Искусственный интеллект в робототехнике. Умные роботы для умных решений

Искусственный интеллект в робототехнике. Умные роботы для умных решений

Роботы с ии

Искусственный интеллект (ИИ) в робототехнике — быстроразвивающееся направление науки и техники.

Сегодня интеллектуальные робо-модели легко выполняют рутинные задачи, располагая способностью к самообучению, адаптации и принятию решений в сложных и непостоянных условиях.

Робототехника быстро развивается благодаря интеграции машинного обучения и компьютерного зрения, что расширяет возможности для роботов в постоянно меняющихся сферах.

Разработка и совершенствование ИИ в робототехнике помогают создавать устройства, которые востребованы, а где-то даже незаменимы как в быту, так и на производстве.

Время чтения: 22 минуты

Применение AI в робототехнике. Умные роботы для умных решений

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.

Робот с ии
Уже выпускают роботов, все больше походящих на людей

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

  • Фёдор, разработанный в России для сложных и опасных задач: например, спасательных операций. Фёдор управляется дистанционно и способен имитировать человеческие движения, что делает его незаменимым в экстремальных условиях;
  • София, созданная компанией Hanson Robotics, знаменита собственной способностью вести осмысленные беседы и распознавать эмоции. Этот робот-гуманоид стал первым в мире, получившим гражданство, и энергично участвует в международных форумах, символизируя потенциал искусственного интеллекта в социальном взаимодействии;
  • Роботы-доставщики Яндекса демонстрируют плодотворную интеграцию ИИ в городскую инфраструктуру. Эти машины самостоятельно доставляют товары в больших городах России, улучшая производительность доставки и снижая нагрузку на курьеров.

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

Основные технологии и направления Искусственного Интеллекта

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

Машинное обучение

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.

Робот шахматист
Робот анализирует шахматную доску и планирует следующий ход

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:

  • Обучение на размеченных данных, где роботы получают примеры логических решений для конкретных задач. Это важно на производстве, где требуется максимальная точность;
  • Использование нейронных сетей для обработки сложных данных: видео и изображений, помогает машинам принимать сложные решения и распознавать объекты;
  • Анализ данных без заранее установленных меток способствует выявлять скрытые закономерности и адаптироваться к новым условиям.

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.

Компьютерное зрение

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:

  • Распознавание и классификация объектов, что преимущественно важно в автоматизации процессов логистики и производства;
  • Применение визуальной информации для безопасного перемещения в сложных условиях и предотвращения столкновений;
  • Проверка продукции на производственных линиях с помощью осмотра для обнаружения дефектов и недостатков.

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.

Зрение
Робот с камерой вместо глаз, который анализирует изображение на экране, показывающем распознавание образов

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

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.

Обработка естественного языка и голосовое управление

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.

Использование ИИ в различных отраслях

Промышленное производство

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:

  • Круглосуточная работа, что снижает затраты на рабочую силу и повышает производительность;
  • Компьютерное зрение для визуального контроля качества на каждом этапе производства, что помогает сократить количество дефектов;
  • Адаптивные технологии и программы планирования действий, которые дают возможность оперативно перенастраивать производственные линии для новых продуктов или изменения в производстве.

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.

Медицина

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:

  • Улучшение точности хирургических операций. Роботизированное оборудование, такое как da Vinci, проводит сложные манипуляции с минимальными разрезами, способствуя восстановлению пациентов. Не менее 10 миллионов операций уже выполнено с помощью da Vinci;
  • Анализ медицинских изображений и данных. ИИ-платформы, такие как IBM Watson Health, анализируют МРТ, КТ и лабораторные данные, помогая выявлять патологии на ранних стадиях. В одном исследовании Watson Health показал точность диагностики онкозаболеваний на уровне 93%;
  • Сервисные роботы-помощники. ReWalk и Lokomat, помогают пациентам восстанавливаться после травм и операций, улучшая качество жизни пациентов. Их использование ускоряет восстановление двигательных функций на 20–30%.

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

Складирование и логистика

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:

  • Автоматизация склада. ИИ-системы управляют размещением товаров, перемещением и подготовкой к отправке, что снижает время обработки заказов и минимизирует ошибки;
  • Анализ данных для маршрутизации. ИИ анализирует дорожные условия, погоду и спрос на товары, определяя разумные маршруты доставки, что помогает сократить затраты на топливо и улучшить сроки доставки;
  • Мониторинг местоположения товаров. ИИ отслеживает товары на этапах цепочки поставок, обеспечивая точность и надёжность доставки, а также позволяя оперативно реагировать на проблемы и корректировать маршруты.

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.

Исследования и разработки

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:

  • Самостоятельный сбор данных. Марсоходы Curiosity и Perseverance играют первостепенную роль в космических миссиях НАСА, обеспечивая сбор и анализ данных о поверхности Марса и его атмосфере. Эти данные помогают изучать марсианскую почву и искать следы древней жизни;
  • Анализ в экстремальных условиях. В океанографии, роботы ROV и AUV исследуют глубины океанов, где условия давления делают роботов незаменимыми. Например, Nereus достиг дна Марианской впадины на глубине свыше 10 000 метров, предоставив исключительные данные о самых глубинных частях океана;
  • Реакция на опасности. Роботы-спасатели, такие как PackBot компании iRobot, предприимчиво применяются в зонах стихийных бедствий и аварий. PackBot использовался на АЭС «Фукусима-1» для обследования повреждённых реакторов, передавая служебную информацию о радиации и состоянии оборудования.
  • Прогрессивные технологии. Робот WHEELTEC Tracked Vehicle ROS, оснащённый гусеничным шасси, предназначен для работы в экстремальных условиях, таких как зоны бедствий или ядерные объекты. С помощью адаптивных технологий и машинного обучения робототехника анализирует окружение и передаёт данные в режиме прямой трансляции, поддерживая оперативное реагирование.
Робот на гусеницах
Робот на гусеничном шасси WHEELTEC преодолевает труднопроходимую горную местность

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

Сфера услуг

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:

  • Приветствие гостей и помощь в навигации: роботизированные работники снижают нагрузку на «живой» персонал, направляют и ориентируют гостей, занимаются рассадкой и презентацией меню;
  • Уборка помещений: машины-уборщики обеспечивают стандарты гигиены;
  • Обслуживание заказов: роботы доставляют товары и напитки, увеличивая продуктивность ресторанов и отелей.
Робот на кухне
Робот-помощник на кухне

На рынке также появляются передовые решения:

  • Роботы-бармены: такие как Tipsy стартапа Makr Shakr, которые готовят коктейли и взаимодействуют с клиентами, и RoboBar от Robo Hospitality, снижающий время ожидания напитков;
  • Роботы-секретари: например, Nao компании SoftBank Robotics управляет встречами и регистрацией посетителей, а Pepper, также от SoftBank Robotics, помогает в навигации и взаимодействует с клиентами;
  • Автономные машины: беспилотные автомобили компании Waymo и Cruise уже благополучно проходят испытания, а автономные тракторы от John Deere повышают продуктивность сельского хозяйства;
  • Интеграция с облачными технологиями и IoT: например, умные дома и робот-уборщик Roomba от iRobot, использующий облачные сервисы для планирования уборки.

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.

Этические и социальные вопросы

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

  • Надёжность за автономные решения, принимаемые роботами. Необходимо определить, кто несёт риски за ошибки или неудачи, вызванные действиями роботов. Например, в случае аварии, вызванной автономным транспортным средством, важно чётко определить ответственность: разработчики, производители или операторы;
  • Применение ИИ и робототехники связано с необходимостью сбора и анализа объёмов данных, что может вызвать обеспокоенность по поводу защиты личной информации. Большие объёмы данных, которые собирают устройства, требуют строгих мер по защите и анонимизации информации, чтобы предотвратить утечку или неправомерное использование;
  • Воздействие на рынок труда. Автоматизация процессов может сократить количество рабочих мест, поэтому приходится разрабатывать программы переподготовки и адаптации работников. Например, в некоторых странах уже внедрены государственные инициативы по переподготовке работников, чьи профессии становятся менее востребованными из-за автоматизации.
ии и человек
Важен баланс между технологией и человечеством

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.

Для развития умных машин, которые становятся повседневной частью будущего, искусственный интеллект попросту необходим. Эти методики не только улучшают производственные процессы, но и меняют повседневную жизнь.

С правильным управлением и серьёзным подходом ИИ-роботы могут принести преимущества, улучшая качество жизни и расширяя человеческое преимущество. Прогресс в этой области требует внимательного изучения и анализа, чтобы обеспечить сбалансированное и этичное развитие технологий, которое принесёт пользу обществу в итоге.

На рынке уже доступны как готовые решения, так и конструкторы, допускающие создавать и адаптировать робототехнику под коммерческие задачи. Например, компании RobotShop и Makeblock выпускают роботов и комплектующих для разных сфер — от образовательных роботов до промышленных решений.

Эти платформы легко интегрировать и настраивать для специфических задач: автоматизации офисных процессов, обслуживания клиентов, или даже сложных лабораторных исследований. С этими инструментами организации и предприниматели могут быстро разрабатывать и внедрять технологические решения, отвечающие оригинальным требованиям и целям.

Технологии ИИ и робототехники преобразуют наш мир, открывают перед нами бесконечные преимущества для инноваций и улучшений в будущем.


Количество показов: 252
16.09.2024
Понравилась статья? Поделитесь ей в ваших социальных сетях:

Возврат к списку