Въздействието на изкуствения интелект върху съвременната роботика: Анализи от позиционния документ на IFR

Изкуственият интелект революционизира промишлената автоматизация като прави роботите по-умни, по-гъвкави и по-лесни за внедряване. Международната федерация по роботика (IFR) наскоро подчерта как интеграцията на ИИ повишава ефективността в глобалните вериги за доставки. Чрез съчетаване на машинното обучение с механична прецизност, компаниите преминават отвъд простите повтарящи се движения към истински автономни операции.

Как технологиите на ИИ подобряват възможностите на роботите

ИИ осигурява „мозъка“ на съвременните системи за автоматизация на фабрики . Компютърното зрение, задвижвано от дълбоко обучение, позволява на роботите да разпознават части и да откриват дефекти с изключителна точност. Освен това, обработката на естествен език (NLP) дава възможност на работниците да взаимодействат с колаборативни роботи чрез прости гласови команди. В мобилната роботика ИИ съчетава данни от LiDAR и камери, за да улесни едновременното локализиране и картографиране (SLAM). В резултат на това роботите могат да се ориентират в сложни складови среди без фиксирани маркировки на пода или външни сензори.

Водещи сектори за интеграция на ИИ и роботика

Логистиката и складовото стопанство в момента водят в приемането на роботи с ИИ поради високото търсене на работна ръка. Тези среди предоставят контролирано пространство за тестване на автономни мобилни роботи (AMR). Освен това, производственият сектор използва ИИ за усъвършенстване на прецизната сглобка в автомобилната и електронната индустрия. В сферата на услугите роботите вече помагат в ресторанти и хотели, за да се справят с недостига на персонал. Тези хибридни модели позволяват на роботите да изпълняват монотонни задачи, докато хората се съсредоточават върху обслужването на клиентите.

Еволюцията на труда и новата пропаст в уменията

Докато роботите поемат физически натоварващата работа, характерът на човешкия труд се променя. Работниците преминават към роли, свързани с наблюдение на системи за управление и анализ на производствени данни. Тази промяна създава голямо търсене на специалисти по данни, инженери по ИИ и експерти по машинно обучение. Затова предприятията трябва да инвестират в програми за преквалификация, които да обучават служителите на дигитална грамотност и критично мислене. Докато ИИ подобрява производителността, той също изисква работна сила, способна да управлява сложни човеко-машинни взаимодействия.

Макроикономически фактори и глобални стратегически тенденции

Геополитическите напрежения и нарастващите мита принуждават производителите да оптимизират своите стратегии за промишлена автоматизация . За да останат конкурентоспособни, компаниите използват роботи с ИИ, за да компенсират високите разходи за труд и да стабилизират производителността. Освен това киберсигурността се превърна в основен приоритет, тъй като роботите все по-често се свързват с облака. Защитата на тези активи от отравяне на данни или неоторизиран достъп вече е критична за националната инфраструктура. В резултат на това ръководителите възприемат ИИ и роботиката като основни стълбове на дългосрочната устойчивост на предприятията.

Обезпечаване на безопасността и етиката на автономните системи

Безопасността остава най-голямото предизвикателство, когато ИИ управлява физически машини в споделено работно пространство. Повреди в дигиталната сфера могат да доведат до физически инциденти на фабричния под. Затова разработчиците трябва да гарантират качеството на кода, генериран от ИИ, и да предотвратяват алгоритмична пристрастност. Сътрудничеството между хора и роботи изисква постоянен контрол, за да се гарантира, че протоколите за безопасност остават активни по време на автономното вземане на решения. Строгото тестване и прозрачното управление са необходими за изграждане на доверие в тези усъвършенствани системи.

Погледът на автора: Балансиране на енергопотреблението с иновациите

Въпреки че съм оптимистично настроен към роботиката с ИИ, трябва да обърнем внимание на „скритата цена“ на изчисленията. Обучението на огромни модели за дълбоко учене консумира значително количество електричество, което може да противоречи на корпоративните зелени цели. Вярвам, че следващата граница е „Крайният ИИ“ (Edge AI), при който обработката се извършва директно на програмируемия логически контролер (PLC) или локалния контролер на робота. Това намалява едновременно забавянето и енергопотреблението. Истинската устойчивост в промишлената автоматизация ще дойде от оптимизиране на траекториите и намаляване на празния ход, а не само от заместване на човешкия труд.