Revolution in Robotics: Hvordan AI ændrer fabriksarbejdet!

Revolution in Robotics: Hvordan AI ændrer fabriksarbejdet!

Fremme forskning i robotteknologi åbner spændende perspektiver for udviklingen af ​​intelligente maskiner. Et centralt aspekt af denne diskussion er begrebet legemliggjort intelligens, som kommer fra filosofi og psykologi. Det betyder, at intelligent adfærd ikke produceres af computeren alene, men af ​​en robots fysiske interaktion med sine omgivelser. Aktuelle undersøgelser, som dem af Milana og hendes kolleger fra Stuttgart, Holland og Belgien, kaster lys over, hvordan bløde robotter, som er lavet af bløde materialer og er baseret på biologiske modeller, implementerer disse principper. Nogle bløde robotter bruger allerede fysiske egenskaber til at udvikle kontroller, der ikke kræver digitale mikrocontrollere, hvilket åbner nye veje inden for robotteknologi rapporterer universitetet i Freiburg.

Holdet fra German Aerospace Center (DLR) har gjort lovende fremskridt inden for robotteknologi. Din Agile Justin-robot kan nu gribe objekter, der tidligere var ukendte for den, og kan gøre det uden visuel feedback. Brugen af ​​at lære kunstig intelligens giver Justin mulighed for at forbedre sin fingerfærdighed markant. Robotten kan skelne mellem forskellige materialer og har tilegnet sig evnen til at genkende genstandes form og struktur gennem træning med dyb forstærkningslæring i en simulering oplyser Elektrotechnik Vogel.

Fremskridt inden for automatiseret fremstilling

Anvendelsen af ​​disse teknologier strækker sig dybt ind i industriel produktion. En af de mest udfordrende opgaver inden for robotteknologi er såkaldt "bin picking" - at gribe og sortere genstande fra uordnede containere. Denne proces har etableret sig som en af ​​de øverste discipliner inden for robotudvikling, især fordi den erstatter traditionelt monotont og fysisk krævende arbejde, som er ideelt til robotter oplyser Fraunhofer Instituttet.

Kunstig intelligens udstyrer robotter med evnen til at genkende information og selvstændigt udvikle løsninger. Algoritmer baseret på neurale netværk hjælper med at genkende komplekse mønstre og sammenhænge i store datasæt. Der forventes at være et betydeligt behov for robotsystemer, der er i stand til selv at konfigurere til at imødekomme forskellige automatiseringsbehov i branchen.

Med den stigende efterspørgsel efter intelligente automationssystemer er udviklingen af ​​smarte industrirobotter også et vigtigt emne. Robotteknologimarkedet forventes at nå en CAGR på 29 % gennem 2029. Initiativer såsom Fraunhofer IPA AI Research Center "Learning Systems and Cognitive Robotics", grundlagt i 2019, har til formål at bygge bro mellem banebrydende AI-forskning og industrielle applikationer.

Sammenfattende genererer robotteknologi ikke kun teknologiske innovationer, men også grundlæggende ændringer i den måde, vi tænker om intelligens i maskiner. Fremskridt inden for robotteknologi fungerer som et tveægget sværd, der byder på både udfordringer og enorme muligheder for fremtiden.