産業用ロボットは、具体化された知性に必要な物理的エンティティを提供し、現実の世界で感知、操作、および移動できるようにします。 AIグランドモデルは、産業用ロボットに強力な「脳」を提供し、より高度な知性を持つことができます。
現在の人気のあるヒューマノイドロボットとは異なり、具体化されたインテリジェントな産業ロボットは産業シーン向けに設計されており、自然環境ではなく、工業生産環境により適しています。産業環境は、特定のタスクと制限を備えた比較的閉鎖されたシンプルな環境であるため、自然環境に適したヒューマノイドロボットは必要ありません。
市場需要の多様化と個別化により、製造業は「カスタマイズされた生産」の時代に入ります。従来の生産ラインは、しばしば固定生産モードを採用していますが、これは変更に適応することが困難です。 AI大規模モデルを追加すると、ロボットがより柔軟になり、さまざまな生産タスクに従って運用戦略とプロセスを自動的に調整でき、柔軟な製造に重要な役割を果たします。これは、中小のバッチと多価生産を必要とする製造企業にとって特に重要です。
インテリジェントな産業用ロボットは段階的に開発されています
生産環境が異なると、生産環境が異なります。具体化されたインテリジェントな産業用ロボットは、生産タスクを柔軟に切り替えてさまざまな環境ニーズに適応できるようにするために、高度なインテリジェンスを持たなければなりません。
生成されたAIの波の前に、産業用ロボット業界は、着信材料検出、障害検出、製品品質検査、その他のリンクなど、多数の人工知能技術を採用しており、コンピュータービジョンなどの従来のAI技術を使用しています。
ただし、従来のAIアプリケーションは、データとコンピューティングパワーによって制限されている一時的で比較的低コストのソリューションのみです。将来、AI大規模モデルの継続的な進化により、工業生産のあらゆる面でより広く使用されます。
たとえば、アプリケーションの処理分野では、労働者の教師は画面をタップするだけで、産業用ロボットは自動的に商品を移動し始めます。ほんの数分で、容器の迷惑な山が適切な場所に置かれました。
溶接ロボットアプリケーションの分野では、インテリジェントな知覚、マシンビジョン、AIアルゴリズムの祝福を受けて、産業用ロボットは、溶接位置を独立して識別し、溶接パラメーターを調整し、溶接追跡を達成し、プロセス全体で手動で介入することなく高品質で効率的な溶接操作を実現できます。
マシンとして、テクノロジーの進歩により、産業ロボットのインテリジェントな開発は段階的になるはずです。初期段階では、同じ生産環境の人間と長い間共存します。テクノロジーの開発により、その知性の程度はますます高くなり、より多くの回数は、独立してタスクを完了するために人々と協力する必要はありません。開発の高度な段階では、真の「無人工場」が実現されます。
産業用ロボットインテリジェンスを実現する方法
AIの大規模なモデルとロボットの統合には幅広い見通しがありますが、依然としていくつかの課題に直面しています。産業用ロボットがすぐに特定の生産タスクを実行する能力を持つ方法、または産業用ロボットに人間の専門的スキルを移す方法は、「環境の知覚」を通じて「インテリジェントな柔軟な適応」を達成することです。
1。環境意識
従来の産業用ロボットには、タスクを実行するときに手動プログラミングの介入が必要であり、マニュアル教育やその他の方法を採用する必要がありますが、AI大規模モデルは、ロボットがタスクを実行するときに独自の認識とアクションを通じて行動を最適化することを強調しています。
ロボットが環境とよりよく相互作用するためには、既存のセンサーを最初に最適化および統合する必要があります。たとえば、視覚センサー（カメラ、ライダーなど）は、ロボットがオブジェクトを識別して見つけるのに役立ちます。フォースセンサーにより、ロボットはオブジェクトの硬度と抵抗を感知することで、ハンドリングとアセンブリ中に損傷や衝突を回避できます。
2。ヒューマンコンピューターの相互作用
AIグランドモデルのコアバリューは、人とデバイスが自然言語レベルで対話できるようにすることです。人間は、自然言語、ボディーランゲージ、アクション、行動のデモなど、慣れ親しんでいる方法でロボットと通信することができ、人間と機械の間の意味的な隔離を根本的に破ります。それは、人間と機械の間の効率的なコミュニケーションの方法を確立し、根本的にマンマシンコミュニケーションの障壁を破り、マンマシン相互作用のパラダイムを変えます。
これを達成するために、産業用ロボットは、ロボットが人間のオペレーターの指示を理解し、それに応じて対応できるように、自然言語処理能力と感情認識能力を持つ必要があります。たとえば、ロボットは音声認識テクノロジーを介してオペレーターと通信し、作業状況に関するタスクの指示やフィードバックを取得し、ジェスチャーや視線などの非言語的信号を介して対話することもできます。
3。最適化を学ぶ
認識、認知、意思決定機能を統合することにより、AI Grandモデルは、単一機能のエグゼクティブユニットから自律的な学習と最適化機能を備えたインテリジェントシステムにロボットを高めます。
これを達成するには、ロボットに高度な機械学習とディープラーニングアルゴリズムを装備する必要があります。そして、環境とそれ自体からフィードバックデータを常に収集し、これらのアルゴリズムとデータを通じて、ロボットは歴史的な経験から潜在的な改善スペースを特定し、その動作を常に調整し、作業効率を最適化することができます。
実際には、企業はビッグデータ分析プラットフォームを介して生産ラインからリアルタイムデータを収集および処理し、ロボットの動作を詳細に分析し、学習プロセスと意思決定能力を最適化することができます。
結論
一般に、人工知能の組み合わせにより、産業用ロボットが生産プロセスにおいてより柔軟で自律的になり、生産効率と品質が向上し、産業用ロボットの使用のしきい値を減らし、産業用ロボットアプリケーションをより人気が高くし、より創造的で革新的な才能を刺激してロボット工学の分野に参入し、新しい段階のインテリジェンスと自動化の段階を促進します。
Robot Onlineは、エンタープライズレベルから、実用的なアプリケーションから開始して、インテリジェント製造、倉庫、ロジスティクス、正確なアセンブリ、その他の分野など、特定の業界で具体化されたインテリジェンスのアプリケーションシナリオを調査できると考えています。同時に、具体化されたインテリジェントロボットをできるだけ早くパイロットして展開し、実際の経験を蓄積し、テクノロジーの継続的な最適化を促進します。産業チェーンレベル、インテリジェントハードウェア、ソフトウェアプラットフォーム、サービスサポート、および共通の開発のその他の側面から、具体化されたインテリジェントロボットの単一機能から多機能プラットフォームへの変換を促進し、より広い範囲の産業ニーズに適応し、具体化されたインテリジェントテクノロジーを中心に産業生態系を形成します。
具体化されたインテリジェンスは、グローバルな製造業の競争パターンを再形成し、ロボットが「アクティブ」から「自分の仕事」に変化し、工業製造業界のインテリジェントアップグレードをサポートするための重要な原動力になりつつあると予測できます。おそらく、誰がこの分野で機会をつかむことができるかは、ロボット業界でゲームを最初に破ることができます。