Tööstusrobotid pakuvad kehastatud intelligentsuse jaoks vajalikke füüsilisi üksusi, võimaldades neil reaalses maailmas tajuda, manipuleerida ja liikuda. AI suurmudel pakub tööstusrobotitele võimsat "aju", võimaldades neil arenenusemat intelligentsust.
Erinevalt praegustest populaarsetest humanoidrobotitest on kehastatud intelligentsed tööstusrobotid loodud tööstusstseenide jaoks ja sobivad rohkem tööstuskeskkonda, mitte looduskeskkonda. Tööstuskeskkond on suhteliselt suletud, lihtne keskkond, millel on konkreetsed ülesanded ja piirangud, nii et looduskeskkonnale sobivate humanoidrobotite järele pole vaja.
Turunõudluse mitmekesistamise ja individuaalse individualiseerimise abil siseneb töötlev tööstus "kohandatud tootmise" ajastusse. Traditsioonilised tootmisliinid võtavad sageli kasutusele fikseeritud tootmisrežiimi, mida on muutustega keeruline kohandada. AI suurte mudelite lisamine võib muuta robotid paindlikumaks ja suudab automaatselt kohandada tööstrateegiaid ja protsesse vastavalt erinevatele tootmisülesannetele, mängides olulist rolli paindlikus tootmises, mis on eriti oluline tootmisettevõtete jaoks, kes vajavad väikest ja keskmise suurusega partiid ja mitmesuguse tootmist.
Intelligentsed tööstusrobotid arendavad samm -sammult
Erinevatel tootmisülesannetel on erinevad tootmiskeskkonnad, kehastatud intelligentsetel tööstusrobotitel peab olema kõrge intelligentsus, et olla võimeline paindlikult tootmisülesannete vahel vahetama ja kohanema erinevate keskkonnavajadustega.
Enne genereeritud AI lainet on tööstuslik robotitööstus võtnud kasutusele hulgaliselt tehisintellektitehnoloogiaid, näiteks saabuv materiaalne tuvastamine, rikke tuvastamine, toote kvaliteediülevaade ja muid linke, ning kasutab endiselt traditsioonilisi AI -tehnoloogiaid, näiteks arvutinägemist.
Traditsioonilised AI-rakendused on aga ainult ajutised ja suhteliselt odavad lahendused, mida piiravad andmed ja arvutusvõimsus. Tulevikus kasutatakse AI suurte mudelite pideva arenguga laiemalt kõigis tööstusliku tootmise aspektides.
Näiteks kaubaaluste rakenduste käitlemise valdkonnas peab töötajaõpetaja ainult ekraanil koputama ja tööstusrobot hakkab kaupa automaatselt liigutama. Vaid mõne minutiga pandi õigesse kohta peksnud konteinerite hunnik.
Keevitusroboti rakenduse valdkonnas saavad intelligentse taju, masina nägemise ja AI algoritmi õnnistuse, tööstuslikud robotid iseseisvalt tuvastada keevisõmbluse positsiooni, reguleerida keevitusparameetreid, saavutada keevisõmbluse jälgimist ning saavutada kvaliteetseid ja tõhusaid keevitustegevusi ilma käsitsi sekkumiseta kogu protsessi vältel.
Masinana peab tööstusrobotite intelligentne areng olema järk -järgult. Varases staadiumis eksisteerib see pikka aega samas tootmiskeskkonnas inimestega koos. Tehnoloogia arendamise abil muutub selle luureandmed kõrgemale ning üha enam ei pea ülesannete täitmiseks iseseisvalt koostööd tegema inimestega. Arengu arenenud etapis realiseerub tõeline "mehitamata tehas".
Kuidas realiseerida tööstusrobotite luureandmeid
Ehkki AI suurte mudelite ja robotite integreerimisel on laiad väljavaated, seisab see silmitsi mõne väljakutsega, kuidas lasta tööstusrobotitel peagi suudab täita konkreetseid tootmisülesandeid või kuidas kanda inimtegevuse oskusi tööstusrobotitele, on tuum saavutama "intelligentse paindliku kohanemise" kaudu "keskkonna tajumise kaudu", inimkaotuse interaktsiooni "ja" õppimise optimeerimine ".
1. keskkonnateadlikkus
Traditsioonilised tööstuslikud robotid vajavad ülesannete täitmisel käsitsi programmeerimist ning kasutab ka käsitsi õpetamist ja muid meetodeid, samas kui AI suur mudel rõhutab, et robot optimeerib oma käitumist oma ettekujutuse ja toimingute kaudu ülesannete täitmisel.
Selleks, et robotid saavad keskkonnaga paremini suhelda, tuleb olemasolevaid andureid kõigepealt optimeerida ja integreerida. Näiteks visuaalsed andurid (näiteks kaamerad, lidar jne) aitavad roboteid objekte tuvastada ja leida; Jõuandurid võimaldavad robotil tajuda objektide kõvadust ja vastupanu, vältides sellega kahjustusi või kokkupõrget käitlemise ja kokkupaneku ajal.
2. inimese-arvuti interaktsioon
AI suurmudelite põhiväärtus on võimaldada inimestel ja seadmetel suhelda loomuliku keele tasemel. Inimesed saavad robotitega suhelda viisil, millega nad on harjunud, näiteks loomulik keel, kehakeel, tegevused, käitumise demonstratsioonid jne, rikkudes põhiliselt semantilist eraldatust inimeste ja masinate vahel. See loob tõhusa suhtlusviisi inimese ja masina vahel, rikub põhimõtteliselt inimmasinate suhtluse tõkke ja muudab inimese-masina interaktsiooni paradigmat.
Selle saavutamiseks peavad tööstusrobotitel olema mõned loomuliku keele töötlemise võimalused ja emotsioonide äratundmisvõimalused, et robot saaks aru inimese operaatori juhistest ja vastavalt sellele reageerida. Näiteks saavad robotid operaatoritega suhelda häältuvastustehnoloogia kaudu, saada ülesandejuhiseid või tagasisidet töö oleku kohta ja isegi suhelda mitteverbaalsete signaalide, näiteks žestide ja pilgude kaudu.
3. Õppige optimeerima
Integreerides taju, tunnetuse ja otsustusvõimalused, tõstavad AI suurejoonelised mudelid roboteid ühe funktsioneerimise juhtivast üksusest autonoomse õppimise ja optimeerimise võimalustega intelligentsetesse süsteemidesse.
Selle saavutamiseks tuleb robotid varustada täiustatud masinõppe ja sügava õppimise algoritmidega. Ja koguge pidevalt keskkonnast tagasiside andmeid ja iseendat nende algoritmide ja andmete kaudu saab robot tuvastada võimaliku parendusruumi ajaloolistest kogemustest, kohandada pidevalt oma käitumist ja optimeerida töötõhusust.
Praktikas saavad ettevõtted koguda ja töödelda tootmisliinilt reaalajas andmeid suurandmete analüüsi platvormi kaudu, viia läbi roboti käitumise põhjalikku analüüsi ning optimeerida selle õppeprotsessi ja otsustusvõime.
Järeldus
Üldiselt muudab tehisintellekti kombinatsioon tööstusroboteid paindlikumaks ja autonoomsemaks tootmisprotsessis, parandab tootmise tõhusust ja kvaliteeti ning võib vähendada ka tööstuslike robotite kasutamise läve, muuta tööstuslikud robotrakendused populaarsemaks ning stimuleerida loomingulisemaid ja uuenduslikke talente robotika valdkonda sisenemiseks ning propageerivaks tööstuse valdkonnas uuele intelligentsuse ja automatiseerimise etapile.
Robot Online usub, et ettevõtte tasandilt võib ta alustada praktilisest rakendusest, et uurida kehastatud luure rakenduse stsenaariume konkreetsetes tööstusharudes, näiteks intelligentne tootmine, ladustamine ja logistika, täpne montaaž ja muud valdkonnad. Samal ajal kehastavad ja juurutavad võimalikult varakult intelligentsed robotid, koguvad praktilisi kogemusi ja edendavad tehnoloogia pidevat optimeerimist. Tööstusliku ahela tasandilt, intelligentse riistvara, tarkvaraplatvormi teenindamiseks ja muude ühise arengu aspektide edendamiseks, reklaamib kehastatud intelligentsete robotite muutmist ühest funktsioonist multifunktsionaalseks platvormiks, nii et see saaks kohaneda laiema tööstusvajadusega, moodustades tööstusliku ökosüsteemi kehastatud intelligentse tehnoloogia ümber.
Võib ennustada, et kehastunud intelligentsus on muutumas peamiseks liikumapanevaks jõuks globaalse töötleva tööstuse konkurentsimustri ümberkujundamisel, robotite muutmise "aktiivsest" oma tööks ja pakkudes tuge tööstusliku töötleva tööstuse intelligentsele täiendusele. Võib -olla, kes suudab selles valdkonnas võimalust kasutada, võib olla esimene, kes robotitööstuses mängu murrab.