Otomasyon, hassasiyet ve akıllı karar verme ile sektörlerde devrim yaratmak için robotik, yapay zeka ve makine öğreniminin sinerjisini keşfedin.
Robotik, robotların tasarımı, yapımı, işletimi ve uygulamasına adanmış bilim, mühendislik ve teknolojinin kesiştiği multidisipliner bir alandır. Bu makineler, görevleri otomatikleştirmek, insanlara yardımcı olmak veya insanlar için erişilemez veya tehlikeli olan ortamlarda eylemler gerçekleştirmek için üretilmiştir. Son yıllarda, Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğreniminin (ML) entegrasyonu, robotların yeteneklerini önemli ölçüde artırarak onları basit programlanmış makinelerden algılayabilen, muhakeme edebilen ve özerk olarak hareket edebilen akıllı sistemlere dönüştürmüştür.
Yapay zekanın robotik ile birleşmesi, makinelerin daha önce ulaşılamayan bir zeka ve uyarlanabilirlik seviyesiyle görevleri yerine getirmesini sağlar. Makine öğrenimi algoritmaları, robotların deneyimlerinden öğrenmelerine, eğitim yoluyla performanslarını zaman içinde geliştirmelerine ve görevlerindeki ve ortamlarındaki değişikliklerle başa çıkmalarına olanak tanır. Bu zekanın önemli bir bileşeni, robotlara çevrelerini "görme" ve yorumlama yeteneği kazandıran Bilgisayarla Görme (CV) özelliğidir.
Robotlar kameraları ve diğer sensörleri kullanarak görsel verileri yakalar ve bu veriler daha sonra çeşitli algılama görevlerini yerine getirmek için derin öğrenme modelleri tarafından işlenir. Bunlar şunları içerir:
Genellikle PyTorch ve TensorFlow gibi çerçeveler tarafından desteklenen bu CV yetenekleri, bir robotun dağınık bir odada gezinmesine, belirli bir öğeyi almasına ve hatta tarım alanlarını izlemesine olanak tanıyan şeydir. IEEE Robotik ve Otomasyon Topluluğu, bu alandaki yenilikleri ilerleten lider bir organizasyondur.
Yapay zeka destekli robot teknolojilerinin etkisi çok sayıda sektörde kendini gösteriyor. Öne çıkan iki örnek imalat ve otonom sistemlerdir.
Üretim ve Endüstriyel Otomasyon: Akıllı üretimde robotlar kaynak ve boyamadan montaj ve paketlemeye kadar çok çeşitli görevleri yerine getirir. Görme özellikli robotlar, ürünleri gerçek zamanlı olarak kusurlara karşı denetleyebilir ve manuel denetime göre daha yüksek kalite kontrol standartları sağlar. Üretimdeki bu tür yapay zeka, verimliliği artırır, hataları azaltır ve tehlikeli işleri otomatikleştirerek işyeri güvenliğini artırır. Uluslararası Robotik Federasyonu (IFR) küresel endüstriyel robot pazarına ilişkin istatistikler ve analizler sunmaktadır.
Otonom Araçlar ve Dronlar: Waymo gibi şirketlerin sürücüsüz otomobilleri gibi otonom araçlar esasen sofistike robotlardır. Çevrelerinin kapsamlı bir modelini oluşturmak için kameralar, LiDAR ve radar dahil olmak üzere bir dizi sensör kullanırlar. Yapay zeka algoritmaları, kritik sürüş kararları vermek için bu verileri işler. Benzer şekilde, CV modelleri ile donatılmış dronlar, tarımsal izleme ve altyapı denetiminden arama ve kurtarma operasyonlarına kadar çeşitli uygulamalar için kullanılmaktadır.
Robotik ile Robotik Süreç Otomasyonunu (RPA) birbirinden ayırmak çok önemlidir. Robotik, fiziksel dünya ile etkileşime giren fiziksel robotları-donanımları içerir. Buna karşılık RPA, bilgisayar sistemlerinde veri girişi veya işlem işleme gibi dijital, genellikle tekrarlayan, kural tabanlı görevleri herhangi bir fiziksel düzenleme veya etkileşim olmaksızın otomatikleştirmek için yazılım "botları" kullanır. Her ikisi de süreçleri otomatikleştirmeyi amaçlasa da robotik fiziksel alanda, RPA ise dijital alanda faaliyet göstermektedir.
İlk endüstriyel robottan bu yana önemli ilerlemeler kaydedilmesine rağmen, zorluklar devam etmektedir. Yapılandırılmamış ve öngörülemeyen ortamlarda güvenilir bir şekilde çalışmak, gerçek zamanlı karar verme için hesaplama taleplerini yönetmek(çıkarım gecikmesi), YZ güvenliğini sağlamak ve verimli veri toplama devam eden araştırma alanlarıdır. Gelecek, YZ, sensörler ve Edge YZ yeteneklerindeki ilerlemelerle desteklenen ve Boston Dynamics gibi şirketlerin sınırları zorlamasıyla dijital ve fiziksel dünyalar arasındaki çizgileri daha da bulanıklaştıran, giderek daha otonom, işbirliğine dayalı ve akıllı robotlara işaret ediyor. Birleştirilmiş öğrenme ve takviyeli öğrenme gibi alanlarda devam eden ilerleme, yeni nesil robotik yeteneklerin ortaya çıkarılmasında kilit rol oynayacaktır.
