Robotics

Sự liên quan của Robot trong AI và ML

Robot đóng vai trò là biểu hiện vật lý của AI, cho phép các hệ thống thông minh tương tác trực tiếp và tác động đến thế giới thực. Sự kết hợp này là nền tảng để thúc đẩy tự động hóa và hiệu quả trên vô số lĩnh vực. Robot thông minh thúc đẩy năng suất bằng cách thực hiện các nhiệm vụ một cách nhất quán và bền bỉ, thường vượt qua khả năng của con người về tốc độ và độ chính xác. Việc triển khai chúng trong các điều kiện nguy hiểm, chẳng hạn như ngừng hoạt động hạt nhân hoặc thăm dò biển sâu ( Thám hiểm dưới nước (WHOI) ), giúp tăng cường đáng kể tính an toàn. Việc tích hợp AI, đặc biệt là Thị giác máy tính (CV) , biến robot từ những cỗ máy tự động đơn thuần thành các tác nhân thông minh, có khả năng thích ứng, có khả năng điều hướng và phản ứng với các môi trường động. Khả năng này rất quan trọng đối với các nhiệm vụ yêu cầu điều chỉnh theo thời gian thực dựa trên đầu vào trực quan, thường tận dụng các mô hình AI tinh vi.

Ứng dụng của Robot trong AI/ML

Sự kết hợp giữa robot với AI và ML mở ra nhiều ứng dụng rộng lớn:

• Sản xuất: Robot thực hiện lắp ráp, hàn, sơn và kiểm tra chất lượng. AI cho phép robot cộng tác ( cobot ) làm việc cùng con người một cách an toàn và hiệu quả. Ví dụ, các mô hình YOLO Ultralytics có thể được sử dụng để phát hiện vật thể theo thời gian thực để xác định lỗi trên dây chuyền sản xuất. Khám phá thêm tại AI trong Giải pháp sản xuất .
• Hậu cần và kho bãi: Robot di động tự động (AMR) di chuyển trong kho, quản lý hàng tồn kho và thực hiện đơn hàng, ví dụ như các hệ thống như Amazon Robotics . Vision AI giúp tối ưu hóa tuyến đường và xử lý các gói hàng.
• Chăm sóc sức khỏe: Robot hỗ trợ các ca phẫu thuật ít xâm lấn, chẳng hạn như Hệ thống phẫu thuật Da Vinci , tự động hóa các quy trình trong phòng thí nghiệm và hỗ trợ bệnh nhân. AI trong chăm sóc sức khỏe tận dụng robot để thực hiện các nhiệm vụ chính xác.
• Nông nghiệp: Robot xử lý các nhiệm vụ như trồng trọt, thu hoạch, theo dõi đất và áp dụng các biện pháp xử lý với độ chính xác cao, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên. Các kỹ thuật như phân đoạn hình ảnh giúp xác định bệnh cây trồng hoặc sản phẩm chín. Tìm hiểu thêm về AI trong Nông nghiệp .
• Hệ thống tự hành: Bao gồm các phương tiện tự hành như xe tự lái ( AI trong Blog Xe tự lái ) và máy bay không người lái được sử dụng để giao hàng, giám sát và kiểm tra cơ sở hạ tầng.
• Khám phá và nghiên cứu: Các robot như Mars Rovers khám phá những môi trường không thể tiếp cận hoặc nguy hiểm đối với con người. Các tổ chức như IEEE Robotics and Automation Society thúc đẩy nghiên cứu trong lĩnh vực này.

Tích hợp với Computer Vision

Thị giác máy tính là công nghệ không thể thiếu đối với robot hiện đại, đóng vai trò như 'đôi mắt' cho phép robot nhận thức và diễn giải môi trường xung quanh. Các mô hình như YOLO11 cho phép robot thực hiện các nhiệm vụ trực quan phức tạp như phát hiện vật thể , phân đoạn thể hiện và ước tính tư thế , rất quan trọng đối với việc điều hướng, thao tác và tương tác giữa người và robot. Việc đào tạo và triển khai các mô hình này có thể được quản lý bằng các nền tảng như Ultralytics HUB . Việc tích hợp robot với các khuôn khổ chuẩn hóa như Hệ điều hành Robot (ROS) cũng rất phổ biến, như được nêu chi tiết trong Hướng dẫn bắt đầu nhanh ROS của chúng tôi.

Robot so với Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)

Điều quan trọng là phải phân biệt Robot với Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) . Robot liên quan đến robot vật lý—phần cứng tương tác với thế giới vật lý. Ngược lại, RPA sử dụng "bot" phần mềm để tự động hóa các tác vụ kỹ thuật số, thường lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc trên hệ thống máy tính, như nhập dữ liệu hoặc xử lý giao dịch, mà không cần bất kỳ hiện thân hoặc tương tác vật lý nào.

Thách thức và định hướng tương lai

Mặc dù có những tiến bộ đáng kể kể từ khi có robot công nghiệp đầu tiên , nhưng vẫn còn nhiều thách thức. Hoạt động đáng tin cậy trong môi trường không có cấu trúc và không thể đoán trước, quản lý nhu cầu tính toán để ra quyết định theo thời gian thực ( độ trễ suy luận ), đảm bảo an toàn AI và thu thập dữ liệu hiệu quả là những lĩnh vực nghiên cứu đang diễn ra ( Thách thức trong ngành Robot (Khoa học Robot) ). Tương lai hướng đến những robot ngày càng tự chủ, có tính cộng tác và thông minh, được hỗ trợ bởi những tiến bộ trong AI, cảm biến và khả năng AI biên , làm mờ ranh giới giữa thế giới kỹ thuật số và thế giới vật lý, với các công ty như Boston Dynamics đang mở rộng ranh giới. Liên đoàn Robot quốc tế (IFR) theo dõi các xu hướng toàn cầu trong lĩnh vực đang phát triển này.