2022년 인공지능 로봇의 5가지 주요 트렌드

로봇공학 기술은 최근 몇 년간 엄청난 발전을 이루었습니다. 로봇 프로세스 자동화와 같은 영역이 점점 더 많은 기업에서 사용되고 있습니다.

RPA 소프트웨어는 엔터프라이즈 프로세스를 로봇 작업 및 인공 지능 입력과 통합하는 데 필요합니다. RPA 소프트웨어는 반복적이고 노동 집약적이며 시간 소모적인 작업을 자동화하여 사람의 개입을 최소화하거나 제거하여 공장 전체에서 더 빠르고 효율적인 프로세스를 추진합니다. 제조 공장의 수십 명의 작업자 대신 RPA 전문가는 로봇을 프로그래밍하고 실행하여 이러한 작업을 수행할 수 있습니다. 하드웨어를 서비스, 유지 관리 및 수리하려면 다른 사람이 필요한 경우가 많습니다. 그러나 인공 지능은 RPA의 기능을 점점 더 높은 수준으로 끌어올리고 있습니다. AI 로봇공학 분야의 주요 트렌드는 다음과 같습니다.

RPA 및 인공 지능

최신 트렌드는 인공 지능과 결합된 RPA입니다. 이는 RPA가 반복 가능한 대용량 작업을 처리하기 위한 필수 요소입니다. 이러한 작업을 인간에서 로봇으로 옮김으로써 적절하게 처리할 수 있어 인건비를 줄이고 작업 흐름을 보다 효율적으로 만들고 조립 라인과 같은 프로세스의 속도를 높일 수 있습니다.

이것은 또한 로봇 공학 전체 분야를 단순화합니다. 이제 산업 환경에서는 여러 팀이 서로 다른 소프트웨어를 사용하는 대신 RPA 소프트웨어와 공장 자동화 시스템을 결합할 수 있습니다. 과거 로봇팀은 다축 로봇 운동학과 같은 영역을 처리하기 위해 특정 프로그래밍 언어를 사용했습니다. 공장 자동화 기술자는 프로그래밍 가능한 로직 컨트롤러, 작업 현장 시스템 등 다양한 언어와 도구를 사용합니다. 인공 지능은 로봇에 더 높은 수준의 이동성과 자율성을 추가하여 이 두 세계를 통합하는 데 도움을 줍니다. 고정식 로봇과 이동형 로봇이 원활하게 함께 작동하려면 정보를 정확하게 교환할 수 있어야 합니다.

자율 운영

로봇은 인간이 거주하는 개방적이고 통제되지 않는 공간에서 작동하는 경향이 점점 더 커지고 있습니다. 많은 기업들이 강력하면서도 경제적으로 실행 가능한 자율주행차를 만들기 위해 열심히 노력하고 있습니다.

소비자 제품(엔터테인먼트 외에)으로 사용할 수 있는 로봇을 만드는 것 외에도 인공지능과 로봇공학도 도전에 직면해 있습니다. AI는 실시간으로 발생하는 수천 개의 매개변수와 변수를 고려해야 합니다. 그들 중 다수는 초당 여러 번 끊임없이 변화하고 있습니다.

신경 기호 인공 지능

현재 AI 열풍은 신경망이 매우 어려운 작업에서 매우 인상적인 결과를 얻을 수 있게 해주는 데이터와 계산의 융합에 의해 촉발되었습니다. 신경망의 전체 기능을 이해하기 위한 중요한 연구가 아직 진행 중이지만 이제 다음 사항에 대한 관심이 높아지고 있습니다.

(1) 한계 이해.

(2) 기호 및 확률적 방법을 포함하여 입증된 다른 실제 AI 알고리즘과 통합합니다.

향후에는 하이브리드 신경 기호 방법 분야가 광범위하게 탐구되어 특정 방법 자체의 기능을 뛰어넘는 응용 프로그램을 가능하게 할 것입니다. 인간 두뇌의 다양한 영역이 다르게 작동하는 것처럼 차세대 AI 시스템은 다양한 작동 모듈을 통합할 수 있습니다. 이 방향의 연구는 강력한 인식, 자연어 의사소통, 객체 조작을 위한 작업 및 동작 계획, 다양한 작업에 걸친 자연스러운 인간-로봇 상호 작용이 가능한 범용 서비스 로봇의 개발에 특히 유용할 것입니다.

청구 처리

시간이 지남에 따라 단순한 프로그래밍이 아닌 자동화되는 작업이 점점 더 많아지고 있습니다. 예를 들어, 기업에서는 RPA를 사용하여 화면 내용 이해, 키 입력 완료, 데이터 식별 및 추출과 같은 작업을 자동화하고 있습니다. 의료는 이러한 시스템을 사용하여 환자의 청구를 확인하고 처리하는 좋은 예입니다.

기업 채용

채용 게시물을 게시하는 사람은 일반적으로 수백 또는 수천 개의 이력서를 받게 됩니다. AI 봇을 사용하여 이러한 후보자를 선별하고 모든 요구 사항을 즉시 충족하지 못할 수도 있는 훌륭한 후보자를 찾을 수도 있습니다. 유사한 자격 및 기타 특성을 기록하도록 AI를 훈련함으로써 더 나은 후보자를 찾고 그렇지 않으면 놓칠 수 있는 후보자에 집중할 수 있습니다.

그러므로 RPA는 향후 산업 간 인공지능 자동화의 중요한 트렌드가 될 것입니다.

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