Kesan mendalam robot kerjasama pada masa depan pembuatan
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, robot kolaboratif telah menjadi istilah biasa di alam siber. Walaupun kebolehpercayaan dan kecekapan telah mendapat perhatian yang mendalam, tenaga kerja manusia telah menjadi cara tradisional untuk menyelesaikan sesuatu dalam industri.
Dalam hal ini, robot telah diperkenalkan ke dalam sektor pembuatan intensif kerja untuk meningkatkan produktiviti dan kebolehpercayaan. Robot itu diperkenalkan di bawah pengawasan ketat kerana pemaju percaya mereka kekurangan kecerdasan manusia. Ini boleh membawa kepada akibat yang tidak dapat diramalkan seperti kemalangan dan kerosakan harta benda dan kargo.
Kekurangan robot tradisional telah mendorong keperluan untuk memperkenalkan robot kolaboratif dengan risiko spatial dan alam sekitar yang minimum, menjadikannya sesuai untuk bekerja bersama manusia. Robot kolaboratif mempunyai lebih banyak interaksi seperti manusia dan boleh diprogramkan dengan mudah. Ini membolehkan mereka bekerja di tempat kerja yang sama dengan manusia tanpa rasa takut terhadap bahaya fizikal.
Ciri robot kolaboratif
(1) Kerjasama
Matlamat utama robot kolaboratif adalah untuk membantu pekerja mencapai matlamat pengeluaran mereka. Mereka membantu manusia daripada menggantikan pekerjaan mereka. Tidak seperti robot industri yang bekerja secara bebas pada masa lalu, robot kolaboratif membantu manusia dalam kerja mereka. Mereka kebanyakannya ditempatkan di kawasan yang dianggap terlalu membebankan atau berbahaya bagi pekerja. Ini memastikan keselamatan dan kecekapan tempat kerja.
(2) Ringan dan serba boleh
Robot kolaboratif mudah dibawa kerana beratnya yang ringan, jadi ia boleh dipindahkan dari satu tapak ke tapak yang lain. Mereka direka terutamanya untuk menjadi kecil dan padat untuk membantu manusia mengendalikannya dengan mudah. Aliran kerja mereka mempunyai jejak yang kecil dan boleh dipasang dengan cepat tanpa memerlukan pelarasan besar atau reka bentuk semula.
Dalam kes ini, tidak perlu memindahkan mesin dan barisan pengeluaran kerana kobot dicipta untuk bekerjasama dengan pekerja dengan mudah. Selain itu, tidak perlu melaraskan susun atur kilang kerana robot ini boleh dialihkan dengan mudah.
(3) Boleh dilatih dan pintar
Robot universal ialah versi robot industri tradisional yang lebih menjanjikan. Dilengkapi dengan teknologi dan penderia pintar, ia dilengkapi dengan penderia pematuhan mekanikal yang berhenti bergerak apabila ia bersentuhan dengan objek atau orang.
(4) Kemudahan penggunaan
Pengeluar robot kolaboratif telah menjadikan kesederhanaan sebagai salah satu ciri teras mereka. Sesiapa sahaja yang boleh mengendalikan telefon pintar boleh menggunakannya. Robot pintar boleh disesuaikan dan boleh belajar semasa bekerja. Mereka menggunakan teknologi berpandu untuk menyediakan ruang kerja dan keselamatan untuk pekerja mereka. Ia mengingati tindakan baharu dan boleh mengulanginya untuk operasi yang lebih pantas.
Arah Aliran Berkembang
Sejak diperkenalkan pada tahun 2008, teknologi robot kerjasama ini telah semakin popular, terutamanya dalam kalangan pengeluar. Keupayaan mereka untuk meningkatkan kecekapan dan meningkatkan produktiviti dengan memudahkan tugasan dalam persediaan asas adalah ciri penting.
Pertumbuhan pasaran robot kolaboratif adalah mengejutkan. Persekutuan Robotik Antarabangsa menganggarkan pertumbuhan tahunan sebanyak 40% dan pendapatan $1.94 bilion menjelang 2028.
Di manakah robot kolaboratif akan memberikan nilai paling tinggi
Robot kolaboratif digunakan terutamanya dalam persekitaran di mana manusia dan robot perlu bekerjasama. Dalam kes ini, manusia bertindak sebagai panduan kepada robot, menyelia proses atau belajar daripada robot. Industri pembuatan adalah penerima manfaat utama pengenalan robot kolaboratif. Sesetengah pengeluar melabur dalam robot kolaboratif dengan menjangkakan pulangan pelaburan yang cepat, tetapi ini tidak selalu berlaku.
Adalah disyorkan untuk menilai dengan teliti kawasan di mana kobot boleh memberi kesan paling ketara dan memilihnya sahaja. Robot kolaboratif boleh diprogramkan untuk menjalankan pelbagai tugas kilang seperti pemasangan, pembuatan bahan, pembungkusan, tugas pemesinan dan pemasangan. Ini membolehkan pekerja menumpukan pada tugas yang memerlukan keupayaan kognitif cobot untuk melaksanakannya.
Pembangun robot kolaboratif telah menjalankan penyelidikan yang meluas untuk menentukan cara robot boleh meniru keputusan dan pergerakan manusia. Kecerdasan buatan yang dikaitkan dengan robot ini telah menemui penyelesaian cemerlang yang tidak dapat digodam oleh manusia. Penyepaduan robot kolaboratif dan sistem 5G membawa kualiti perkhidmatan yang lebih baik, seperti pembuatan pintar. Agar sistem dikawal dan bertindak balas dengan cepat, komunikasi yang boleh dipercayai diperlukan. Ini benar terutamanya dalam kemudahan pengeluaran robot kolaboratif yang tidak memerlukan banyak bantuan manusia.
Kesan Penggunaan Robot Kolaboratif
Apabila sesuatu teknologi terbukti boleh dipercayai, ia akan diterima pakai secara meluas. Dalam masa yang singkat mereka telah berjalan, robot kolaboratif telah memberikan bantuan besar dalam pembangunan industri moden, dan mereka boleh membuat banyak keputusan pada masa yang sama.
Mereka boleh melintasi graf pengetahuan yang besar dengan kuasa pemprosesan yang tinggi dan seni bina perisian yang kompleks. Pelaksanaan mereka telah menjadi kuat disebabkan oleh kemajuan teknologi terkini seperti pemprosesan selari, data terpaut dan pengkomputeran tepi.
Apa yang seterusnya untuk pembekal perkhidmatan?
(1) Pembekal Perkhidmatan
Pembekal perkhidmatan mesti bersedia untuk menyediakan perkhidmatan yang berbeza dan boleh dipercayai. Mereka juga harus memenuhi semua kebolehramalan infrastruktur dan langkah keselamatan untuk menjamin perkhidmatan yang berkualiti.
(2) Pembekal Teknologi
Pembekal teknologi bertanggungjawab ke atas keselamatan sistem dan harus mengutamakan pematuhan piawaian yang ditetapkan dan pematuhan peraturan untuk memastikan kebolehpercayaan sistem.
(3) Perusahaan
Perusahaan harus membangunkan kes penggunaan dan rangka kerja untuk memastikan kerjasama manusia-mesin menghasilkan hasil yang diinginkan apabila teknologi ini semakin matang. Robot kolaboratif akan menjadi cekap jika output manusia dan mesin wujud bersama. Perniagaan mesti memastikan bahawa robot kolaboratif disepadukan dengan mod operasi mereka untuk mengelakkan gangguan perkhidmatan atau konflik manusia-robot.
Kesimpulan
Ringkasnya, seperti yang diterangkan oleh standard, robot tidak boleh berbuat apa-apa selain bergerak. Robot kolaboratif selamat dalam situasi ini kerana ia mempunyai daya yang terhad dan menutup sendi mereka dengan bahan pelindung supaya ia tidak mendatangkan bahaya kepada manusia.
Mengikut konsep evolusi, bukan spesies terkuat atau paling bijak yang bertahan, tetapi spesies yang cepat menyesuaikan diri untuk berubah. Dalam jangka panjang, orang harus menyesuaikan diri untuk terus hidup. Kerjasama manusia-mesin mencapai kemuncaknya, dan setiap industri (terutama pembuatan) mesti membangunkan pasaran ini.
Peningkatan kecekapan, pengurangan risiko peribadi, kepelbagaian operasi dan kecekapan yang lebih baik menunjukkan bahawa teknologi ini akan semakin digunakan. Robot kolaboratif akan mendominasi revolusi perindustrian seterusnya. Latihan baru dan penyesuaian kepada jawatan baru tidak dapat dielakkan untuk mengelakkan kehilangan pekerjaan secara besar-besaran di kalangan pekerja.
Atas ialah kandungan terperinci Kesan mendalam robot kerjasama pada masa depan pembuatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
