ロボット工学、AI、機械学習の相乗効果により、自動化、精密さ、インテリジェントな意思決定で産業に革命をもたらすことを探求する。
ロボティクスは、工学、コンピュータサイエンス、そして特に人工知能（AI）と機械学習（ML）を統合したダイナミックで学際的な分野である。ロボットは、センサーを使って環境を認識し、その情報を処理し、インテリジェントな意思決定を行い、アクチュエーターを使って物理的な世界と自律的に相互作用するように設計された物理的な機械である。現代のロボット工学は、AI/MLアルゴリズムに大きく依存しており、多くの場合、教師あり学習や 強化学習のような手法によって訓練され、ロボットによる複雑な作業や高度な反復作業、あるいは人間にとって危険な作業を可能にしている。
ロボティクスはAIの物理的な現れとして機能し、インテリジェントなシステムが現実世界と直接対話し、影響を与えることを可能にする。この相乗効果は、数え切れないほど多くの分野で自動化と効率化を進めるための基本となっている。インテリジェント・ロボットは、一貫性と耐久性をもって作業を行うことで生産性を向上させ、スピードと精度において人間の能力を凌駕することも多い。原子力の廃炉作業や深海探査（Underwater Exploration (WHOI)）のような危険な条件下でのロボットの配備は、安全性を大幅に向上させる。AI、特にコンピュータ・ビジョン（CV）の統合は、ロボットを単なる自動化された機械から、ダイナミックな環境をナビゲートし、それに対応できる適応力のあるインテリジェント・エージェントへと変貌させる。この能力は、視覚入力に基づくリアルタイムの調整を必要とするタスクに不可欠であり、多くの場合、高度なAIモデルを活用する。
ロボット工学とAIおよびMLの融合は、アプリケーションの広大なスペクトルを解き放つ：
コンピュータ・ビジョンは、ロボットが周囲の環境を認識し、解釈するための「目」として機能し、現代のロボット工学には欠かせないものである。以下のようなモデル YOLO11のようなモデルは、ロボットが物体検出、インスタンス分割、姿勢推定などの複雑な視覚タスクを実行することを可能にし、ナビゲーション、マニピュレーション、人間とロボットのインタラクションに不可欠である。これらのモデルのトレーニングやデプロイは、Ultralytics HUBのようなプラットフォームを使って管理できる。ROS （ロボット・オペレーティング・システム）のような標準化されたフレームワークとロボティクスを統合することも一般的です。
ロボティクスとロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）を区別することは極めて重要である。ロボティクスには物理的なロボットが含まれ、物理的な世界と相互作用するハードウェアである。RPAは逆に、ソフトウェアの「ボット」を活用し、データ入力やトランザクション処理など、コンピュータ・システム上のデジタルで反復的なルールベースの作業を、物理的な体現やインタラクションなしに自動化する。
最初の産業用ロボットが誕生して以来、大きな進歩を遂げてきたにもかかわらず、課題は残っている。非構造的で予測不可能な環境での確実な動作、リアルタイムの意思決定のための計算需要の管理（推論レイテンシ）、AIの安全性の確保、効率的なデータ収集は現在進行中の研究分野である（Challenges in Robotics (Science Robotics)）。将来的には、AI、センサー、エッジAI機能の進歩により、ますます自律的、協調的、インテリジェントなロボットが登場し、デジタル世界と物理的世界の境界線がさらに曖昧になり、ボストン・ダイナミクス社のような企業が境界線を押し広げることになるだろう。国際ロボット連盟（IFR）は、進化するこの分野の世界的動向を追跡している。
JA
EN
ZH
KO
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI
.webp)
