Денелік ЖИ-дің болашағы: Өнеркәсіптік автоматтандыруды өзгертетін 4 стратегиялық өзгеріс

Робототехника саласы ірі өзгерістерге ұшырауда. Аппараттық құрал жетілген сайын, шынайы инновация  Физикалық Жасанды Интеллектке—өндіріс алаңындағы кинетикалық әлемге жетілдірілген машина оқыту технологияларын тікелей енгізуге қарай жылжуда. Universal Robots (UR) компаниясының вице-президенті Андерс Бек жақында инженерлердің  басқару жүйелерімен және өндірісті автоматтандырумен өзара әрекеттесуін қайта анықтайтын төрт маңызды болжамды атап өтті.

Төменде біз осы үрдістерді және олардың келесі буын өндірістік тиімділікке әсерін талдаймыз.

1. Болжаушы Математика: Реактивті басқарудан алдын ала басқаруға көшу

Онжылдықтар бойы роботтар реактивті машиналар ретінде жұмыс істеді. Олар сенсор деректерін өңдеп, дереу кіріс сигналдарға жауап берді. Алайда, келесі эволюция  болжаушы математикаға байланысты. Қос сандар мен "jets" сияқты жетілдірілген есептеулерді пайдалана отырып, роботтар енді мыңдаған "не болар еді" сценарийлерін миллисекундтар ішінде модельдей алады.

Бұл өзгеріс басқарушыға бірнеше резервтік стратегияларды бір уақытта ұстауға мүмкіндік береді. Мысалы, беткі өңдеу қолданбасында робот тек соққыға жауап бермейді; ол алдын ала сканерленген бет профиліне негізделген оңтайлы жолды болжайды. Бұл математикалық алдын ала көру баяу нейрондық желілерге тәуелділікті азайтып, жұмыс тиімділігін айтарлықтай арттырады.

2. Ынтымақтастық арқылы үйрену

Өнеркәсіп оқшауланған бірліктерден  имитациялық оқытуға қарай жылжуда. Дәстүрлі түрде,  PLC (Бағдарламаланатын Логикалық Басқарушы) немесе орталықтандырылған флот менеджері әр қимылды басқаратын. Жақын болашақта роботтар адам ниетін және әріптестерінің әрекетін бақылап, өз әрекеттерін жетілдіреді.

Бұл "адам араласқан" оқыту роботтарға интуицияны меңгеруге мүмкіндік береді. Тек координаталарды көшірудің орнына, ЖИ тапсырманың логикасын үйренеді—мысалы, құрастыру кезінде нәзік бөлшекті қалай орналастыру керектігін. 2026 жылға қарай роботтар нақты уақыт режимінде мінез-құлық деректерін бөлісетін кең таралған жүйелер пайда болады, оларды сценарийге негізделген құралдардан өзін-өзі ұйымдастыратын командаларға айналдырады.

3. Мақсатқа бағытталған вертикальды ЖИ қолданбаларының көтерілуі

Біз "барлығына бірдей" роботтық платформаның аяқталуын куәгер болудамыз. Өндірушілер қазір  тапсырмаға арнайы ЖИ талап етуде. Бұл арнайы процестерге арналған дайын шешімдерді қамтиды:

• ЖИ дәнекерлеу: Параметрлерді жылдам реттейтін көру арқылы тігісті бақылау.

• ЖИ инспекциясы: Адам көзінен дәлірек ақауларды анықтайтын терең оқыту модельдері.

• ЖИ логистикасы: Бөлшектерді таңдау сияқты бөлшектелген бөлшектерді өңдеуге қабілетті жүйелер.

Қызметкерлер үшін бұл талап етілетін дағдылардың өзгеруін білдіреді. Компаниялар "робот бағдарламалаушылардан" гөрі "процесс сарапшыларын" (мысалы, шебер дәнекерлеушілерді) бағалайтын болады. ЖИ күрделі моторлық дағдыларды орындайды, ал адам инженерлік сызбалар мен сапа стандарттарының сақталуын қамтамасыз етеді.

4. Өнеркәсіптік интеллект үшін маңызды отын ретінде деректер

Қазіргі уақытта құнды сенсор деректері көбінесе жеке зауыттарда "қамауда" қалады. Инновацияны жеделдету үшін сала  қауіпсіз, келісім бойынша деректер алмасуға бет бұруда. Мыңдаған машиналардан алынған анонимді деректерді жинақтау арқылы әзірлеушілер  болжаушы техникалық қызмет көрсету және бейімделгіш басқару үшін сенімдірек модельдер құра алады.

Бұл деректерге негізделген тәсіл компьютерлік көрудің эволюциясын еске түсіреді. Он жыл бұрын көрудегі ЖИ жаңалық болса, бүгін ол стандартқа айналды. Біз күш-қуат пен қозғалысты жоспарлау саласында да осындай даму жолын күтеміз. Көптеген өндірушілер осы "үйрену фермаларына" үлес қосқан сайын, әрбір қосылған коллаборативті роботтың базалық интеллект деңгейі артады.