„Kai galvojate apie robotus, pirmiausia pagalvojate apie, jūsų namuose esančius, įrenginius, skirtus vejai pjauti ar siurbti. Arba klasikinius didelius pramoninius robotus iš automobilių pramonės, kurie pakelia automobilių kėbulus arba nustato suvirinimo vietas.
Humanoidiniai robotai, tokie, kaip Pepper ar Tesla Optimus, yra palyginti nauji. Be to, ryšys tarp robotikos ir dirbtinio intelekto sukuria daug daugiau pritaikymo sričių, pavyzdžiui, intralogistikoje, paslaugų sektoriuje, žemės ūkyje, sveikatos priežiūros pramonėje ir galiausiai, žinoma, įvairiuose gamybos kontekstuose.
Daugelis pramonės šakų remiasi robotika
Didesnės automatizavimo tvarkytojos yra įvairios. Visų pirma, visur vyksta visa apimantys pokyčiai, tokie, kaip demografiniai pokyčiai, kvalifikuotų darbuotojų trūkumas ir didėjantis išlaidų spaudimas, ypač tokioje aukšto darbo užmokesčio šalyje, kaip Vokietija. Taip pat yra specifinių pramonės šakų iššūkių. Pavyzdžiui, internetinės prekybos augimas skatina intralogistiką efektyvinti jos procesus. O glifosato draudimas sustiprina automatizuotų mechaninių sprendimų poreikį piktžolėms naikinti žemės ūkyje.
Pramoniniai robotai veikia gamybinėje aplinkoje, o paslaugų robotus galima rasti daugelyje kitų vietų, pavyzdžiui, sveikatos priežiūros įstaigose, viešbučiuose, restoranuose, traukinių stotyse ar laukuose. Rinkos taip pat skiriasi: tik įvairūs komponentai, tokie, kaip valdikliai, jutikliai ir ypač įrankiai, pramoninį robotą padaro išbaigtą ir pelningą. Atitinkamai, aplink pramoninius robotus yra ištisa tiekėjų ir integratorių rinka, kurie robotą paverčia veikiančia robotų sistema. Priešingai, paslaugų robotika yra daug labiau orientuota į produktą: vartotojai, tiek komerciniais, tiek asmeniniais tikslais, paprastai perka visą sistemą, kuri atlieka konkrečią užduotį, pvz., grindų valymą.
Vadinamieji kobotai, kurie dažnai naudojami suvirinimui arba autonominiuose mobiliuosiuose robotuose, šiuo metu išgyvena bumą. Prekių paėmimas ir pakavimas robotais intralogistikoje yra ant proveržio slenksčio. Tačiau kitoms programoms, pvz., robotinėms pagalbos sistemoms priežiūrai, reikia dar didesnių tyrimų ir integracijos.
Inovacijų skatinimas, pasitelkus dirbtinį intelektą
Dirbtinis intelektas padės pramoniniams ir paslaugų robotams daugelyje vietų pasiekti proveržį – ar bent jau priartėti prie jo. Šiuo metu išgyvename dvi pagrindines tendencijas, kurios intensyviai tiriamos. Pirma, yra kognityvinė, t.y. suvokiamoji, robotika, kuri jutikliais renka aplinkos duomenis, juos apdoroja ir iš jų atlieka atitinkamus veiksmus. Ateityje robotų dažnai nebereikės programuoti iki smulkmenų kiekvienai programai. Tai ypač svarbu, siekiant ekonomiškai įgyvendinti vis labiau personalizuotą gamybą mažomis partijomis ir tokiu būdu pritraukti robotiką į vidutines įmones.
Antra, dabartinis tyrimas yra susijęs su robotizacijos „automatizavimu“. AI jau šiandien naudojamas, valdant robotus arba apdorojant vaizdą. Ateityje tai taip pat sumažins inžinerijos ir paleidimo pastangas, pavyzdžiui, iš dalies automatizuojant rizikos vertinimą arba naudojant modeliavimą, kad robotas būtų apmokytas, kad jis atitiktų atliekamą užduotį. Jei pažvelgsite į naujų pramoninių robotų įrengimų skaičių kasmet – apie 550 000 visame pasaulyje 2022 m. – ir jei manysite, kad jo augimas toliau taip didės, greitai paaiškės, kad nėra tiek daug kvalifikuoto personalo, kuris pradėtų naudoti visus robotus. Būtina labiau automatizuoti robotų naudojimą, kad kuo daugiau įmonių galėtų pasinaudoti robotika.
Generatyvus AI palengvins robotų programavimą
Konkretūs AI taikymo kontekstai ypač susiję su robotų sistemų suvokimu, pavyzdžiui, objektų klasifikavimu arba scenų segmentavimu. Kitas postūmis bus generatyvus AI, ypač užduočių programavimui. Panašiai, kaip ChatGPT generuoja tam tikrus išėjimus, naudodamas raginimus, robotų veikla taip pat gali būti automatiškai konvertuojama į kodą, kaip procesus.
Ypatingas iššūkis, palyginti su gryno teksto rezultatų generavimu, yra tai, kad robotikai reikalingi fiziniai duomenys, pvz., jėgos, momentai ar net haptinis suvokimas. Tik taip robotas gali išmokti vis labiau reikalaujamo universalumo. Tačiau šiuos duomenis sunku rasti internete, kitaip, nei vaizdo ar teksto duomenis, kurių reikalauja kiti generuojantys AI įrankiai. Stiprėja noras gauti šiuos duomenis be didelių pastangų, todėl sukurti fizinius programos modelius taps vis svarbiau.“ [1]
1. Künstliche Intelligenz hebt die Robotik auf die nächste Stufe. Frankfurter Allgemeine Zeitung (online)Frankfurter Allgemeine Zeitung GmbH. Oct 10, 2023. Von Werner Kraus
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą