기술 주변기기 일체 포함 치매환자들에게 희소식! 분실물 찾는 데 도움을 주는 새로운 로봇 [의료로봇 산업 분석을 통해]

치매환자들에게 희소식! 분실물 찾는 데 도움을 주는 새로운 로봇 [의료로봇 산업 분석을 통해]

May 25, 2023 pm 04:58 PM
프로그램 작성 기계 인간 의료

치매환자들에게 희소식! 분실물 찾는 데 도움을 주는 새로운 로봇 [의료로봇 산업 분석을 통해]

워털루 대학교의 엔지니어들은 치매 환자가 약, 안경, 휴대폰 및 기타 분실물을 찾는 데 도움을 줄 수 있는 새로운 로봇을 개발했습니다.

엔지니어들은 인공 지능을 사용하여 새로운 유형의 인공 메모리를 만드는 데 성공했습니다. 연구팀은 카메라가 장착된 로봇팔을 시작으로 물체 감지 알고리즘을 사용해 로봇이 저장된 영상을 통해 카메라 속 특정 물체를 감지, 추적, 메모리 로그를 저장하도록 프로그래밍했다. 그런 다음 연구원들은 사용자가 추적하려는 개체를 선택하고 개체 이름을 입력한 후 스마트폰 앱이나 컴퓨터에서 해당 개체를 검색할 수 있는 그래픽 인터페이스를 개발했습니다.

연구원들은 테스트 결과 이 ​​시스템이 매우 정확하며 치매로 고통받는 사람들의 수가 증가하는 데 도움이 될 수 있다고 말합니다.

치매환자들에게 희소식! 분실물 찾는 데 도움을 주는 새로운 로봇 [의료로봇 산업 분석을 통해]

최근 몇 년 동안 의료 산업의 지능형 발전은 지속적인 업그레이드 추세를 보여 왔으며 의료 기기의 지능형 업그레이드가 개발의 중요한 초점이 되었습니다. 의료로봇은 정책, 기술 등 다양한 요인에 의해 촉진되어 급속한 발전단계를 경험하고 있습니다. 2017년 이후 업계 성장률은 30% 이상을 유지하고 있으며, 시장 규모는 2017년 30억 위안 미만에서 2021년 79억 6천만 위안으로 성장했다.

치매환자들에게 희소식! 분실물 찾는 데 도움을 주는 새로운 로봇 [의료로봇 산업 분석을 통해]

중국의 고령화에 따라 의료로봇에 대한 수요도 증가하고 있으며, 국가정책 지원과 시장수요 증가라는 이중요인으로 인해 의료시장 규모가 더욱 확대되면서 의료로봇과 의료서비스산업이 도래할 것으로 예상된다. 새로운 동향을 통해 국내 의료로봇 시장규모는 2026년 41억 달러에 이를 것으로 예상된다.

치매환자들에게 희소식! 분실물 찾는 데 도움을 주는 새로운 로봇 [의료로봇 산업 분석을 통해]

Qianzhan 산업 연구소는 유리한 정책의 지속적인 도입, 노인 지원 및 돌봄에 대한 노령화의 사회적 압력, 우수한 자격을 갖춘 의료진의 부족으로 우리나라의 미래 발전 여지가 크다고 믿습니다. 의료로봇산업, 의료로봇은 우리나라 의료도구와 방법의 최첨단 발전방향이 될 것입니다.

미래를 바라보는 이코노미스트 APP 정보 그룹

이 산업에 대한 더 자세한 연구 및 분석은 Qianzhan 산업 연구소의 "2023-2028 중국 의료 로봇 산업 시장 전망 및 투자 계획 분석 보고서"를 참조하세요. 동시에 Qianzhan 산업 연구소는 산업 빅 데이터, 산업 연구, 정책 연구, 산업 체인 컨설팅, 산업 지도, 산업 계획, 단지 계획, 산업 투자 가이드, IPO 자금 조달 타당성 조사, IPO 비즈니스 및 기술 작성, IPO 작업 보고서 상담 및 기타 솔루션.

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1. 프로그래밍은 웹사이트, 모바일 애플리케이션, 게임, 데이터 분석 도구 등 다양한 소프트웨어와 애플리케이션을 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 응용 분야는 매우 광범위하여 과학 연구, 의료, 금융, 교육, 엔터테인먼트 등 거의 모든 산업을 포괄합니다. 2. 프로그래밍을 배우면 문제 해결 능력과 논리적 사고 능력을 향상하는 데 도움이 됩니다. 프로그래밍하는 동안 우리는 문제를 분석 및 이해하고, 해결책을 찾고, 이를 코드로 변환해야 합니다. 이러한 사고방식은 우리의 분석적이고 추상적인 능력을 키우고 실제적인 문제를 해결하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

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대형 모델을 지능의 축복으로 삼아 휴머노이드 로봇이 새로운 트렌드로 자리 잡았습니다. SF영화 속 '내가 인간이 아닌 걸 알 수 있는' 로봇이 점점 가까워지는 것 같다. 그러나 인간처럼 생각하고 행동하는 것은 로봇, 특히 휴머노이드 로봇에게는 여전히 어려운 공학적 문제입니다. 간단한 걷기 학습을 예로 들자면, 강화학습을 활용하여 훈련하는 것은 다음과 같이 진화할 수 있습니다. 원칙적으로 (보상 메커니즘을 따르면서) 문제가 없으며, 계단 오르기 목표가 달성되었다는 점만 빼면요. 상대적으로 추상적이며 대부분의 인간과 행동 패턴이 다를 수 있습니다. 로봇이 인간처럼 '자연스럽게' 행동하기 어려운 이유는 관찰과 행동 공간의 고차원적 특성과 이족보행 형태의 본질적인 불안정성 때문입니다. 이에 르쿤이 참여했다.

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