Lima trend utama dalam robot kecerdasan buatan pada tahun 2022
Teknologi robotik telah mencapai kemajuan yang luar biasa dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Bidang seperti automasi proses robotik sedang digunakan dalam lebih banyak perusahaan.
Perisian RPA diperlukan untuk menyepadukan proses perusahaan dengan tindakan robot dan input kecerdasan buatan. Perisian RPA mengautomasikan tugasan yang berulang, intensif buruh dan memakan masa, meminimumkan atau menghapuskan penglibatan manusia untuk memandu lebih pantas, proses yang lebih cekap di seluruh kilang. Daripada berpuluh-puluh pekerja di kilang pembuatan, pakar RPA boleh memprogram dan menjalankan robot untuk melaksanakan tugas-tugas ini. Selalunya, orang lain diperlukan untuk servis, menyelenggara dan membaiki perkakasan. Tetapi kecerdasan buatan membawa keupayaan RPA ke tahap yang lebih tinggi dan lebih tinggi. Berikut ialah beberapa trend teratas dalam bidang robotik AI:
RPA dan Kepintaran Buatan
Trend terkini ialah RPA digabungkan dengan Kepintaran Buatan. Ini adalah elemen penting untuk RPA dapat mengendalikan volum tinggi, tugasan berulang. Dengan mengalihkan tugas-tugas ini daripada manusia kepada robot, mereka boleh dikendalikan dengan sewajarnya, mengurangkan kos buruh, menjadikan aliran kerja lebih cekap dan mempercepatkan proses seperti talian pemasangan.
Ini juga memudahkan keseluruhan bidang robotik. Tetapan industri kini boleh menggabungkan perisian RPA dan sistem automasi kilang, bukannya pasukan yang berbeza menggunakan perisian yang berbeza. Pada masa lalu, pasukan robotik menggunakan bahasa pengaturcaraan khusus untuk mengendalikan bidang seperti kinematik robot berbilang paksi. Juruteknik automasi kilang menggunakan bahasa dan alat yang berbeza, seperti pengawal logik boleh atur cara dan sistem lantai kedai. Kecerdasan buatan membantu untuk mengintegrasikan kedua-dua dunia ini, menambah tahap mobiliti dan autonomi yang lebih tinggi kepada robot. Agar robot pegun dan mudah alih berfungsi bersama dengan lancar, mereka mesti dapat bertukar maklumat dengan tepat.
Operasi Autonomi
Robot semakin cenderung untuk beroperasi di ruang terbuka dan tidak terkawal yang turut didiami oleh manusia. Banyak syarikat bekerja keras untuk membina kenderaan autonomi yang berkuasa dan berdaya maju dari segi ekonomi.
Selain mencipta robot yang boleh digunakan sebagai produk pengguna (selain hiburan), kecerdasan buatan dan robotik juga menghadapi cabaran. AI perlu mempertimbangkan beribu-ribu parameter dan pembolehubah yang berlaku dalam masa nyata. Banyak daripada mereka sentiasa berubah berkali-kali sesaat.
Kecerdasan Buatan Simbolik Neural
Kegilaan AI semasa dicetuskan oleh gabungan data dan pengiraan yang membolehkan rangkaian saraf melaksanakan beberapa tugasan yang sangat mencabar. Walaupun penyelidikan penting masih dijalankan untuk memahami keupayaan penuh rangkaian saraf, kami kini melihat minat yang semakin meningkat dalam:
(1) Memahami batasannya.
(2) Sepadukannya dengan algoritma AI sebenar terbukti lain, termasuk kaedah simbolik dan kebarangkalian.
Pada tahun-tahun akan datang, bidang kaedah neurosimbolik hibrid akan diterokai secara meluas untuk membolehkan aplikasi di luar keupayaan mana-mana satu kaedah dengan sendirinya. Sama seperti kawasan otak manusia yang berbeza beroperasi secara berbeza, sistem AI generasi akan datang mungkin menyepadukan modul pengendalian yang berbeza. Penyelidikan ke arah ini akan berguna terutamanya untuk pembangunan robot perkhidmatan sejagat yang mampu memberikan persepsi yang mantap, komunikasi bahasa semula jadi, perancangan tugas dan gerakan untuk manipulasi objek, dan interaksi manusia-robot semula jadi merentasi pelbagai tugas.
Pemprosesan Tuntutan
Dari masa ke masa, semakin banyak tugasan menjadi automatik dan bukannya pengaturcaraan mudah sahaja. Sebagai contoh, perusahaan menggunakan RPA untuk mengautomasikan tindakan seperti memahami perkara yang terdapat pada skrin, melengkapkan ketukan kekunci, mengenal pasti dan mengekstrak data. Penjagaan kesihatan ialah contoh yang baik, di mana sistem sedemikian digunakan untuk mengesahkan dan memproses tuntutan pesakit.
Pengambilan Korporat
Sesiapa yang menghantar siaran pekerjaan biasanya menerima ratusan atau bahkan ribuan resume. Bot AI boleh digunakan untuk menapis calon ini dan juga mencari calon hebat yang mungkin tidak memenuhi semua keperluan dengan segera. Dengan melatih AI untuk mencatat kelayakan yang serupa dan ciri-ciri lain, adalah mungkin untuk menghasilkan calon yang lebih baik dan memberi tumpuan kepada mereka yang mungkin terlepas.
Oleh itu, RPA akan menjadi trend penting dalam automasi kecerdasan buatan merentas industri pada masa hadapan.
Atas ialah kandungan terperinci Lima trend utama dalam robot kecerdasan buatan pada tahun 2022. 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
