クッキー設定
すべてのCookieを受け入れる」をクリックすると、サイトナビゲーションの強化、サイトの利用状況の分析、およびマーケティング活動の支援を目的として、お客様のデバイスにCookieが保存されることに同意したものとみなされます。詳細情報
クッキー設定
すべてのCookieを受け入れる」をクリックすると、サイトナビゲーションの強化、サイトの利用状況の分析、およびマーケティング活動の支援を目的として、お客様のデバイスにCookieが保存されることに同意したものとみなされます。詳細情報
ロボット工学、AI、機械学習の相乗効果により、自動化、精密さ、インテリジェントな意思決定で産業に革命をもたらすことを探求する。
ロボティクスは、ロボットの設計、構築、操作、応用に特化した、科学、工学、技術の交差点にある学際的な分野である。これらの機械は、作業を自動化したり、人間を支援したり、人間が近づけない、あるいは危険な環境での動作を実行するために作られる。近年、人工知能（AI）と機械学習（ML）の統合により、ロボットの能力は飛躍的に向上し、単純にプログラムされた機械から、知覚、推論、自律的に行動できる知的システムへと変貌を遂げた。
AIとロボティクスの融合により、マシンは以前には実現不可能だったレベルの知性と適応性を備えたタスクを実行できるようになる。MLアルゴリズムにより、ロボットは経験から学習し、トレーニングによって時間をかけてパフォーマンスを向上させ、タスクや環境の変化に対応できるようになる。このインテリジェンスの重要な構成要素がコンピュータビジョン（CV）であり、ロボットに周囲の環境を「見て」解釈する能力を与える。
カメラやその他のセンサーを使ってロボットは視覚データを取得し、それをディープラーニング・モデルが処理して様々な知覚タスクを実行する。これには以下が含まれる：
多くの場合、PyTorchや TensorFlowのようなフレームワークによって駆動されるこれらのCV機能は、ロボットが散らかった部屋をナビゲートしたり、特定のアイテムをピックアップしたり、あるいは農地を監視したりすることを可能にする。IEEE Robotics and Automation Societyは、この分野のイノベーションを推進する主要組織である。
AIを搭載したロボットのインパクトは、数多くの産業で顕著だ。その顕著な例が製造業と自律システムである。
製造業と産業オートメーション スマート・マニュファクチャリングでは、ロボットが溶接や塗装から組立、梱包まで幅広い作業を行います。ビジョンに対応したロボットは、製品に欠陥がないかをリアルタイムで検査することができ、手作業による検査よりも高い品質管理基準を確保することができる。製造業におけるこの種のAIは、効率を向上させ、ミスを減らし、危険な作業を自動化することで職場の安全性を高める。国際ロボット連盟（IFR）は、世界の産業用ロボット市場に関する統計と分析を提供している。
自律走行車とドローン： ウェイモのような企業の自動運転車のような自律走行車は、基本的に洗練されたロボットである。カメラ、LiDAR、レーダーなど一連のセンサーを使い、環境の包括的なモデルを構築する。AIアルゴリズムはこのデータを処理し、重要な運転判断を下す。同様に、CVモデルを搭載したドローンは、農業監視やインフラ点検から捜索・救助活動まで、幅広い用途に使用されている。
ロボティクスとロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）を区別することは極めて重要である。ロボティクスには物理的なロボットが含まれ、物理的な世界と相互作用するハードウェアである。RPAは逆に、ソフトウェアの「ボット」を活用し、物理的な具現化や相互作用なしに、データ入力やトランザクション処理など、コンピュータ・システム上のデジタルで反復的なルールベースのタスクを自動化する。どちらもプロセスの自動化を目的としているが、ロボット工学は物理的領域で、RPAはデジタル領域で動作する。
最初の産業用ロボットが誕生して以来、大きな進歩が見られるものの、課題も残されている。非構造的で予測不可能な環境での確実な動作、リアルタイムの意思決定のための計算需要の管理（推論レイテンシ）、AIの安全性の確保、効率的なデータ収集は、現在進行中の研究分野である。将来的には、AI、センサー、エッジAI機能の進歩により、ますます自律的、協調的、インテリジェントなロボットが登場し、ボストン・ダイナミクスのような企業が限界に挑戦することで、デジタル世界と物理世界の境界線がさらに曖昧になることが予想される。連合学習や 強化学習のような分野での継続的な進歩は、次世代のロボット能力を引き出す鍵となるだろう。
