Искусственный интеллект в робототехнике. Умные роботы для умных решений

Компьютерное зрение

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.

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.

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.

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

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.

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.

Применение AI в робототехнике. Умные роботы для умных решений

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.

Логическим продолжением детектирования является трекинг, то есть вначале объект обнаружен, затем начинается отслеживание его перемещений. Роботам это нужно, чтобы понимать визуальную сцену и учиться прогнозировать действия других объектов, что незаменимо, например, для беспилотных автомобилей.
Другие задачи компьютерного зрения — это сегментация изображения (понимание, где пол, где стена, а где дверь) и оценка глубины. Последнее подразумевает понимание расстояния до того или иного объекта и решается восстановлением трехмерной геометрии по серии двухмерных фотоснимков.

Отдаленно эта технология схожа с принятием решений, но аналитики Сбербанка выделили ее отдельным пунктом. Причина — потенциал широкого применения именно рекомендательных систем в сервисной робототехнике. Речь идет о предложении товаров и услуг, таргетированной рекламе, подборке кинофильмов и музыки. Применительно же к роботам технология может привести к распространению роботов-официантов или продавцов-консультантов.

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.

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.

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.

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.

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.