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'Parmi les dix principales tendances importantes en matière de développement de la technologie robotique, les robots humanoïdes sont indispensables'
'Parmi les dix principales tendances importantes en matière de développement de la technologie robotique, les robots humanoïdes sont indispensables'
La technologie robotique émergente peut répondre aux besoins croissants des gens en matière d'automatisation industrielle, de numérisation et de durabilité. Par exemple, la manutention des matériaux dans les entrepôts peut être automatisée à l'aide de robots mobiles autonomes (AMR) et de véhicules à guidage automatique (AGV).
L'institut de recherche a récemment mené une étude approfondie des idées de 8 949 start-ups et grandes entreprises du monde entier sur le développement de la technologie robotique et a fait des prédictions sur les tendances de développement de la technologie robotique en 2023. Les experts du secteur soulignent que les gens doivent comprendre et suivre les tendances de la robotique qui ont le potentiel de transformer les entreprises.
Voici les dix principales tendances et prévisions de l'étude en matière de robotique pour 2023 :
1 Robots mobiles autonomes (AMR)
Dans le secteur manufacturier, les travailleurs travaillent souvent dans des produits chimiques toxiques, dans des espaces confinés ou dans des endroits dangereux. environnements tels que les machines lourdes. Les robots mobiles autonomes utilisent des capteurs, l’intelligence artificielle et la technologie de vision par ordinateur pour observer et comprendre leur environnement et naviguer de manière autonome. Par exemple, les robots mobiles autonomes (AMR) dans les entrepôts utilisent des scanners pour surveiller les niveaux de stock, automatiser la manutention des matériaux et éviter l'épuisement des stocks. Pour accélérer le travail, les robots mobiles autonomes peuvent également transporter des composants et des pièces sur de longues distances au sein des usines.
2. Robots intelligents
Grâce à la combinaison de l'intelligence artificielle et de la robotique, les robots intelligents peuvent utiliser des informations en temps réel pour optimiser leur travail. De vastes ensembles de données et des données en temps réel sont également utilisés pour entraîner les robots à devenir plus précis et plus efficaces. Ainsi, ils sont capables de mieux percevoir leur environnement, de distinguer les objets plus rapidement et de naviguer de manière autonome.
3. Robots collaboratifs
Par rapport aux robots industriels traditionnels, les robots collaboratifs disposent de capteurs et d'algorithmes avancés. Ils travaillent avec les travailleurs et doivent assurer la sécurité des travailleurs environnants. Pour automatiser les activités de production telles que le soudage de pièces et le perçage de trous, ils utilisent principalement des opérations d'outillage en bout de bras (EOAT). Ces robots aident les travailleurs à déplacer des objets dangereux tels que des produits métalliques, des polymères et d'autres matériaux.
4. Robots en tant que service
Le développement et la maintenance de robots sont un processus coûteux et long. En raison de ces contraintes, de nombreuses entreprises, en particulier les petites entreprises, ne sont pas en mesure d'intégrer la robotique dans leurs opérations et doivent utiliser des robots en tant que service.
5. Cybersécurité des robots
En raison de l'intégration de l'IoT et de l'augmentation des exigences de connectivité, les robots sont devenus la cible principale des cyberattaques. De plus, en raison de leur utilisation répandue dans les secteurs de la défense, de la fabrication, de la santé et de l’aérospatiale, les robots doivent être protégés contre tout accès illégal et toute intrusion. L'adoption d'une solution de cybersécurité robotisée protège les points finaux et les piles de connectivité pour éviter les violations de données et les pannes d'actifs.
6. Drones
Grâce au développement de l'informatique de pointe, du calcul haute performance et de la technologie des réseaux, les startups sont désormais en mesure de construire des drones avec une plus grande portée et de plus grandes capacités. Ils utilisent des drones pour livrer des marchandises, collecter des données aériennes, inspecter les infrastructures et effectuer une grande variété d'opérations. Les drones utilisés dans l’agriculture peuvent pulvériser des pesticides et semer des graines à des endroits spécifiques tout en surveillant la croissance des cultures et en suivant les mouvements du bétail. L’adaptabilité des drones a accéléré leur intégration dans le transport sur le dernier kilomètre de produits tels que la nourriture et les fournitures médicales.
7. Internet des objets
Si la robotique se concentre sur la fabrication, l'interaction et le comportement autonome, l'Internet des objets fournit des fonctions de détection, de surveillance et de suivi. Les performances du robot sont pilotées par une plate-forme informatique de pointe, qui permet des flux de travail basés sur les commentaires en collectant et en envoyant des données. Grâce aux progrès récents de l'IoT de pointe, les fabricants de robots sont désormais en mesure de rapprocher l'informatique de la source de données. Cela permet au robot d'utiliser des données presque en temps réel et de maximiser l'efficacité du travail.
8. Robots humanoïdes
Dans l'ère post-épidémique, les robots humanoïdes sont de plus en plus utilisés pour le nettoyage et les soins aux patients sans contact. En outre, ils sont utilisés dans les inspections des centrales électriques, les opérations de maintenance et de récupération après sinistre pour sauver les travailleurs des environnements dangereux. En plus d’accueillir les invités à la réception, des robots humanoïdes s’occuperont également des malades et des personnes âgées. Comme d’autres robots, ils automatisent le travail pour réduire les dépenses et augmenter la production.
9. Véhicules à guidage automatisé
Dans les entrepôts, les centres de distribution et les installations de production, les matériaux sont souvent transportés par des véhicules à guidage automatisé. Leur mouvement est contrôlé par un logiciel et un système de navigation basé sur des capteurs qui suivent un chemin prédéterminé.
10. Robots d'assistance
De plus en plus de personnes bénéficieront de l'indépendance et de la meilleure qualité de vie offertes par les robots d'assistance. Pour détecter, traiter et communiquer avec les humains, les robots d'assistance utilisent des capteurs et des algorithmes intelligents pour permettre aux gens de vivre de manière indépendante et en toute sécurité dans leur propre maison.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
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L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
