Изучи синергию робототехники, искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы совершить революцию в промышленности благодаря автоматизации, точности и умному принятию решений.
Робототехника - это динамичная междисциплинарная область, объединяющая инженерные дисциплины, информатику и, что очень важно, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МЛО). Она связана с концепцией, проектированием, созданием, эксплуатацией и применением роботов - физических машин, созданных для восприятия окружающей среды с помощью датчиков, обработки этой информации, принятия разумных решений и выполнения действий с помощью исполнительных механизмов для автономного взаимодействия с физическим миром. Современная робототехника в значительной степени опирается на алгоритмы AI/ML, часто обучаемые с помощью таких методов, как контролируемое обучение или обучение с подкреплением, что позволяет роботам выполнять сложные, высокоповторяющиеся или небезопасные для человека задачи.
Робототехника служит физическим проявлением ИИ, позволяя интеллектуальным системам напрямую взаимодействовать с реальным миром и влиять на него. Эта синергия является основополагающей для развития автоматизации и эффективности в бесчисленных отраслях. Интеллектуальные роботы повышают производительность, выполняя задачи последовательно и выносливо, зачастую превосходя человеческие возможности по скорости и точности. Их применение в опасных условиях, таких как вывод из эксплуатации ядерных установок или глубоководная разведка(подводная разведка (WHOI)), значительно повышает безопасность. Интеграция искусственного интеллекта, особенно компьютерного зрения (CV), превращает роботов из просто автоматических машин в адаптирующихся, интеллектуальных агентов, способных ориентироваться и реагировать на динамичную среду. Эта способность жизненно важна для задач, требующих корректировки в реальном времени на основе визуальных данных, часто использующих сложные модели ИИ.
Слияние робототехники с искусственным интеллектом и ML открывает огромный спектр приложений:
Компьютерное зрение незаменимо для современной робототехники, выступая в роли "глаз", которые позволяют роботам воспринимать и интерпретировать окружающую обстановку. Такие модели, как YOLO11 позволяют роботам выполнять сложные визуальные задачи, такие как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и оценка позы, что крайне важно для навигации, манипулирования и взаимодействия человека и робота. Обучением и развертыванием этих моделей можно управлять с помощью таких платформ, как Ultralytics HUB. Интеграция робототехники со стандартизированными фреймворками, такими как Robot Operating System (ROS), также распространена, о чем подробно рассказывается в нашем руководстве по быстрому запуску ROS.
Очень важно отличать робототехнику от автоматизации роботизированных процессов (RPA). Робототехника подразумевает использование физических роботов - аппаратного обеспечения, взаимодействующего с физическим миром. RPA, наоборот, использует программных "ботов" для автоматизации цифровых, часто повторяющихся, основанных на правилах задач в компьютерных системах, таких как ввод данных или обработка транзакций, без какого-либо физического воплощения или взаимодействия.
Несмотря на значительный прогресс с момента появления первого промышленного робота, проблемы остаются. Надежная работа в неструктурированных и непредсказуемых средах, управление вычислительными требованиями для принятия решений в реальном времени(латентность выводов), обеспечение безопасности ИИ и эффективный сбор данных являются постоянными областями исследований(Challenges in Robotics (Science Robotics)). Будущее указывает на все более автономные, совместные и интеллектуальные роботы, опирающиеся на достижения в области ИИ, сенсоров и краевых возможностей ИИ, что еще больше размывает границы между цифровым и физическим миром, а такие компании, как Boston Dynamics, расширяют границы. Международная федерация робототехники (IFR) отслеживает глобальные тенденции в этой развивающейся области.
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI
