「重要なロボット技術開発トレンドのトップ10の中で、人型ロボットは不可欠です」
新しいロボット技術は、産業オートメーション、デジタル化、持続可能性に対する人々の高まるニーズに応えることができます。たとえば、倉庫でのマテリアルハンドリングは、自律移動ロボット (AMR) や無人搬送車 (AGV) を使用して自動化できます。
この研究機関は最近、ロボット技術の開発に関する世界中の新興企業および大企業8,949社の洞察に関する詳細な調査を実施し、2023年のロボット技術の開発トレンドについて予測しました。業界の専門家は、人々はビジネスを変革する可能性を秘めたロボット工学のトレンドを理解し、従う必要があると指摘しています。
調査結果から導き出された 2023 年のロボットのトップ 10 トレンドと予測は次のとおりです:
1. 自律移動ロボット (AMR)
製造業では、労働者は有毒化学物質、閉鎖空間、重機などの危険な環境で働くことがよくあります。自律移動ロボットは、センサー、人工知能、コンピューター ビジョン テクノロジーを使用して周囲を観察および理解し、自律的に移動します。たとえば、倉庫内の自律移動ロボット (AMR) は、スキャナーを使用して在庫レベルを監視し、マテリアルハンドリングを自動化し、在庫の枯渇を防ぎます。作業をスピードアップするために、自律移動ロボットは工場内でコンポーネントや部品を長距離輸送することもできます。
2. インテリジェント ロボット
人工知能とロボット工学の組み合わせにより、インテリジェント ロボットはリアルタイムの情報を使用して作業を最適化できます。大規模なデータセットとリアルタイム データは、ロボットをより正確かつ効果的に訓練するためにも使用されます。その結果、周囲をよりよく認識し、物体をより迅速に識別し、独立して移動できるようになります。
3. 協働ロボット
従来の産業用ロボットと比較して、協働ロボットは高度なセンサーとアルゴリズムを備えており、作業員と協力して作業し、作業員の周囲の安全を確保する必要があります。部品の溶接や穴あけなどの生産活動を自動化するために、主にエンドオブアーム ツーリング (EOAT) 操作が採用されています。これらのロボットは、作業員が金属製品、ポリマー、その他の材料などの危険物を移動するのに役立ちます。
4. サービスとしてのロボット
ロボットの開発とメンテナンスは、コストと時間がかかるプロセスです。これらの制約のため、多くの企業、特に小規模企業は業務にロボティクスを統合できず、Robots-as-a-Service を使用する必要があります。
5. ロボットのサイバーセキュリティ
IoT の統合と接続要件の増加により、ロボットがサイバー攻撃の主な標的となっています。さらに、ロボットは防衛、製造、医療、航空宇宙産業で広く使用されているため、不正なアクセスや侵入から保護する必要があります。ロボットによるサイバーセキュリティ ソリューションを採用すると、エンドポイントと接続スタックが保護され、データ侵害や資産の停止が防止されます。
6. ドローン
エッジ コンピューティング、ハイパフォーマンス コンピューティング、およびネットワーク技術の発展のおかげで、スタートアップ企業は、より広い範囲と機能を備えたドローンを構築できるようになりました。機械。彼らはドローンを使用して、商品の配達、航空データの収集、インフラの検査など、さまざまな業務を行っています。農業で使用されるドローンは、作物の成長を監視したり家畜の動きを追跡したりしながら、特定の場所に農薬を散布したり種子を播いたりすることができます。ドローンの適応性により、食品や医薬品などのラストワンマイル輸送への統合が加速しています。
7. モノのインターネット
ロボット工学が製造、対話、自律的な動作に焦点を当てている場合、モノのインターネットはセンシング、監視、追跡機能を提供します。ロボットのパフォーマンスはエッジ コンピューティング プラットフォームによって駆動され、データの収集と送信によってフィードバック主導のワークフローが可能になります。最近のエッジ IoT の進歩のおかげで、ロボット メーカーはコンピューティングをデータ ソースの近くに移動できるようになりました。これにより、ロボットはほぼリアルタイムのデータを使用し、作業効率を最大化することができます。
8. ヒューマノイド ロボット
流行後の時代では、非接触の清掃や患者ケアにヒューマノイド ロボットがますます使用されています。さらに、発電所の検査、メンテナンス、危険な環境から作業員を救出する災害後の復旧作業にも使用されます。人型ロボットはフロントでゲストを迎えるほか、病人や高齢者の世話も行う。他のロボットと同様に、これらのロボットも作業を自動化して経費を削減し、生産性を高めます。
9. 無人搬送車
倉庫、配送センター、生産施設では、多くの場合、資材は無人搬送車によって輸送されます。彼らの動きはソフトウェアと、あらかじめ決められた経路をたどるセンサーベースのナビゲーション システムによって制御されます。
10. 支援ロボット
支援ロボットによってもたらされる自立性とより高い生活の質の恩恵を受ける人はますます多くなるでしょう。支援ロボットは、人間を感知、処理し、コミュニケーションするためにセンサーとスマート アルゴリズムを使用し、人々が自宅で自立して安全に生活できるようにします。
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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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