bộ phận điện cũng như các ca phẫu thuật phức tạp với khả năng kiểm soát và độ chính xác cao hơn cũng như điều trị ít gây gián đoạn hơn cho bệnh nhân. Vì AI và Máy học có thể được sử dụng để sử dụng công nghệ Dữ liệu lớn để thu thập và phân tích lượng lớn dữ liệu liên quan đến các chẩn đoán khác nhau, nên nó cũng rất quan trọng trong lĩnh vực chẩn đoán sức khỏe.