Khám phá sự kết hợp giữa robot, AI và máy học để cách mạng hóa các ngành công nghiệp với khả năng tự động hóa, độ chính xác và ra quyết định thông minh.
Robot học là một lĩnh vực đa ngành, giao thoa giữa khoa học, kỹ thuật và công nghệ, chuyên thiết kế, chế tạo, vận hành và ứng dụng robot. Những cỗ máy này được chế tạo để tự động hóa các nhiệm vụ, hỗ trợ con người hoặc thực hiện các hành động trong môi trường khó tiếp cận hoặc nguy hiểm đối với con người. Trong những năm gần đây, sự tích hợp của Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (ML) đã mở rộng đáng kể khả năng của robot, biến chúng từ những cỗ máy được lập trình đơn giản thành những hệ thống thông minh có khả năng nhận thức, suy luận và hành động tự động.
Sự kết hợp giữa AI và robot cho phép máy móc thực hiện các nhiệm vụ với mức độ thông minh và khả năng thích ứng mà trước đây chưa thể đạt được. Các thuật toán ML cho phép robot học hỏi từ kinh nghiệm, cải thiện hiệu suất theo thời gian thông qua đào tạo và xử lý các biến đổi trong nhiệm vụ và môi trường của chúng. Một thành phần quan trọng của trí tuệ này là Thị giác Máy tính (CV) , cho phép robot có khả năng "nhìn thấy" và diễn giải môi trường xung quanh.
Sử dụng camera và các cảm biến khác, robot thu thập dữ liệu hình ảnh, sau đó được xử lý bởi các mô hình học sâu để thực hiện nhiều nhiệm vụ nhận thức khác nhau. Bao gồm:
Những khả năng CV này, thường được hỗ trợ bởi các nền tảng như PyTorch và TensorFlow , cho phép robot di chuyển trong một căn phòng lộn xộn, nhặt một vật cụ thể, hoặc thậm chí giám sát các cánh đồng nông nghiệp. Hiệp hội Robot và Tự động hóa IEEE là một tổ chức hàng đầu thúc đẩy đổi mới trong lĩnh vực này.
Tác động của robot ứng dụng AI thể hiện rõ trong nhiều ngành công nghiệp. Hai ví dụ nổi bật là sản xuất và hệ thống tự động.
Sản xuất và Tự động hóa Công nghiệp: Trong sản xuất thông minh , robot thực hiện đa dạng các nhiệm vụ, từ hàn, sơn đến lắp ráp và đóng gói. Robot hỗ trợ thị giác có thể kiểm tra lỗi sản phẩm theo thời gian thực, đảm bảo tiêu chuẩn kiểm soát chất lượng cao hơn so với kiểm tra thủ công. Loại AI này trong sản xuất giúp cải thiện hiệu quả, giảm thiểu lỗi và tăng cường an toàn lao động bằng cách tự động hóa các công việc nguy hiểm. Liên đoàn Robot Quốc tế (IFR) cung cấp số liệu thống kê và phân tích về thị trường robot công nghiệp toàn cầu.
Xe tự hành và máy bay không người lái: Xe tự hành , chẳng hạn như xe tự lái của các công ty như Waymo , về cơ bản là những robot tinh vi. Chúng sử dụng một bộ cảm biến, bao gồm camera, LiDAR và radar, để xây dựng một mô hình toàn diện về môi trường xung quanh. Các thuật toán AI xử lý dữ liệu này để đưa ra các quyết định lái xe quan trọng. Tương tự, máy bay không người lái được trang bị mô hình CV được sử dụng cho các ứng dụng từ giám sát nông nghiệp và kiểm tra cơ sở hạ tầng đến tìm kiếm cứu nạn.
Điều quan trọng là phải phân biệt Robot với Tự động hóa Quy trình bằng Robot (RPA) . Robot liên quan đến robot vật lý - phần cứng tương tác với thế giới vật lý. Ngược lại, RPA sử dụng các "bot" phần mềm để tự động hóa các tác vụ kỹ thuật số, thường lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc trên hệ thống máy tính, chẳng hạn như nhập dữ liệu hoặc xử lý giao dịch, mà không cần bất kỳ hiện thân hay tương tác vật lý nào. Mặc dù cả hai đều hướng đến tự động hóa quy trình, robot hoạt động trong lĩnh vực vật lý, còn RPA hoạt động trong lĩnh vực kỹ thuật số.
Mặc dù đã có những tiến bộ đáng kể kể từ robot công nghiệp đầu tiên , nhưng vẫn còn nhiều thách thức. Hoạt động đáng tin cậy trong môi trường phi cấu trúc và khó lường, quản lý nhu cầu tính toán cho việc ra quyết định theo thời gian thực ( độ trễ suy luận ), đảm bảo an toàn AI và thu thập dữ liệu hiệu quả là những lĩnh vực nghiên cứu đang được tiến hành. Tương lai hướng đến những robot ngày càng tự chủ, hợp tác và thông minh, được hỗ trợ bởi những tiến bộ trong AI, cảm biến và khả năng AI biên , làm mờ dần ranh giới giữa thế giới số và thế giới thực, với các công ty như Boston Dynamics đang nỗ lực mở rộng ranh giới. Sự tiến bộ liên tục trong các lĩnh vực như học liên kết và học tăng cường sẽ là chìa khóa để mở ra thế hệ năng lực robot tiếp theo.
