Искусственный интеллект в робототехнике. Умные роботы для умных решений

Время чтения: 22 минуты

Современные ИИ-машины и сервисные роботы-помощники становятся частью отраслей экономики.

Применение роботизированных машин допускает автоматизировать сложные процессы на производствах, повысить результативность обслуживания и наладить полное взаимодействие с пользователями. Это делает технологию ИИ не только частью научной фантастики, а инструментом, способным изменить будущее.

Умная робототехника становится помощником в промышленных процессах и в быту, облегчает производство продукции, снижает затраты и повышает уровень безопасности. Нужно учесть и влияние ИИ-машин на общество, этические вопросы эксплуатации роботов, а также будущие изменения на рынке труда.

Среди роботов выделяются три базовых примера: робота-аватара Фёдора, робота-гуманоида Софию и роботов-доставщиков Яндекса:

Все они показывают, насколько ИИ-технологии изменяют разнообразные сферы жизни, повышая степень комфорта и безопасности.

ИИ в робототехнике охватывает немалое количество направлений и методик, каждое из которых продвигает развитие умных роботов. Рассмотрим базовые технологии:

Машинное обучение (ML) — это базовый раздел искусственного интеллекта, направленный на разработку алгоритмов, который разрешает обучаться на данных и улучшать собственные результаты без программирования.

Впервые термин введён в 1959 году Артуром Самуэлом, пионером в области ИИ, который создал программу, способную учиться игре в шашки.

Основой ML-технологии считаются статистические методы и алгоритмы, такие как линейная регрессия, кластеризация и методы градиентного спуска. Эти методики совершенствуются, что помогает роботам адаптироваться и повышать точность собственных решений. К базовым ML-методам относятся:

Хотя первые шаги в ML сделаны ещё в середине XX века, истинный прорыв произошёл в последние два десятилетия благодаря увеличению вычислительных мощностей и объёмов данных. Сегодня технологические гиганты, как Google, IBM и Microsoft, наступательно развивают эту технологию, внедряя эти методики во всевозможные отрасли.

Машинное обучение стало фундаментом для интеллектуальных устройств, которые действенно взаимодействуют с окружающей средой и улучшают производительность, внося существенный вклад в экономику.

Базовая технология, способствующая робототехнике взаимодействовать с окружающей средой и анализировать визуальную информацию, определена понятием компьютерное зрение.

Для задач, где необходима оперативность и точность, это представляет собой решающее обоснование. Методы использования компьютерного зрения включают:

Компьютерное зрение интенсивно используется в повседневных отраслях, таких как логистика, производство и автомобилестроение. Оно помогает рационально распознавать и классифицировать объекты, что оптимизирует управление и играет базовую роль в разработке безопасного беспилотного транспорта.

Методика начала развиваться в 1960-х годах, с Лоуренсом Робертсом, который в 1963 году написал диссертацию о распознавании объектов на основе 3D-моделей. Современные достижения в машинном обучении и вычислительной технике способствовали эволюции этой технологии.

Сегодня лидерами в разработке компьютерного зрения представляют компании Google, Tesla и NVIDIA, которые используют сложные нейронные сети для повышения точности и скорости обработки изображений.

Эта технология продолжает развиваться, открывая новые преимущества для робототехники и других областей, позволяя машинам лучше адаптироваться и взаимодействовать с окружающим миром.

Разработка стратегии действий основана на определении последовательности шагов, что важно в сложных задачах, требующих точности и координации, таких как взаимодействие с людьми или сборка конструкций.

Современные алгоритмы планирования основаны на математических моделях, учитывающих неопределённости и риски, что помогает действовать результативно и безопасно.

Истоки разработки стратегий восходят к теории автоматического управления, заложенной в 1950-х годах учёными Норбертом Винером и Джоном фон Нейманом. Винер, введя термин «кибернетика», заложил основу для создания первых программ по планированию действий роботов.

Алгоритмы, включая ИИ-методы, такие как ML и нейросети, помогают прогнозировать сценарии и принимать разумные решения даже в условиях неопределённости. Начальный и популярный алгоритм, A*, разработанный в 1968 году, позволил действенно находить полноценные пути для движения роботов, обходя препятствия.

За последние годы такие компании, как Boston Dynamics и исследовательские институты, включая MIT и Стэнфорд, внесли ощутимый вклад в развитие технологий планирования, создавая передовые алгоритмы для выполнения сложных задач с минимальным вмешательством человека.

Методики обработки естественного языка (NLP) и голосового управления облегчают взаимодействие между людьми и машинами. Это помогло научить роботов разбирать устную и текстовую речь, распознавать контекст, эмоции и намерения собеседника. Создавать более прогрессивные интеллектуальные машины, которые могут вести диалоги и решать задачи в домах пользователей и в промышленной сфере.

Голосовое управление крайне важно в случаях, когда ручное управление затруднительно. Например, в промышленной сфере операторы могут использовать голосовые команды для управления роботами, что повышает продуктивность работы и снижает вероятность ошибок

В умных домах и автомобилестроении голосовое управление даёт дополнительный комфорт, позволяя легко управлять освещением, климатом и другими опциями.

NLP базируется на сложных ИИ-алгоритмах и ML-подходе. Базовые этапы работы включают распознавание речи, анализ текста, обработку контекста и эмоций, а также формирование ответов. Современные NLP-системы могут не только преобразовывать речь в текст, но и понимать смысл текста, учитывая контекст и эмоциональные оттенки.

Хронология развития NLP началась в середине XX века с идей Алана Тьюринга, а ощутимый прорыв достигнут в конце 1990-х годов с появлением статистических моделей. В 2010-е годы разработка трансформеров BERT и GPT сделала возможным создание робототехники, способной поддерживать осмысленные диалоги

Перспективы развития NLP связаны с дальнейшим улучшением качества распознавания речи и интеграцией этих технологий с Интернетом вещей и облачными решениями. Это приведёт к созданию в большей степени умных и интуитивно понятных систем.

Агрегаты с ИИ становятся базовыми элементами автоматизированных производств в промышленности, ощутимо изменяя подходы к производственным процессам. Эти инновации допускают предприятиям достичь нового уровня продуктивности и качества.

В частности, робототехника выполняет задачи с недоступной людям скоростью и точностью, что ценится на сборочных линиях, при упаковке и обработке материалов. Базовые преимущества робототехнических систем:

Эти преимущества уже применяют на крупнейших предприятиях России, таких как АвтоВАЗ. На заводах компании инициативно внедряются роботизированные линии, которые обеспечивают частичную степень автоматизации производства.

Так, роботизированные манипуляторы, оснащённые ИИ-системами, выполняют задачи по сборке и контролю качества автомобилей. Использование таких методик позволило АвтоВАЗу снизить количество производственных дефектов на 15% за последние три года и сократить время сборки автомобилей на 10%.

Примером продвинутого робота стал роботизированный манипулятор WHEELTEC Moveit, оснащённый технологией компьютерного зрения. Эта технология подарила способность распознавать и обрабатывать объекты в режиме прямой трансляции, а благодаря ML-технологии, WHEELTEC Moveit способен адаптироваться к изменяющимся условиям и выполнять задачи, требующие сложного планирования действий.

Подобные агрегаты инициативно используются на производственных линиях для контроля качества продукции, упаковки и сборки.

Кроме того, современные станки с ИИ, установленные на таких производствах, как АвтоВАЗ, способны анализировать данные о работе оборудования и автоматически корректировать параметры работы для поддержания производительности. Например, на заводе в Тольятти внедрены ИИ-станки, которые могут прогнозировать возможные сбои в работе и предупреждать операторов станков ещё до возникновения таких сбоев. Это позволило снизить количество внеплановых остановок оборудования на 20%, что повысило продуктивность производства.

Робототехника и станки с ИИ не только оптимизируют производство, но и улучшают качество производимой продукции, что важно в условиях растущей конкуренции на рынке.

Искусственный интеллект всё больше незаменим в здравоохранении, где помогает медицинским работникам улучшать качество обслуживания и снижать рабочую нагрузку. Эти технологии обеспечивают точное и объективное лечение, поддерживая врачей во всевозможных областях.

Базовые примеры применения ИИ в медицине:

С каждым годом роль ИИ в здравоохранении растёт, делая ИИ повседневной частью будущего медицины.

В области логистики интеллектуальные машины ощутимо ускоряют процессы хранения и доставки товаров, что ведёт к оптимизации цепочек поставок. ИИ-методики содействуют компаниям повысить продуктивность работы и улучшить качество обслуживания клиентов. ИИ в логистике применяют для следующих целей:

Ярким примером применения ИИ в логистике остаётся роботизированный склад компании Amazon. После покупки Kiva Systems в 2012 году, Amazon запустил первые роботизированные склады в 2014 году.

Роботы на этих складах выполняют до 70% операций, что даёт право сократить время обработки заказов (на 20%) и уменьшить операционные затраты (на 40%). Сегодня не менее 200 000 агрегатов работают на складах Amazon, обеспечивая скорость и точность обработки заказов и поддерживая лидерство компании на рынке.

Умные роботы-исследователи стали центральными инструментами в науке и технике, выполняя задачи, которые слишком опасны или сложны для человека.

Робототехника расширяет горизонты научных исследований и спасательных операций, позволяя исследовать ранее недоступные области:

Эти технологии делают роботов незаменимыми в сложных и опасных ситуациях, помогая людям в исследованиях и спасательных операциях.

Сервис-роботы с ИИ ставятся популярными в сферах обслуживания, весомо улучшая качество услуг и повышая удовлетворённость клиентов. Такое применение охватывает гостиницы, рестораны, торговые центры и другие учреждения. Примеры включают:

На рынке также появляются передовые решения:

Многие модели, такие как Sophia от Hanson Robotics и хирургическое оборудование da Vinci, применяют углублённое обучение для повышения точности и адаптивности. Эти достижения показывают, как искусственный интеллект и робототехника улучшают обслуживание и бизнес-процессы, создавая автономные и интеллектуальные устройства.

Развитие ИИ в робототехнике поднимает ряд вопросов, неразрывно связанных с этическими аспектами и влиянием на общество. Базовые вопросы включают:

Человечество уже продемонстрировало готовность помогать роботам в сложных ситуациях. Примером может служить случай с роботами-доставщиками Яндекса, которые в зимнее время застревали в сугробах. Обычные прохожие охотно помогали извлекать застрявших доставщиков из снежных завалов, демонстрируя привязанность и заботу о технологиях, которые становятся частью повседневности.

А ещё роботы становятся эмоционально интеллигентными. Эмоциональный интеллект в робототехнике — это способность машин распознавать и реагировать на человеческие эмоции. Например, Sophia умеет выражать эмоции и поддерживать эмоциональный контакт с людьми.

Эта способность развивается благодаря не только машинному обучению, но и нейросетевым технологиям, которые помогают анализировать и интерпретировать эмоциональные сигналы. Роботы с таким уровнем эмоционального интеллекта уже работают в отраслях обслуживания и здравоохранения, помогая людям.

Это подчёркивает необходимость осознания и решения этических вопросов о развитии ИИ и робототехники в целом, чтобы обеспечить безопасное и гармоничное интегрирование в общество.