


„Unter den zehn wichtigsten Entwicklungstrends der Robotiktechnologie sind humanoide Roboter unverzichtbar.'
Neue Robotiktechnologie kann den wachsenden Bedarf der Menschen an industrieller Automatisierung, Digitalisierung und Nachhaltigkeit erfüllen. Beispielsweise kann der Materialtransport in Lagerhallen mithilfe autonomer mobiler Roboter (AMRs) und fahrerloser Transportfahrzeuge (FTS) automatisiert werden.
Die Forschungseinrichtung hat kürzlich eine eingehende Studie zu den Erkenntnissen von 8.949 Start-ups und Großunternehmen auf der ganzen Welt zur Entwicklung der Robotiktechnologie durchgeführt und Vorhersagen über die Entwicklungstrends der Robotiktechnologie in getroffen 2023. Branchenexperten weisen darauf hin, dass die Menschen Robotiktrends verstehen und verfolgen müssen, die das Potenzial haben, Unternehmen zu verändern.
Im Folgenden sind die zehn wichtigsten Robotik-Trends und Prognosen für 2023 aufgeführt, die aus der Studie abgeleitet wurden:
1 . Autonome mobile Roboter (AMR)
In der Fertigung arbeiten Arbeiter häufig in gefährlichen Umgebungen wie giftigen Chemikalien, engen Räumen oder schweren Maschinen. Autonome mobile Roboter nutzen Sensoren, künstliche Intelligenz und Computer-Vision-Technologie, um ihre Umgebung zu beobachten, zu verstehen und autonom zu navigieren. Beispielsweise verwenden autonome mobile Roboter (AMRs) in Lagerhäusern Scanner, um die Lagerbestände zu überwachen, die Materialhandhabung zu automatisieren und eine Erschöpfung der Lagerbestände zu verhindern. Um die Arbeit zu beschleunigen, können autonome mobile Roboter Komponenten und Teile auch über weite Strecken innerhalb von Fabriken transportieren.
2. Intelligenter Roboter
Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz und Robotik können intelligente Roboter Echtzeitinformationen nutzen, um ihre Arbeit zu optimieren . Große Datensätze und Echtzeitdaten werden auch verwendet, um Robotern beizubringen, genauer und effektiver zu werden. Dadurch können sie ihre Umgebung besser wahrnehmen, Objekte schneller unterscheiden und selbstständig navigieren.
3. Kollaborative Roboter
Im Vergleich zu herkömmlichen Industrierobotern verfügen kollaborative Roboter über fortschrittliche Sensoren und Algorithmen, die mit den Arbeitern zusammenarbeiten, und bieten Sicherheit der umliegenden Arbeitnehmer muss gewährleistet sein. Um Produktionsaktivitäten wie das Schweißen von Teilen und das Bohren von Löchern zu automatisieren, setzen sie hauptsächlich End-of-Arm-Tooling-Operationen (EOAT) ein. Diese Roboter helfen Arbeitern beim Transport gefährlicher Gegenstände wie Metallprodukte, Polymere und andere Materialien.
4. Roboter als Service
Die Entwicklung und Wartung von Robotern ist ein kostspieliger und zeitaufwändiger Prozess. Aufgrund dieser Einschränkungen sind viele Unternehmen, insbesondere kleine Unternehmen, nicht in der Lage, Robotik in ihre Abläufe zu integrieren und müssen Robots-as-a-Service nutzen.
5. Roboter-Cybersicherheit
Durch die Integration des IoT und die steigenden Konnektivitätsanforderungen sind Roboter zum Hauptziel geworden von Cyberangriffen. Darüber hinaus müssen Roboter aufgrund ihres weit verbreiteten Einsatzes in der Verteidigungs-, Fertigungs-, Gesundheitswesen- und Luft- und Raumfahrtindustrie vor illegalem Zugriff und Eindringen geschützt werden. Der Einsatz einer robotergestützten Cybersicherheitslösung schützt Endpunkte und Konnektivitätsstacks, um Datenschutzverletzungen und Anlagenausfälle zu verhindern.
6. Drohnen
Dank der Entwicklung von Edge Computing, Hochleistungsrechnen und Netzwerktechnologie sind Startups jetzt in der Lage, größer zu werden Einsatzbereiche Reichweite und Fähigkeiten von Drohnen. Sie nutzen Drohnen, um Waren auszuliefern, Luftdaten zu sammeln, Infrastruktur zu inspizieren und eine Vielzahl von Operationen durchzuführen. In der Landwirtschaft eingesetzte Drohnen können Pestizide versprühen und an bestimmten Orten Samen aussäen, während sie gleichzeitig das Pflanzenwachstum überwachen und die Bewegung des Viehbestands verfolgen. Die Anpassungsfähigkeit von Drohnen hat die Integration in den Transport auf der letzten Meile von Dingen wie Lebensmitteln und medizinischen Hilfsgütern beschleunigt.
7. Internet der Dinge
Wenn sich die Robotik auf Fertigung, Interaktion und autonomes Verhalten konzentriert, bietet das Internet der Dinge Erfassung, Überwachung und Verfolgung Funktionalität. Die Leistung des Roboters wird durch eine Edge-Computing-Plattform gesteuert, die durch das Sammeln und Versenden von Daten Feedback-gesteuerte Arbeitsabläufe ermöglicht. Dank der jüngsten Fortschritte im Edge-IoT sind Roboterhersteller nun in der Lage, die Datenverarbeitung näher an die Datenquelle zu verlagern. Dadurch kann der Roboter Daten nahezu in Echtzeit nutzen und die Arbeitseffizienz maximieren.
8. Humanoide Roboter
In der Zeit nach der Epidemie werden zunehmend humanoide Roboter zur berührungslosen Reinigung und Patientenversorgung eingesetzt arbeiten. Darüber hinaus werden sie bei Kraftwerksinspektionen, Wartungs- und Wiederherstellungsmaßnahmen nach einer Katastrophe eingesetzt, um Arbeiter aus gefährlichen Umgebungen zu retten. Neben der Begrüßung der Gäste an der Rezeption kümmern sich humanoide Roboter auch um kranke und ältere Menschen. Wie andere Roboter automatisieren sie die Arbeit, um Kosten zu senken und die Produktion zu steigern.
9. Automatisch geführte Fahrzeuge
In Lagern, Vertriebszentren und Produktionsstätten werden Materialien häufig mit fahrerlosen Transportfahrzeugen transportiert. Ihre Bewegung wird durch Software und ein sensorbasiertes Navigationssystem gesteuert, das einem vorgegebenen Pfad folgt.
10. Assistenzroboter
Immer mehr Menschen werden von der Unabhängigkeit und höheren Lebensqualität profitieren, die Assistenzroboter bieten. Um Menschen wahrzunehmen, zu verarbeiten und mit ihnen zu kommunizieren, nutzen Assistenzroboter Sensoren und intelligente Algorithmen, um den Menschen ein unabhängiges und sicheres Leben in ihren eigenen vier Wänden zu ermöglichen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt von„Unter den zehn wichtigsten Entwicklungstrends der Robotiktechnologie sind humanoide Roboter unverzichtbar.'. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
