औद्योगिक रोबोट सन्निहित बुद्धिमत्ता के लिए आवश्यक भौतिक संस्थाओं को प्रदान करते हैं, उन्हें वास्तविक दुनिया में समझ में आने, हेरफेर करने और आगे बढ़ने में सक्षम बनाते हैं। एआई ग्रैंड मॉडल औद्योगिक रोबोट के लिए एक शक्तिशाली "मस्तिष्क" प्रदान करता है, जिससे उन्हें अधिक उन्नत बुद्धिमत्ता करने में सक्षम होता है।
वर्तमान लोकप्रिय ह्यूमनॉइड रोबोट के विपरीत, सन्निहित बुद्धिमान औद्योगिक रोबोट औद्योगिक दृश्यों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं और प्राकृतिक वातावरण के बजाय औद्योगिक उत्पादन वातावरण के लिए अधिक उपयुक्त हैं। औद्योगिक वातावरण विशिष्ट कार्यों और सीमाओं के साथ एक अपेक्षाकृत बंद, सरल वातावरण है, इसलिए ह्यूमनॉइड रोबोट की कोई आवश्यकता नहीं है जो प्राकृतिक वातावरण के लिए उपयुक्त हैं।
बाजार की मांग के विविधीकरण और संपन्नता के साथ, विनिर्माण उद्योग "अनुकूलित उत्पादन" के युग में प्रवेश करेगा। पारंपरिक उत्पादन लाइनें अक्सर एक निश्चित उत्पादन मोड को अपनाती हैं, जो परिवर्तनों के अनुकूल होना मुश्किल है। एआई बड़े मॉडल के अलावा रोबोट को अधिक लचीला बना सकता है और विभिन्न उत्पादन कार्यों के अनुसार ऑपरेशन रणनीतियों और प्रक्रियाओं को स्वचालित रूप से समायोजित कर सकता है, लचीले विनिर्माण में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो विशेष रूप से विनिर्माण उद्यमों के लिए महत्वपूर्ण है जिन्हें छोटे और मध्यम आकार के बैच और बहु-विवाह उत्पादन की आवश्यकता होती है।
बुद्धिमान औद्योगिक रोबोट कदम दर कदम विकसित कर रहे हैं
विभिन्न उत्पादन कार्यों में अलग -अलग उत्पादन वातावरण होते हैं, सन्निहित बुद्धिमान औद्योगिक रोबोट में उच्च स्तर की बुद्धिमत्ता होनी चाहिए, ताकि उत्पादन कार्यों के बीच लचीले ढंग से स्विच करने और विभिन्न पर्यावरणीय आवश्यकताओं के अनुकूल होने में सक्षम हो।
उत्पन्न एआई की लहर से पहले, औद्योगिक रोबोट उद्योग ने बड़ी संख्या में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों को अपनाया है, जैसे कि आने वाली सामग्री का पता लगाने, दोष का पता लगाने, उत्पाद गुणवत्ता निरीक्षण और अन्य लिंक, और अभी भी कंप्यूटर विजन जैसी पारंपरिक एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग कर रहा है।
हालांकि, पारंपरिक एआई अनुप्रयोग केवल अस्थायी और अपेक्षाकृत कम लागत वाले समाधान हैं जो डेटा और कंप्यूटिंग शक्ति द्वारा सीमित हैं। भविष्य में, एआई बड़े मॉडलों के निरंतर विकास के साथ, यह औद्योगिक उत्पादन के सभी पहलुओं में अधिक व्यापक रूप से उपयोग किया जाएगा।
उदाहरण के लिए, पैलेटाइजिंग एप्लिकेशन को संभालने के क्षेत्र में, कार्यकर्ता शिक्षक को केवल स्क्रीन पर टैप करने की आवश्यकता होती है, और औद्योगिक रोबोट स्वचालित रूप से माल को स्थानांतरित करना शुरू कर देता है। कुछ ही मिनटों में, कंटेनरों के एक जंबल पाइल को उसके उचित स्थान पर रखा गया था।
वेल्डिंग रोबोट एप्लिकेशन के क्षेत्र में, बुद्धिमान धारणा, मशीन विजन और एआई एल्गोरिथ्म के आशीर्वाद के साथ, औद्योगिक रोबोट स्वतंत्र रूप से वेल्ड स्थिति की पहचान कर सकते हैं, वेल्डिंग मापदंडों को समायोजित कर सकते हैं, वेल्ड ट्रैकिंग प्राप्त कर सकते हैं, और पूरी प्रक्रिया में मैनुअल हस्तक्षेप के बिना उच्च गुणवत्ता और कुशल वेल्डिंग संचालन प्राप्त कर सकते हैं।
एक मशीन के रूप में, प्रौद्योगिकी की प्रगति के साथ, औद्योगिक रोबोटों का बुद्धिमान विकास क्रमिक होने के लिए बाध्य है। प्रारंभिक चरण में, यह लंबे समय तक एक ही उत्पादन वातावरण में मनुष्यों के साथ सह -अस्तित्व में रहेगा। प्रौद्योगिकी के विकास के साथ, इसकी बुद्धिमत्ता की डिग्री उच्च और उच्चतर हो जाएगी, और अधिक से अधिक बार लोगों के साथ सहयोग करने की आवश्यकता नहीं होगी ताकि स्वतंत्र रूप से कार्यों को पूरा किया जा सके। विकास के उन्नत चरण में, एक सच्चे "मानवरहित कारखाने" का एहसास होगा।
औद्योगिक रोबोट खुफिया को कैसे महसूस करें
यद्यपि एआई बड़े मॉडल और रोबोटों के एकीकरण में व्यापक संभावनाएं हैं, यह अभी भी कुछ चुनौतियों का सामना करता है, कैसे औद्योगिक रोबोटों को जल्द ही विशिष्ट उत्पादन कार्यों को करने की क्षमता है, या मानव पेशेवर कौशल को औद्योगिक रोबोटों में कैसे स्थानांतरित किया जाए, कोर "पर्यावरणीय धारणा", "मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन" और "लर्निंग ऑप्टिमाइज़ेशन" के माध्यम से "बुद्धिमान लचीले अनुकूलन" को प्राप्त करना है।
1। पर्यावरण जागरूकता
पारंपरिक औद्योगिक रोबोटों को कार्य करते समय मैनुअल प्रोग्रामिंग हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है, और मैनुअल शिक्षण और अन्य तरीकों को भी अपनाते हैं, जबकि एआई बड़े मॉडल इस बात पर जोर देते हैं कि रोबोट कार्यों का प्रदर्शन करते समय अपनी धारणा और कार्यों के माध्यम से अपने व्यवहार का अनुकूलन करता है।
रोबोट के लिए पर्यावरण के साथ बेहतर बातचीत करने के लिए, मौजूदा सेंसर को पहले अनुकूलित और एकीकृत करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, दृश्य सेंसर (जैसे कैमरा, लिडार, आदि) रोबोट को वस्तुओं की पहचान और पता लगाने में मदद कर सकते हैं; फोर्स सेंसर रोबोट को वस्तुओं की कठोरता और प्रतिरोध को महसूस करने की अनुमति देते हैं, जिससे हैंडलिंग और असेंबली के दौरान क्षति या टकराव से बचना चाहिए।
2। मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन
एआई ग्रैंड मॉडल का मुख्य मूल्य लोगों और उपकरणों को प्राकृतिक भाषा स्तर पर बातचीत करने में सक्षम बनाना है। मनुष्य रोबोट के साथ उन तरीकों से संवाद कर सकते हैं जिनके वे आदी हैं, जैसे कि प्राकृतिक भाषा, बॉडी लैंग्वेज, क्रियाएं, व्यवहार प्रदर्शन, आदि, मौलिक रूप से मनुष्यों और मशीनों के बीच शब्दार्थ अलगाव को तोड़ते हैं। यह मानव और मशीन के बीच संचार का एक कुशल तरीका स्थापित करता है, मौलिक रूप से मानव-मशीन संचार के अवरोध को तोड़ता है, और मानव-मशीन इंटरैक्शन के प्रतिमान को बदलता है।
इसे प्राप्त करने के लिए, औद्योगिक रोबोटों को कुछ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्षमताओं और भावना मान्यता क्षमताओं की आवश्यकता होती है, ताकि रोबोट मानव ऑपरेटर के निर्देशों को समझ सके और तदनुसार प्रतिक्रिया कर सके। उदाहरण के लिए, रोबोट वॉयस रिकग्निशन टेक्नोलॉजी के माध्यम से ऑपरेटरों के साथ संवाद कर सकते हैं, काम की स्थिति पर कार्य निर्देश या प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकते हैं, और यहां तक कि गैर-मौखिक संकेतों जैसे कि इशारों और झलकियों के माध्यम से बातचीत कर सकते हैं।
3। अनुकूलन करना सीखें
धारणा, अनुभूति और निर्णय लेने की क्षमताओं को एकीकृत करके, एआई ग्रैंड मॉडल रोबोट को एकल-कार्य कार्यकारी इकाइयों से स्वायत्त सीखने और अनुकूलन क्षमताओं के साथ बुद्धिमान प्रणालियों तक बढ़ाते हैं।
इसे प्राप्त करने के लिए, रोबोट को उन्नत मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एल्गोरिदम से लैस करने की आवश्यकता है। और लगातार पर्यावरण और स्वयं से प्रतिक्रिया डेटा एकत्र करें, इन एल्गोरिदम और डेटा के माध्यम से, रोबोट ऐतिहासिक अनुभव से संभावित सुधार स्थान की पहचान कर सकता है, लगातार अपने व्यवहार को समायोजित कर सकता है, और कार्य दक्षता का अनुकूलन कर सकता है।
व्यवहार में, उद्यम बिग डेटा विश्लेषण प्लेटफॉर्म के माध्यम से उत्पादन लाइन से वास्तविक समय के डेटा को एकत्र और संसाधित कर सकते हैं, रोबोट के व्यवहार का गहन विश्लेषण कर सकते हैं, और इसकी सीखने की प्रक्रिया और निर्णय लेने की क्षमता का अनुकूलन कर सकते हैं।
निष्कर्ष
सामान्य तौर पर, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का संयोजन औद्योगिक रोबोट को उत्पादन प्रक्रिया में अधिक लचीला और स्वायत्त बनाता है, उत्पादन दक्षता और गुणवत्ता में सुधार करता है, और औद्योगिक रोबोट के उपयोग के लिए दहलीज को भी कम कर सकता है, औद्योगिक रोबोट अनुप्रयोगों को अधिक लोकप्रिय बना सकता है, और रोबोटिक्स के क्षेत्र में प्रवेश करने के लिए अधिक रचनात्मक और अभिनव प्रतिभाओं को उत्तेजित कर सकता है, और निर्माण उद्योग को एक नए चरण और स्वचालन के लिए बढ़ावा दे सकता है।
रोबोट ऑनलाइन का मानना है कि उद्यम स्तर से, यह विशिष्ट उद्योगों में सन्निहित बुद्धिमत्ता के आवेदन परिदृश्यों का पता लगाने के लिए व्यावहारिक अनुप्रयोग से शुरू हो सकता है, जैसे कि बुद्धिमान विनिर्माण, वेयरहाउसिंग और लॉजिस्टिक्स, सटीक विधानसभा और अन्य क्षेत्र। उसी समय, पायलट और तैनाती ने जितनी जल्दी हो सके बुद्धिमान रोबोट को सन्निहित किया, व्यावहारिक अनुभव को संचित किया, और प्रौद्योगिकी के निरंतर अनुकूलन को बढ़ावा दिया। औद्योगिक श्रृंखला स्तर, बुद्धिमान हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म से सेवा समर्थन और सामान्य विकास के अन्य पहलुओं से, एक एकल फ़ंक्शन से एक बहु-कार्यात्मक मंच के लिए सन्निहित बुद्धिमान रोबोट के परिवर्तन को बढ़ावा दें, ताकि यह औद्योगिक जरूरतों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अनुकूल हो, जो सन्निहित बुद्धिमान प्रौद्योगिकी के आसपास एक औद्योगिक पारिस्थितिकी तंत्र बना सकता है।
यह भविष्यवाणी की जा सकती है कि सन्निहित बुद्धिमत्ता वैश्विक विनिर्माण उद्योग के प्रतिस्पर्धी पैटर्न को फिर से आकार देने के लिए प्रमुख प्रेरक शक्ति बन रही है, जिससे रोबोट को "सक्रिय" से "खुद के काम" में बदलना और औद्योगिक निर्माण उद्योग के बुद्धिमान उन्नयन के लिए सहायता प्रदान करना है। शायद, जो इस क्षेत्र में अवसर को जब्त कर सकते हैं, रोबोट उद्योग में खेल को तोड़ने वाले पहले व्यक्ति हो सकते हैं।