10 трендов промышленной робототехники |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-01-18 18:39 Промышленные роботы становятся неотъемлемым элементом современного производства и своеобразным маркером его соответствия передовому уровню технологий. Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ определил с помощью системы анализа больших данных iFORA ключевые тренды роботизации промышленности. Главные выводы: — На смену громоздким и сложным в обслуживании промышленным роботам приходят компактные коботы (№1 в рейтинге). Они выполняют те же операции, что и классические роботы, при этом более безопасны и могут применяться в одном пространстве с людьми и напрямую взаимодействовать с ними. — Благодаря интеграции ИИ-решений (№2), в частности машинного обучения, компьютерного зрения, предиктивной аналитики и др., промышленные роботы становятся все более умными, адаптивными и маневренными. Особый вид ИИ-алгоритмов — роевой интеллект (№8) — используется для управления большими парками автономных роботов, взаимодействующих друг с другом в режиме реального времени. — Не требуют постоянного контроля оператора автономные мобильные роботы (№4), которые могут взаимодействовать с не определенной заранее внешней средой, оценивать пространство (с использованием лидаров) и на основе обучения с подкреплением вырабатывать оптимальную траекторию движения. — Прогнозировать, тестировать и оптимизировать работу систем и оборудования, вносить изменения в производственные линии без остановки производства становится возможным с помощью цифровых двойников (№3) и технологий VR/AR (№5). — Значительно усиливают адаптивность производства мобильные манипуляторы (MoMas) (№6), которые легко интегрируются в существующие производственные линии, при этом могут перемещаться по цехам и выполнять различные задачи, начиная от транспортировки материалов и заканчивая сборкой или обработкой деталей. — Для выполнения мелких операций с минимальной погрешностью востребованы высокоточные роботы (№7), например, в медицине и авиастроении. Роботы с повышенной грузоподъемностью (№9) способны поднимать вес до 5 тонн. — Сложные манипуляции в экстремальных условиях (микрогравитации) выполняют роботы для освоения космоса (№10). Эксплуатация подобных роботов открывает новые перспективы автоматизации космических миссий, обслуживания космических станций, ремонта космических аппаратов, строительства инфраструктуры на поверхности малых небесных тел или спутников и, в частности, освоения Луны и Марса. Резюме: главные тренды роботизации промышленности связаны с непрерывным развитием цифровых технологий, обеспечивающих те или иные улучшения робототехнических систем и устройств как на уровне конструктивных и функциональных характеристик, так и подходов к управлению ими. Ключевыми задачами становятся повышение точности и надежности оборудования, а также увеличение мобильности и грузоподъемности роботов. Эффективное управление достигается главным образом за счет интеграции решений на основе ИИ, роевого интеллекта, цифровых двойников и AR/VR. Источник: pbs72.ru Комментарии: |
|