Les robots industriels fournissent les entités physiques nécessaires à l'intelligence incarnée, leur permettant de sentir, de manipuler et de se déplacer dans le monde réel. Le modèle AI Grand fournit un "cerveau" puissant pour les robots industriels, leur permettant d'avoir une intelligence plus avancée.
Contrairement aux robots humanoïdes populaires actuels, les robots industriels intelligents incarnés sont conçus pour les scènes industrielles et conviennent plus aux environnements de production industriels plutôt qu'aux environnements naturels. L'environnement industriel est un environnement simple relativement fermé avec des tâches et des limites spécifiques, il n'y a donc pas besoin de robots humanoïdes adaptés à l'environnement naturel.
Avec la diversification et l'individuation de la demande du marché, l'industrie manufacturière entrera à l'ère de la "production personnalisée". Les lignes de production traditionnelles adoptent souvent un mode de production fixe, qui est difficile à s'adapter aux changements. L'ajout de grands modèles d'IA peut rendre les robots plus flexibles et ajuster automatiquement les stratégies et les processus de fonctionnement en fonction des différentes tâches de production, jouant un rôle important dans la fabrication flexible, ce qui est particulièrement important pour les entreprises de fabrication qui ont besoin d'une production de lots et de variétés de petite et moyenne taille.
Les robots industriels intelligents se développent étape par étape
Différentes tâches de production ont des environnements de production différents, les robots industriels intelligents incarnés doivent avoir un degré élevé d'intelligence, afin de pouvoir basculer de manière flexible entre les tâches de production et s'adapter à différents besoins environnementaux.
Avant la vague d'IA générée, l'industrie des robots industriels a adopté un grand nombre de technologies d'intelligence artificielle, telles que la détection des matériaux entrants, la détection des défauts, l'inspection de la qualité des produits et d'autres liens, et utilise toujours des technologies d'IA traditionnelles telles que la vision par ordinateur.
Cependant, les applications d'IA traditionnelles ne sont que des solutions temporaires et relativement peu coûteuses qui sont limitées par les données et la puissance de calcul. À l'avenir, avec l'évolution continue des grands modèles de l'IA, il sera plus largement utilisé dans tous les aspects de la production industrielle.
Par exemple, dans le domaine de la gestion des applications de palettisation, l'enseignant des travailleurs n'a qu'à appuyer sur l'écran et le robot industriel commence à déplacer automatiquement les marchandises. En quelques minutes, un tas de conteneurs mélangés a été mis à sa place.
Dans le domaine de l'application du robot de soudage, avec la bénédiction de la perception intelligente, de la vision machine et de l'algorithme d'IA, les robots industriels peuvent identifier indépendamment la position de soudure, ajuster les paramètres de soudage, réaliser le suivi de la soudure et atteindre des opérations de soudage de haute qualité et efficaces sans intervention manuelle tout au long du processus.
En tant que machine, avec les progrès de la technologie, le développement intelligent des robots industriels sera forcément progressif. Au début, il coexistera avec les humains dans le même environnement de production pendant longtemps. Avec le développement de la technologie, son degré d'intelligence deviendra de plus en plus élevé, et de plus en plus de fois n'auront pas besoin de collaborer avec les gens pour effectuer des tâches indépendamment. Au stade avancé du développement, une véritable "usine sans pilote" sera réalisée.
Comment réaliser l'intelligence du robot industriel
Bien que l'intégration des grands modèles et robots d'IA ait des perspectives générales, il est toujours confronté à certains défis, comment permettre aux robots industriels d'avoir rapidement la capacité d'effectuer des tâches de production spécifiques, ou comment transférer des compétences professionnelles humaines vers des robots industriels, le noyau est d'atteindre "l'adaptation flexible intelligente" "à travers la" perception de l'environnement "," l'interaction humaine-ordinateur "et" l'optimisation flexible ".
1. Conscience environnementale
Les robots industriels traditionnels ont besoin d'une intervention de programmation manuelle lors de l'exécution de tâches, et adoptent également l'enseignement manuel et d'autres méthodes, tandis que le grand modèle de l'IA souligne que le robot optimise son comportement à travers sa propre perception et ses actions lors de l'exécution de tâches.
Pour que les robots interagissent mieux avec l'environnement, les capteurs existants doivent être optimisés et intégrés en premier. Par exemple, les capteurs visuels (tels que les caméras, le lidar, etc.) peuvent aider les robots à identifier et à localiser des objets; Les capteurs de force permettent au robot de détecter la dureté et la résistance des objets, évitant ainsi les dommages ou les collisions pendant la manipulation et l'assemblage.
2. Interaction Human-Computer
La valeur fondamentale des modèles AI Grand est de permettre aux gens et aux appareils d'interagir au niveau du langage naturel. Les humains peuvent communiquer avec les robots d'une manière à laquelle ils sont habitués, tels que le langage naturel, le langage corporel, les actions, les démonstrations de comportement, etc., brisant fondamentalement l'isolement sémantique entre les humains et les machines. Il établit un moyen de communication efficace entre l'homme et la machine, brise fondamentalement la barrière de la communication de l'homme-machine et modifie le paradigme de l'interaction homme-machine.
Pour y parvenir, les robots industriels doivent avoir des capacités de traitement du langage naturel et des capacités de reconnaissance des émotions, afin que le robot puisse comprendre les instructions de l'opérateur humain et réagir en conséquence. Par exemple, les robots peuvent communiquer avec les opérateurs grâce à la technologie de reconnaissance vocale, obtenir des instructions de tâche ou des commentaires sur l'état du travail, et même interagir par des signaux non verbaux tels que les gestes et les regards.
3. Apprenez à optimiser
En intégrant la perception, la cognition et les capacités de prise de décision, les modèles de l'IA Grands élèvent les robots des unités exécutives à fonction unique aux systèmes intelligents avec des capacités d'apprentissage et d'optimisation autonomes.
Pour y parvenir, les robots doivent être équipés d'apprentissage automatique et d'algorithmes avancés d'apprentissage en profondeur. Et collectez constamment des données de rétroaction de l'environnement et de lui-même, à travers ces algorithmes et données, le robot peut identifier l'espace d'amélioration potentiel à partir de l'expérience historique, ajuster constamment son comportement et optimiser l'efficacité du travail.
Dans la pratique, les entreprises peuvent collecter et traiter les données en temps réel de la ligne de production via la plate-forme d'analyse des mégadonnées, effectuer une analyse approfondie du comportement du robot et optimiser son processus d'apprentissage et sa capacité de prise de décision.
Conclusion
En général, la combinaison de l'intelligence artificielle rend les robots industriels plus flexibles et autonomes dans le processus de production, améliore l'efficacité et la qualité de la production, et peut également réduire le seuil pour l'utilisation des robots industriels, rendre les applications de robots industriels plus populaires et stimuler plus de talents créatifs et innovants pour entrer dans le domaine de la robotique, et promouvoir l'industrie de la fabrication vers une nouvelle étape d'intelligence et d'automation.
Robot Online estime que du niveau de l'entreprise, il peut partir à partir de l'application pratique pour explorer les scénarios d'application de l'intelligence incarnée dans des industries spécifiques, telles que la fabrication intelligente, l'entreposage et la logistique, l'assemblage précis et d'autres domaines. Dans le même temps, piloter et déployer des robots intelligents incarnés le plus tôt possible, accumuler une expérience pratique et favoriser l'optimisation continue de la technologie. Du niveau de la chaîne industrielle, du matériel intelligent, de la plate-forme logicielle au support de service et d'autres aspects du développement commun, favorise la transformation de robots intelligents incarnés d'une seule fonction à une plate-forme multifonctionnelle, afin qu'elle puisse s'adapter à une gamme plus large de besoins industriels, formant un écosystème industriel autour de la technologie intelligente incarnée.
On peut prédire que l'intelligence incarnée devient le principal moteur pour remodeler le modèle concurrentiel de l'industrie manufacturière mondiale, faire passer le robot de "actif" à "son travail" et fournir un soutien à la mise à niveau intelligente de l'industrie manufacturière industrielle. Peut-être que qui peut saisir l'opportunité dans ce domaine peut être le premier à briser le jeu dans l'industrie du robot.