Explorez la définition du robot collaboratif
Les robots collaboratifs sont une technologie de pointe qui a changé les domaines traditionnels.
Les robots collaboratifs travaillent avec les gens, sont collaboratifs et sont équipés de capteurs sensibles, leur donnant la capacité de percevoir. Lorsque le robot est dérangé pendant son travail, il passe en mode sans échec.
Les robots présentent d'autres avantages au-delà des capacités de collaboration. Les robots collaboratifs uniformisent les règles du jeu pour les petites et moyennes entreprises, car les grands fabricants bénéficient des avantages de l'automatisation grâce à l'utilisation de robots industriels traditionnels depuis des décennies. Cependant, ces robots à grande échelle sont souvent coûteux et complexes, et sont principalement conçus pour des processus de production à grand volume et immuables, ce qui présente un décalage par rapport à la production à faible volume et à grande variété des petits fabricants. L’émergence de robots collaboratifs comble donc cette lacune, permettant aux petites et moyennes entreprises de bénéficier des avantages de l’automatisation. Les robots collaboratifs sont non seulement plus flexibles et plus faciles à utiliser, mais peuvent également s'adapter aux besoins de production de petits lots et de variétés multiples, offrant ainsi aux petites et moyennes entreprises un environnement de production plus libre et plus flexible.
L'automatisation collaborative est une technologie polyvalente, rentable et conviviale qui peut aider les entreprises à augmenter leur productivité, à améliorer la qualité de la production et à répondre plus rapidement à l'évolution de la demande des clients.
Avantages des robots collaboratifs
Les robots collaboratifs possèdent des fonctionnalités uniques qui permettent l'automatisation pour un plus large éventail d'entreprises.
1. De poche et petits
Les robots collaboratifs sont des robots petits et compacts qui peuvent être utilisés n'importe où dans le processus de production sans prendre trop de place.
2. Installation et programmation
Le robot collaboratif est facile à installer et à programmer, adapté aux smartphones et aux ordinateurs de bureau. Des applications et des logiciels pratiques le rendent immédiatement prêt à l'emploi.
3. Flexible
Les robots collaboratifs peuvent facilement apprendre de nouvelles opérations et sont donc capables d'assumer différentes responsabilités professionnelles dans le processus de production.
4. Mobile
Le robot collaboratif n'est pas lourd et facile à déplacer. Il est installé sur un établi mobile et peut effectuer des tâches dans la zone.
5. Précision
Les robots collaboratifs effectuent toujours des actions de la même manière avec exactement la même force. Cela garantit la même qualité et des pièces placées avec précision.
6. Impact positif sur les employés
Les employés peuvent éviter les comportements monotones ou dangereux et se développer en effectuant un travail plus créatif.
7. Réduire les coûts de production
En utilisant des robots collaboratifs, le processus est simplifié et le rendement est augmenté. En fin de compte, cela réduit les coûts de l’entreprise.
Impact des robots collaboratifs sur les employés
Les travaux de production tels que l'emballage des marchandises, le réapprovisionnement des stocks ou le travail à la chaîne de montage sont caractérisés par des termes tels que « monotones » et « répétitifs ». De plus, ce type de travail est souvent à l’origine de TMS (traumatismes répétés). Une condition provoquée par l’exécution fréquente des mêmes actions.
En demandant aux robots d'effectuer le travail des ouvriers de production, ceux-ci pourront se concentrer sur d'autres tâches. Tâches qui nécessitent de la créativité et une réflexion orientée solutions, comme la maintenance ou le contrôle qualité.
Donner aux employés des tâches créatives et orientées vers des solutions enrichit le travail qu’ils effectuent et contribue au développement personnel des gens. Il encourage également la diversité et la flexibilité, créant ainsi un environnement de travail attractif. Des facteurs comme ceux-ci garantissent que les employés trouvent plus de plaisir dans le travail qu'ils effectuent, s'impliquent davantage dans le travail qu'ils effectuent et deviennent plus productifs.
Des outils équipés de robots collaboratifs
La flexibilité des robots collaboratifs se reflète également dans le fait qu'ils peuvent être équipés de différents outils. Chaque outil correspond à une capacité, et les outils peuvent être répartis dans ces catégories : pinces, outils en bout de bras (EOAT), vision, logiciels, prolongateurs de portée, systèmes de sécurité et d'alimentation.
1. Pince
La pince permet au robot collaboratif de ramasser des objets. Il existe de nombreux types de pinces disponibles pour diverses tâches. Il s'agit notamment des pinces à doigts, des pinces à vide et des pinces magnétiques. Chaque pince est adaptée à une tâche différente. Par exemple, des pinces souples pour les aliments et des pinces sous vide pour ramasser des cartons. Les pinces ont également leurs propres spécifications telles que la charge utile, la largeur de préhension, la force de préhension, etc.
2. End of Arm Tooling (EOAT)
End of Arm Tooling est un terme général désignant divers outils pouvant être installés sur des robots collaboratifs. Les exemples incluent les distributeurs, les machines à vis, les ponceuses, les changeurs d'outils, les capteurs et les outils de soudage et de soudage.
3. Changeur d'outils
Pour rendre les robots collaboratifs plus flexibles, il existe différents changeurs d'outils automatiques sur le marché. Ces outils permettent au cobot de changer d’outil de manière totalement autonome, lui permettant ainsi d’effectuer de multiples opérations. Par exemple, dans une application d’assemblage, un cobot utiliserait d’abord une pince pour placer toutes les pièces dans la bonne position, puis utiliserait un tournevis pour connecter l’ensemble de la pièce. En fin de compte, cela rendra les robots plus productifs.
4. Système de vision
Le système de vision offre une visibilité aux robots collaboratifs. À l’aide de caméras 2D ou 3D, les cobots peuvent localiser des objets, scanner des codes-barres et reconnaître des motifs.
5. Range Extender
Le range extender permet au robot collaboratif d'avoir une plus grande portée dans l'axe X et l'axe Y. Par exemple, les robots collaboratifs peuvent se déplacer devant de grandes machines pour effectuer des tâches à différents stades du processus.
6. Outils de sécurité
La sécurité comprend tous les outils qui contribuent à sécuriser la collaboration homme-machine.
7. Logiciels
Il existe une variété de logiciels disponibles pour programmer et concevoir des applications robotiques collaboratives. Chaque robot collaboratif possède son propre logiciel de programmation intuitif et convivial. Le logiciel de simulation peut également être utilisé pour concevoir des intégrations de robots physiques, puis les mettre en œuvre.
8. Système d'alimentation
L'équipement qui fournit du matériel aux robots collaboratifs.
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Transparent! Une analyse approfondie des principes des principaux modèles de machine learning !
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En termes simples, un modèle d’apprentissage automatique est une fonction mathématique qui mappe les données d’entrée à une sortie prédite. Plus précisément, un modèle d'apprentissage automatique est une fonction mathématique qui ajuste les paramètres du modèle en apprenant à partir des données d'entraînement afin de minimiser l'erreur entre la sortie prédite et la véritable étiquette. Il existe de nombreux modèles dans l'apprentissage automatique, tels que les modèles de régression logistique, les modèles d'arbre de décision, les modèles de machines à vecteurs de support, etc. Chaque modèle a ses types de données et ses types de problèmes applicables. Dans le même temps, il existe de nombreux points communs entre les différents modèles, ou il existe une voie cachée pour l’évolution du modèle. En prenant comme exemple le perceptron connexionniste, en augmentant le nombre de couches cachées du perceptron, nous pouvons le transformer en un réseau neuronal profond. Si une fonction noyau est ajoutée au perceptron, elle peut être convertie en SVM. celui-ci
Identifier le surapprentissage et le sous-apprentissage grâce à des courbes d'apprentissage
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Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."
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Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.
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Traducteur | Revu par Li Rui | Chonglou Les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) deviennent aujourd'hui de plus en plus complexes, et le résultat produit par ces modèles est une boîte noire – impossible à expliquer aux parties prenantes. L'IA explicable (XAI) vise à résoudre ce problème en permettant aux parties prenantes de comprendre comment fonctionnent ces modèles, en s'assurant qu'elles comprennent comment ces modèles prennent réellement des décisions et en garantissant la transparence des systèmes d'IA, la confiance et la responsabilité pour résoudre ce problème. Cet article explore diverses techniques d'intelligence artificielle explicable (XAI) pour illustrer leurs principes sous-jacents. Plusieurs raisons pour lesquelles l’IA explicable est cruciale Confiance et transparence : pour que les systèmes d’IA soient largement acceptés et fiables, les utilisateurs doivent comprendre comment les décisions sont prises
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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.
