Утицај вештачке интелигенције на савремену роботику: Увид из позиционог документа Међународне федерације за роботику (IFR)

Вештачка интелигенција револуционише индустријску аутоматизацију чинећи роботе паметнијим, флексибилнијим и лакшим за употребу. Међународна федерација за роботике (IFR) недавно је истакла како интеграција вештачке интелигенције повећава ефикасност у глобалним ланцима снабдевања. Спојем машинског учења и механичке прецизности, компаније прелазе са једноставних понављајућих покрета на заиста аутономне операције.

Како технологије вештачке интелигенције унапређују могућности робота

Вештачка интелигенција пружа „мозак“ за савремене системе фабричке аутоматизације . Рачунарски вид, покретан дубоким учењем, омогућава роботима да прецизно препознају делове и откривају недостатке. Поред тога, обрада природног језика (NLP) омогућава радницима да комуницирају са сарадничким роботима једноставним гласовним командама. У мобилној роботики, вештачка интелигенција комбинује податке са LiDAR-а и камера ради олакшавања истовременог позиционирања и мапирања (SLAM). Као резултат, роботи могу да се крећу сложеним складишним просторима без фиксних ознака на поду или спољних сензора.

Водећи сектори за интеграцију вештачке интелигенције и роботике

Логистика и складиштење тренутно предњаче у примени роботике покретане вештачком интелигенцијом због велике потребе за радном снагом. Ова окружења пружају контролисан простор за тестирање аутономних мобилних робота (AMR). Штавише, производни сектор користи вештачку интелигенцију за усавршавање прецизног састављања у аутомобилској и електронској индустрији. У услужном сектору, роботи сада помажу у ресторанима и хотелима како би се сузбиле несташице радника. Ови хибридни модели омогућавају роботима да обављају досадне послове док се људи фокусирају на комуникацију са купцима.

Еволуција рада и нови јаз у вештинама

Како роботи преузимају физички захтевне послове, природа људског рада се мења. Радници прелазе у улоге које укључују надзор система управљања и анализу производних података. Ова промена ствара велику потражњу за стручњацима за податке, инжењерима вештачке интелигенције и специјалистима за машинско учење. Због тога компаније морају улагати у програме преквалификације како би запосленима пренеле дигиталну писменост и критичко размишљање. Док вештачка интелигенција побољшава производњу, такође захтева радну снагу способну за управљање сложеним сарадњама између људи и машина.

Макроекономски покретачи и глобални стратешки правци

Геополитичке тензије и растуће царине приморавају произвођаче да оптимизују своје стратегије индустријске аутоматизације . Да би остале конкурентне, компаније користе роботе покретане вештачком интелигенцијом како би надокнадиле високе трошкове рада и стабилизовале продуктивност. Поред тога, сајбер безбедност постала је најважнији приоритет јер роботи све више повезују са облаком. Заштита ових средстава од отровања података или неовлашћеног приступа сада је кључна за националну инфраструктуру. Као последица, руководиоци виде вештачку интелигенцију и роботике као основне стубове дугорочне корпоративне отпорности.

Решавање питања безбедности и етике аутономних система

Безбедност остаје највећи изазов када вештачка интелигенција управља физичким машинама у заједничком радном простору. Кварови у дигиталној сфери могу довести до физичких несрећа на фабричком поду. Због тога програмери морају обезбедити квалитет кода генерисаног вештачком интелигенцијом и спречити алгоритамску пристрасност. Сарадња људи и робота захтева стални надзор како би се гарантовало да безбедносни протоколи остану активни током аутономног доношења одлука. Строга испитивања и транспарентно управљање неопходни су за изградњу поверења у ове напредне системе.

Ауторов став: Баланс између потрошње енергије и иновација

Иако сам оптимиста у вези са роботиком покретаном вештачком интелигенцијом, морамо се позабавити „скривеним трошком“ обраде података. Тренирање великих модела дубоког учења троши значајну количину електричне енергије, што може бити у сукобу са корпоративним циљевима заштите животне средине. Верујем да је следећа граница „памет на ивици“ (Edge AI), где се обрада одвија директно на ПЛЦ робота или локалном управљачу. Ово истовремено смањује кашњење и потрошњу енергије. Праву одрживост у индустријској аутоматизацији донеће оптимизација кретања и смањење потрошње у миру, а не само замена људског рада.