산업용 로봇은 구체화 된 지능에 필요한 물리적 실체를 제공하여 현실 세계에서 감지, 조작 및 이동할 수있게합니다. AI Grand 모델은 산업용 로봇을위한 강력한 "뇌"를 제공하여보다 고급 인텔리전스를 가질 수있게합니다.
현재 인기있는 인간형 로봇과 달리 구체화 된 지능형 산업 로봇은 산업 장면을 위해 설계되었으며 자연 환경보다는 산업 생산 환경에 더 적합합니다. 산업 환경은 특정 작업과 한계가있는 비교적 폐쇄되고 간단한 환경이므로 자연 환경에 적합한 휴머노이드 로봇이 필요하지 않습니다.
시장 수요의 다양 화와 개별화로 제조 산업은 "맞춤 생산"시대에 들어갈 것입니다. 전통적인 생산 라인은 종종 고정 생산 모드를 채택하여 변화에 적응하기가 어렵습니다. AI 대형 모델을 추가하면 로봇을보다 유연하게 만들 수 있으며 다양한 생산 작업에 따라 운영 전략 및 프로세스를 자동으로 조정할 수 있으며, 유연한 제조에 중요한 역할을하는데, 이는 중소형 배치 및 다중 비유 생산이 필요한 제조 기업에 특히 중요합니다.
지능형 산업 로봇은 단계별로 개발하고 있습니다
생산 작업마다 생산 환경이 다르며, 구체화 된 지능형 산업 로봇은 생산 작업 사이를 유연하게 전환하고 다른 환경 요구에 적응할 수 있도록 높은 수준의 지능을 가져야합니다.
생성 된 AI의 물결 이전에 산업 로봇 산업은 들어오는 재료 탐지, 결함 탐지, 제품 품질 검사 및 기타 링크와 같은 많은 인공 지능 기술을 채택했으며 여전히 컴퓨터 비전과 같은 기존 AI 기술을 사용하고 있습니다.
그러나 전통적인 AI 응용 프로그램은 데이터 및 컴퓨팅 전력에 의해 제한되는 일시적이고 상대적으로 저렴한 솔루션 일뿐입니다. 앞으로 AI 대형 모델의 지속적인 진화로 산업 생산의 모든 측면에서 더 널리 사용될 것입니다.
예를 들어, Palletizing Applications를 처리하는 분야에서 작업자 교사는 화면 만 탭하면 산업 로봇이 자동으로 상품을 이동하기 시작합니다. 단 몇 분만에, 뒤죽박죽 한 컨테이너 더미가 적절한 장소에 넣었습니다.
용접 로봇 애플리케이션 분야에서 지능적 인식, 기계 비전 및 AI 알고리즘의 축복으로 산업용 로봇은 독립적으로 용접 위치를 식별하고 용접 매개 변수 조정, 용접 추적을 달성하며 공정 전반에 걸쳐 수동 개입없이 고품질의 효율적인 용접 작업을 달성 할 수 있습니다.
기계로서 기술의 진보로 산업용 로봇의 지능형 개발은 점진적으로 만들어 질 것입니다. 초기 단계에서는 같은 생산 환경에서 오랫동안 인간과 공존 할 것입니다. 기술의 발전으로 인해 인텔리전스의 수준이 점점 높아질 것이며 점점 더 많은 시간이 사람들과 협력하여 독립적으로 작업을 완료 할 필요가 없습니다. 고급 개발 단계에서 진정한 "무인 공장"이 실현 될 것입니다.
산업 로봇 지능을 실현하는 방법
AI 대형 모델과 로봇의 통합은 광범위한 전망을 가지고 있지만 여전히 산업 로봇이 곧 특정 생산 작업을 수행 할 수있는 능력이나 인간의 전문 기술을 산업용 로봇으로 전달하는 방법을 갖도록하는 데 여전히 어려움에 직면 해 있지만, "환경 지각", "인간-컴퓨터 상호 작용"및 "학습 최적화"를 통해 "지능적인 유연한 적응"을 달성하는 것입니다.
1. 환경 인식
전통적인 산업 로봇은 작업을 수행 할 때 수동 프로그래밍 개입이 필요하며 수동 교육 및 기타 방법을 채택하는 반면 AI 대형 모델은 로봇이 작업을 수행 할 때 자체 인식과 행동을 통해 행동을 최적화한다고 강조합니다.
로봇이 환경과 더 잘 상호 작용하려면 기존 센서를 먼저 최적화하고 통합해야합니다. 예를 들어, 시각적 센서 (예 : 카메라, LIDAR 등)는 로봇이 객체를 식별하고 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 강제 센서를 사용하면 로봇이 물체의 경도와 저항을 감지하여 취급 및 조립 중에 손상이나 충돌을 피할 수 있습니다.
2. 인간 컴퓨터 상호 작용
AI Grand 모델의 핵심 가치는 사람과 장치가 자연어 수준에서 상호 작용할 수 있도록하는 것입니다. 인간은 자연 언어, 신체 언어, 행동, 행동 시연 등과 같이 익숙한 방식으로 로봇과 의사 소통 할 수 있으며, 인간과 기계 사이의 의미 론적 고립을 근본적으로 깨뜨릴 수 있습니다. 그것은 인간과 기계 사이의 효율적인 의사 소통 방식을 확립하고 근본적으로 인간-기계 의사 소통의 장벽을 깨뜨리고 인간-기계 상호 작용의 패러다임을 변화시킵니다.
이를 달성하기 위해서는 산업용 로봇은 자연어 처리 기능과 감정 인식 기능을 가져서 로봇이 인간 운영자의 지침을 이해하고 그에 따라 반응 할 수 있어야합니다. 예를 들어, 로봇은 음성 인식 기술을 통해 운영자와 통신하고 작업 상태에 대한 작업 지침 또는 피드백을 받고 제스처 및 한쪽과 같은 비언어적 신호를 통해 상호 작용할 수 있습니다.
3. 최적화하는 법을 배우십시오
AI Grand Models는 인식,인지 및 의사 결정 기능을 통합함으로써 자율 학습 및 최적화 기능을 갖춘 단일 기능 경영진 단위에서 지능형 시스템으로 로봇을 높입니다.
이를 위해 로봇에는 고급 머신 러닝 및 딥 러닝 알고리즘이 장착되어 있어야합니다. 이러한 알고리즘과 데이터를 통해 환경과 자체에서 피드백 데이터를 지속적으로 수집 한 로봇은 역사적 경험에서 잠재적 인 개선 공간을 식별하고 지속적으로 행동을 조정하며 업무 효율성을 최적화 할 수 있습니다.
실제로, 기업은 빅 데이터 분석 플랫폼을 통해 생산 라인에서 실시간 데이터를 수집하고 처리 할 수 있으며 로봇의 행동에 대한 심층 분석을 수행하며 학습 프로세스 및 의사 결정 능력을 최적화 할 수 있습니다.
결론
일반적으로 인공 지능의 조합은 생산 공정에서 산업용 로봇을보다 유연하고 자율적으로 만들고, 생산 효율성과 품질을 향상 시키며, 산업용 로봇 사용의 임계 값을 줄이고, 산업용 로봇 응용 프로그램을보다 대중적으로 만들고,보다 창의적이고 혁신적인 재능을 자극하여 로봇 공학 분야에 들어가고, 제조 산업을 새로운 지능 및 자동화 단계로 홍보 할 수 있습니다.
Robot Online은 엔터프라이즈 수준에서 실질적인 응용 프로그램에서 시작하여 지능형 제조, 창고 및 물류, 정확한 어셈블리 및 기타 분야와 같은 특정 산업에서 구현 된 지능의 응용 프로그램 시나리오를 탐색 할 수 있다고 생각합니다. 동시에, 조종사 및 배치 구현 된 지능형 로봇을 가능한 빨리 조기에 배포하고 실제 경험을 축적하며 기술의 지속적인 최적화를 촉진합니다. 산업 체인 수준, 지능형 하드웨어, 소프트웨어 플랫폼, 서비스 지원 및 공통 개발의 다른 측면에서 구체화 된 지능형 로봇의 단일 기능에서 다기능 플랫폼으로의 전환을 촉진하여 더 넓은 범위의 산업 요구에 적응하여 구체화 된 지능형 기술 주변의 산업 생태계를 형성 할 수 있습니다.
구체화 된 지능이 글로벌 제조 산업의 경쟁 패턴을 재구성하고 로봇을 "활성"에서 "자신의 작업"으로 변경하고 산업 제조 산업의 지능형 업그레이드에 대한 지원을 제공하는 주요 원동력이되고 있다고 예측할 수 있습니다. 아마도이 분야에서 기회를 포착 할 수있는 사람은 로봇 산업에서 게임을 처음으로 깰 수 있습니다.