ロボットIoTは製造業の未来となるのか?
ロボット IoT の実例
ロボット IoT にはさまざまな形があります。
協働ロボット
協働ロボット (コボットとも呼ばれる) は、人間と一緒に動作する産業用ロボットです。従来の同僚とは異なり、隣で仕事をしても安全です。ほとんどの場合、IoT センサーを使用して従業員の位置を特定しています。誰かが近づきすぎると、彼らはやっていることを止めます。
モバイル ロボット
モバイル ロボットは移動できるため、通常、ほとんどの産業用ロボットよりもはるかに小型です。多くの人は決められた道をたどります。これらは配送センターや倉庫でよく使用されるため、従業員が頻繁に持ち上げたり、かがんだり、しゃがんだりする必要がなく、人々の体調をより良く保ち、より速く作業を進めることができます。
多くの移動ロボットは、IoT テクノロジーを使用して、何かにぶつからないように調整します。センサーにより周囲の状況にリアルタイムで反応できるため、事前に設定された経路に留まらずにどこに行くかを決定できます。これは、障害物が突然現れた場合に役立ちます。
ネットワーク ロボット
ネットワーク ロボットは、全体として動作する IoT マシンの集合です。これらはすべて同じネットワーク上で動作し、情報を交換し、アクションを調整します。誰かが遅延や異常な出来事を報告すると、他の人はすぐに知ります。
認知ロボット
コグニティブ IoT は、人工知能、クラウド コンピューティング、センサーなどのテクノロジーを活用して、デバイスが周囲の環境を理解し、時間の経過とともにロジック スキルを開発できるようにします。ロボット工学と組み合わせると、推論できる機械が生まれます。
実際には、コグニティブ IoT テクノロジーは人々のニーズを予測し、それに応じて対応できます。たとえば、製造ロボットは作業員に合わせて速度を調整できます。あるいは、倉庫の機械が注文ピッキング ルートを切り替えて遅延を回避することもできます。
モノのインターネットは製造業の未来ですか?
ここ数年、産業用ロボットへの注目が高まっています。これは最も急速に成長している分野の 1 つであり、製造業を大幅に再構築しました。多くの製造専門家は、製造におけるロボット IoT が戦略的統合を通じていかに儲かるかを認識しています。
人気が高まるモノのインターネットのテクノロジが人々の視野に入ってきているため、モノのインターネットが製造業の新しい標準になるのも時間の問題かもしれません。業界はすでに、協働ロボットや移動ロボットなど、製造業におけるロボット IoT の限界を模索しています。
ロボット工学のインターネットは、業界に永続的に大きな影響を与える可能性があります。すでに価値のある技術に付加価値を与えるため、メーカーの投資収益率が向上する可能性があります。大きな利益が得られると、さらにそれを追求したいと思うでしょう。
製造におけるロボット IoT はコスト効率が高いため、遅かれ早かれ広く普及するはずです。製造業者の 62% 以上が、ロボティクスにより人件費が削減されると述べており、IoT テクノロジーとそのデータ駆動型の洞察を追加することで、さらにコストを削減できる可能性があります。
業界の主力になる可能性
ロボット IoT は破壊的要因となる可能性があります。製造においてロボットがどのような役割を果たすにせよ、業界の専門家がロボット工学に取り組む方法を永久に変える可能性があります。
以上がロボットIoTは製造業の未来となるのか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Boston Dynamics Atlas は正式に電動ロボットの時代に突入します!昨日、油圧式アトラスが歴史の舞台から「涙ながらに」撤退したばかりですが、今日、ボストン・ダイナミクスは電動式アトラスが稼働することを発表しました。ボストン・ダイナミクス社は商用人型ロボットの分野でテスラ社と競争する決意を持っているようだ。新しいビデオが公開されてから、わずか 10 時間ですでに 100 万人以上が視聴しました。古い人が去り、新しい役割が現れるのは歴史的な必然です。今年が人型ロボットの爆発的な年であることは間違いありません。ネットユーザーは「ロボットの進歩により、今年の開会式は人間のように見え、人間よりもはるかに自由度が高い。しかし、これは本当にホラー映画ではないのか?」とコメントした。ビデオの冒頭では、アトラスは仰向けに見えるように地面に静かに横たわっています。次に続くのは驚くべきことです

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産業オートメーション技術の分野では、人工知能 (AI) と Nvidia という無視できない 2 つの最近のホットスポットがあります。元のコンテンツの意味を変更したり、コンテンツを微調整したり、コンテンツを書き換えたり、続行しないでください。「それだけでなく、Nvidia はオリジナルのグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) に限定されていないため、この 2 つは密接に関連しています。」このテクノロジーはデジタル ツインの分野にまで広がり、新たな AI テクノロジーと密接に関係しています。「最近、NVIDIA は、Aveva、Rockwell Automation、Siemens などの大手産業オートメーション企業を含む多くの産業企業と提携に至りました。シュナイダーエレクトリック、Teradyne Robotics とその MiR および Universal Robots 企業も含まれます。最近、Nvidiahascoll

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大規模言語モデル (LLM) は、言語理解とさまざまな推論タスクにおいて優れたパフォーマンスを示します。しかし、人間の認知の重要な側面である空間推論におけるそれらの役割は、依然として十分に研究されていません。人間には、心の目として知られるプロセスを通じて、目に見えない物体や行動の精神的なイメージを作成する能力があり、目に見えない世界を想像することが可能になります。この認知能力に触発されて、研究者らは「思考の視覚化」(VoT)を提案しました。 VoT は、LLM の推論の兆候を視覚化することで LLM の空間推論をガイドし、それによって後続の推論ステップをガイドすることを目的としています。研究者は、自然言語ナビゲーション、視覚などのマルチホップ空間推論タスクに VoT を適用します。

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2 月には NVIDIA が LLM ベースのチャットボット ChatwithRTX をリリースしました。 5月にチャットボットがアップデートされ、新モデルや新機能が追加され、パッケージパッケージも35Gから11Gに削減され、ソフトウェアの名前が正式にChatRTXに変更されました。 ChatwithRTX に関する前回の記事とビデオで、ChatwithRTX には独自の中国語の返信がないことを述べました。中国語の回答を実装したい場合は、独自の環境や大規模な言語モデルなどをインストールする必要があります。しかし、このステップはユーザーにとって敷居が比較的高く、中国語の質問と回答を実現するには多くの複雑なステップを経る必要があります。紹介の前に、ChatRTX とは何かについて簡単に説明します。
