Utjecaj umjetne inteligencije na suvremenu robotiku: Uvidi iz IFR-ovog stajališnog dokumenta

Umjetna inteligencija mijenja  industrijsku automatizaciju čineći robote pametnijima, prilagodljivijima i lakšima za uporabu. Međunarodna federacija robotike (IFR) nedavno je istaknula kako integracija umjetne inteligencije povećava učinkovitost u globalnim lancima opskrbe. Spajanjem strojnog učenja s mehaničkom preciznošću, tvrtke prelaze s jednostavnih ponavljajućih pokreta na doista samostalne operacije.

Kako tehnologije umjetne inteligencije poboljšavaju sposobnosti robota

Umjetna inteligencija pruža "mozak" za suvremene  sustave tvornica automatizacije . Računalni vid, potpomognut dubokim učenjem, omogućuje robotima da prepoznaju dijelove i otkriju nedostatke s iznimnom točnošću. Nadalje, obrada prirodnog jezika (NLP) omogućuje radnicima da komuniciraju s suradničkim robotima jednostavnim glasovnim naredbama. U mobilnoj robotici, umjetna inteligencija spaja podatke iz LiDAR-a i kamera kako bi olakšala istovremenu lokalizaciju i mapiranje (SLAM). Posljedično, roboti mogu kretati složenim skladišnim prostorima bez fiksnih oznaka na podu ili vanjskih senzora.

Vodeći sektori za integraciju umjetne inteligencije i robotike

Logistika i skladištenje trenutno prednjače u usvajanju robotike vođene umjetnom inteligencijom zbog velike potrebe za radnom snagom. Ova okruženja pružaju kontrolirani prostor za ispitivanje autonomnih mobilnih robota (AMR). Štoviše, proizvodni sektor koristi umjetnu inteligenciju za usavršavanje preciznog sklapanja u automobilskoj i elektroničkoj industriji. U uslužnom sektoru, roboti sada pomažu u restoranima i hotelima kako bi se suzbio nedostatak osoblja. Ovi hibridni modeli omogućuju robotima da obavljaju dosadne zadatke dok se ljudi usredotočuju na brigu o kupcima.

Razvoj rada i novi jaz u vještinama

Kako roboti preuzimaju fizički zahtjevan rad, priroda ljudskog rada se mijenja. Radnici prelaze u uloge koje uključuju nadzor  upravljanja sustavima i analizu proizvodnih podataka. Ova promjena stvara veliku potražnju za stručnjacima za podatke, inženjerima umjetne inteligencije i stručnjacima za strojno učenje. Stoga tvrtke moraju ulagati u programe prekvalifikacije kako bi zaposlenike podučile digitalnoj pismenosti i kritičkom razmišljanju. Dok umjetna inteligencija poboljšava proizvodnju, također zahtijeva radnu snagu sposobnu za upravljanje složenim suradnjama između ljudi i strojeva.

Makroekonomski pokretači i globalni strateški trendovi

Geopolitičke napetosti i rastuće carine prisiljavaju proizvođače da optimiziraju svoje  strategije industrijske automatizacije . Kako bi ostale konkurentne, tvrtke koriste robote pokretane umjetnom inteligencijom kako bi nadoknadile visoke troškove rada i stabilizirale produktivnost. Osim toga, kibernetička sigurnost postala je glavni prioritet jer se roboti sve više povezuju s oblakom. Zaštita ovih sredstava od trovanja podacima ili neovlaštenog pristupa sada je ključna za nacionalnu infrastrukturu. Posljedično, rukovoditelji smatraju umjetnu inteligenciju i robotiku ključnim stupovima dugoročne otpornosti poduzeća.

Rješavanje sigurnosti i etike autonomnih sustava

Sigurnost ostaje najveći izazov kada umjetna inteligencija upravlja fizičkom opremom u zajedničkom radnom prostoru. Kvarovi u digitalnom području mogu dovesti do fizičkih nesreća na tvorničkom podu. Stoga programeri moraju osigurati kvalitetu koda generiranog umjetnom inteligencijom i spriječiti pristranost algoritama. Suradnja ljudi i robota zahtijeva stalni nadzor kako bi se jamčilo da sigurnosni protokoli ostanu aktivni tijekom autonomnog donošenja odluka. Strogo testiranje i transparentno upravljanje nužni su za izgradnju povjerenja u ove napredne sustave.

Autorov pogled: uravnoteženje potrošnje energije i inovacija

Iako sam optimističan glede robotike vođene umjetnom inteligencijom, moramo se pozabaviti "skrivenim troškom" računalne obrade. Obuka velikih modela dubokog učenja troši znatnu količinu električne energije, što može biti u sukobu s ciljevima tvrtki za zaštitu okoliša. Vjerujem da je sljedeća granica "Edge AI", gdje se obrada odvija izravno na  PLC-u robota ili lokalnom upravljaču. To istovremeno smanjuje kašnjenje i potrošnju energije. Prava održivost u  industrijskoj automatizaciji doći će optimizacijom putanja i smanjenjem nepotrebne potrošnje energije, a ne samo zamjenom ljudskog rada.