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【天富平台登录地址】深度学习将使机器人轻松掌握和移动对象

人工智能(AI)和机器学习(作为人工智能的一个子集),除了使常用设备变得更强大之外,还在几乎所有企业中打开了新的机遇。

就像任何人所期望的那样,人工智能和机器学习经常被应用到机器人上进行改进。工业界使用的机器人可以帮助组织以更少的错误完成更多的事情。显然,在工作环境中添加机器人时,安全性是关键,这就是某些人工智能机器人组织正在创建解决方案的原因,在这些解决方案中,机器人可以理解当前环境中的情况并做出同样的反应。

Veo Robotics公司拥有一个工业机器人系统,可整合计算机视觉、人工智能和传感器。这种布置使机器可以在更高的效率下工作。

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因此,此时机器人不受外壳的限制,但人身安全仍然是重中之重。Veo Robotics公司创新技术使机器人能够强有力地评估它必须与个人保持多远距离才能尝试不击中它。

同样,也有配备了人工智能创新的自主移动机器人(AMR),使这些机器能够熟练掌握仓库的布局,并实时安全地绕过仓库障碍物。这些车辆运输零件和制成品,使人们免于一项可能使他们每天采取数千步的任务。

深度学习在机器学习领域已有30多年的历史了。无论如何,当深度神经网络算法和硬件的发展开始具有巨大潜力时,它就被感知并得到了一致的使用。深度学习可以通过计算能力和所需的数据集进行培养,而这些数据集最终将成为机器学习的开创性资源。

训练机器人和机器学习的方法要求工程师和科学家选择人工智能的学习方式。下一个领域专家将就机器人如何在任务范围内工作以及如何工作提出建议。它们还确定了机器人为物流专家和安全顾问提供帮助的亮点。深度学习围绕机器人应从根源出发的领域展开。

加州大学伯克利分校的研究人员开发了新的人工智能程序,使机器人能够快速具有能力抓住并轻松移动物体,从而使它们能够尽快在仓库环境中为人类提供帮助。

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通过机器学习的人工智能机器人获得了两个重要过程-规划和学习。规划类似于指示机器人的实际方法,该方法假定机器人以移动每个关节以完成任务所需的速度工作。例如,由机器人抓取物品是计划输入。

仓库至今仍基本上是人为工作的,因为机器人仍然难以可靠地抓住许多不同的物体。Goldberg说,“在汽车装配线上,类似的机芯一次又一次地重新雾化,其目标是可以实现机器人化。但是,在仓库中,每个请求都是唯一的。

Goldberg和加州大学伯克利分校的博士后科学家Jeffrey Ichnowski制作了一个可抓紧优化的运动计划器,可以确定机器人如何拾取物体以及如何将物体从一个位置开始转移到另一个位置。

但是,该组织者产生的动作是生涩的。虽然可以更改产品的边界以创建更平滑的运动,但是这些估计平均需要大约半分钟才能计算出来。

在这项新研究中,Goldberg和Ichnowski与加州大学伯克利分校的研究生Yahav Avigal和本科生VishalSatish组成一个团队,通过集成深度学习神经网络极大地加快了运动计划器的计算时间。

通过将神经网络与运动计划器整合在一起,该小组将正常的计算时间从29秒减少到80毫秒,即不到十分之一秒。Goldberg预测,随着机器人技术的这种进步以及不同的进步,机器人将在未来几年内帮助仓库环境。

Goldberg说:“由于发生疫情,寻找食物、药品、服装和许多其他事物的方式已经改变,即使疫情结束之后,个人仍可能继续以这种方式购物。这是机器人为工作人员提供支持的令人兴奋的新机会。”

人工智能和机器学习的进展迅速。拥有工程技术或相关领域的个人应与此类改进并肩作战,并努力了解这种进展如何对他们的工作产生长期或长期的影响。

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