2024년 시뮬레이션 및 로봇공학 개발 동향
현재 주요 추세는 로봇 장비 및 작업 환경을 평가하고 제어하기 위한 다양한 유형의 시뮬레이션을 제공하는 것입니다.
시뮬레이션은 사람들이 제조 및 산업 공정에서 가장 효율적인 로봇을 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다.
어떻게 작동하나요? 시뮬레이션의 가장 큰 기여 중 하나는 로봇이 배포된 후 작업이 어떤 모습일지 파악하는 능력입니다. 새로운 유형의 모델링 및 시뮬레이션의 발명은 로봇공학을 작업 세계에 통합하는 데 도움이 됩니다.
로봇 시뮬레이션 요소
전문가들은 다양한 유형의 시뮬레이션이 프로세스와 로봇의 관련 방식을 설명하는 데 도움이 된다고 지적하고 다음에서 시뮬레이션 사용에 대해 논의했습니다.
- 개념
- 시퀀스
- 경로
- 작업 흐름
- 모션
- 사이클 시간
이러한 모든 요소를 고려하여 기업은 로봇을 기존 작업 흐름에 맞추는 방법을 결정할 수 있습니다. 특정 벤치마크와 지표는 최종 목표와 자동화 요구 사항에 따라 결정됩니다.
로봇 및 운동학 모델
로봇 시뮬레이션에 관해 이야기하는 사람들은 로봇 물리학 측면에서 특별한 의미를 갖는 "운동학 모델"이라는 용어를 자주 사용합니다.
먼저, 전문가들은 운동학 모델링을 해당 동작을 생성하는 힘에 관계없이 동작의 기하학을 다루는 물리학의 하위 분야로 봅니다. 즉, 엔지니어는 로봇 설계를 기반으로 힘이 무엇인지 이미 알고 있으며 실제로 로봇이 어떻게 작동하는지 확인하고 싶어합니다.
운동학적 체인 및 로봇
로봇이 어떻게 운동학적 체인을 포함하는지 설명하기 위해 로봇은 관절이 있는 강체의 구성 요소라고 말할 수 있습니다. 로봇의 관절과 연결을 살펴봄으로써 엔지니어는 시뮬레이션을 사용하여 로봇의 작동 방식을 더 깊이 이해할 수 있습니다. 다양한 유형의 사용 사례에서 가치 있는 프로토타입을 수행하는 데 이를 사용할 수 있습니다.
로봇과 가상 환경
전문가들은 로봇이 생산에서 어떻게 작동하는지 확인하기 위해 로봇을 가상 환경에 배치하는 것에 대해서도 논의했습니다.
예를 들어 로봇이 특정 조립 라인에서 제조 로봇으로 사용되어야 한다면 엔지니어는 프로세스를 재현합니다. 조립 컨베이어의 워크스테이션, 이를 둘러싼 기계(예: PPC 시리즈 컨트롤러), 작업을 완료하기 위해 품목을 정확하고 전략적으로 이동하는 데 필요한 장비까지 말입니다. 로봇이 생산 라인의 품목을 채우기 위해 주사기를 움직여야 한다고 가정해 보겠습니다. 예를 들어 센서와 컴퓨터 비전을 사용하여 노즐 위치 등을 포함하여 실제 세계에서 프로세스가 어떻게 작동하는지 확인하고 보여주기 위해 시뮬레이션이 개발됩니다. 배치, 동작 범위 작동 방식 및 워크스테이션 방식 시간 지침과 같은 요소를 관찰합니다.
기계 학습의 맥락에서 시뮬레이션은 자동화된 프로세스에 적용해야 하는 레이블이 지정된 훈련 데이터를 개발하는 데 도움이 될 수 있다고 말할 수도 있습니다. 이러한 유형의 시나리오에서 시뮬레이션은 수집된 실제 데이터를 기반으로 하며 실제 수율을 예측하는 데 사용됩니다.
로봇 시뮬레이션에서 주의할 점
기업이 더 많은 로봇 시뮬레이션을 개발함에 따라 이러한 프레임워크를 개선하여 더욱 효과적으로 만들기를 원합니다. 한 가지 핵심은 유연성, 시뮬레이션이 실제 연습을 얼마나 잘 모방하는지, 로봇이 무엇을 할 수 있는지를 얼마나 정확하게 보여주는가입니다. 프로그래밍 언어를 일치시키는 것과 관련된 고-저 수준 문제라는 것도 있습니다. 이를 달성할 수 있는 시스템은 보다 효과적인 시뮬레이션 프로그램이 될 수 있습니다.
엔지니어는 실시간 시뮬레이션의 개념에 더 주의를 기울이고 보다 포괄적인 결과를 실제 프로세스에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 엔지니어는 실시간으로 보다 현실적인 그림을 얻을 수 있습니다.
시뮬레이션이 로봇 공학의 세계에 영향을 미치는 모든 방식에 대해 생각해 보세요. 이제 점점 더 많은 기업이 로봇을 다양한 업무 관행에 통합하는 것을 고려하기 시작했습니다. 많은 기업에서는 워크플로를 현대화하고 21세기에 대비하기 위해 이미 여러 로봇 애플리케이션을 보유하고 있습니다. 이런 상황은 매우 흔합니다
위 내용은 2024년 시뮬레이션 및 로봇공학 개발 동향의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도

검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품
