자동화 제어 시스템
인공 지능과 가장 관련이 있는 분야 중 하나는 로봇 공학입니다. 인공 지능의 학습 능력과 로봇이 환경과 상호 작용하는 능력의 결합은 레저용 로봇에서 지금까지 사람만이 할 수 있었던 작업의 완료에 이르기까지 많은 응용 프로그램이 있는 시스템 개발을 가능하게 합니다. .
아래에서는 인공 지능을 갖춘 가장 유명한 로봇과 가장 흥미로운 응용 프로그램을 보여줍니다.
이 Google에서 개발한 로봇 팔 한 손으로 루빅스 큐브를 풀 수 있습니다. 다른 유사한 로봇들과 달리 이 경우 로봇은 큐브를 어떻게 다루어야 하는지도 가르쳐주지 않고 0부터 큐브를 푸는 법을 배웠고, 큐브를 조작하고 시험에서 푸는 법을 배운 것은 로봇 자신이었습니다. 오류 기반.
로봇은 큐브를 조작하는 방법과 큐브에 놓을 수 있는 장애물을 극복하는 방법을 배운 두 개의 신경망을 사용합니다. 로봇은 60%의 경우 큐브를 풀 수 있고 최대 난이도의 경우 20%만 해결할 수 있습니다. 아직 완벽하지는 않지만 매우 유망한 결과를 얻었습니다.
Atlas는 Boston Dynamics에서 개발한 로봇입니다. 구조 작업을 수행하기 위해. 첫 번째 프로토타입은 2013년에 발표되었는데, 그 당시 나는 거의 걸을 수 없었습니다. 인공 지능 시스템을 통해 이 로봇은 시간이 지남에 따라 다양한 신체 활동을 수행하는 방법을 배웠습니다. 현재 Atlas는 걷는 법을 배울 수 있을 뿐만 아니라 점프하고, 장애물을 피하고, 물건을 싣고, 계단을 오를 수도 있습니다.
이미 세계적으로 알려진 이 로봇은 다양한 언론 인터뷰를 통해 많은 이야기를 할 수 있습니다. Hanson Robotics에서 개발 이 로봇은 인간의 행동을 모방하고 대화에 도달하는 사람들과 상호 작용할 수 있습니다. 이를 위해 그는 대화 상대의 눈을 들여다볼 수 있는 컴퓨터 비전 시스템을 사용하고 검색 시스템의 정보를 사용하여 다양한 질문에 답하기도 합니다. 이 정보는 학습을 수행하는 데도 사용됩니다. 미래의 대화에서 대답. 또한 이 로봇은 발견된 정보를 분석하여 사용자가 말하는 내용에 따라 표정을 수정합니다.
유명한(그리고 매우 매개적인) 로봇을 제외하고 산업용 및/또는 협동 로봇이 있습니다. 인공 지능과 함께.
신경망과 딥 러닝을 기반으로 하는 시스템으로 앞의 세 가지와 같이 눈에 띄는 외모는 아니지만 학습할 수 있습니다.
보시다시피 인공지능이 탑재된 로봇의 활용은 여가부터 고정밀도가 요구되는 복잡한 상황까지 모든 종류의 많은 응용 분야에 도달할 수 있는 전면 확장된 분야입니다. 현재, 이것은 진화를 멈추지 않고 예를 들어 외과 수술에서의 사용과 같이 더 복잡한 가능성이 탐구되는 훌륭한 연구 분야입니다. 의심의 여지 없이 향후 몇 년 동안 우리는 이러한 로봇의 사용이 어떻게 증가하고 응용 분야가 증가하는지 보게 될 것입니다.
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여기에서 우리가 수행한 몇 가지 신경망 프로젝트를 볼 수 있습니다.
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V1은 영국의 1,000명의 비즈니스 리더를 대상으로 설문조사를 실시한 결과 65%의 사람들이 로봇과 함께 일하는 것을 기쁘게 생각한다는 사실을 발견했습니다. 수동 프로세스가 줄어들어 생산성이 향상된다는 의미라면 RPA는 지출 우선 순위가 아니었습니다. 어떤 사람들에게는 인공 지능이 다음 비약적 도약으로 간주됩니다. 그 어느 때보다 더 많은 기업이 업계를 근본적으로 혁신할 것을 약속하기 때문에 이를 최우선 과제로 삼고 있습니다. 그러나 이러한 모든 흥분 속에서 조직이 다른 부가가치 기술(기침 RPA)을 간과할 수 있는 위험이 있습