ادغام سیستم های بینایی ماشین با ربات های صنعتی مانند >>ربات پالتایزر بیشتر می شود.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی
ادغام هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) رباتیک را به ارتفاعات جدیدی سوق می دهد. در سال 2025، ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی قادر به تفسیر داده‌های پیشرفته، تصمیم‌گیری در زمان واقعی و نگهداری پیش‌بینی هستند.
تحولات کلیدی در هوش مصنوعی و رباتیک برای سال 2025
خودمختاری پیشرفته: ربات‌ها وظایف پیچیده‌ای مانند برنامه‌ریزی پیشرفته، تشخیص الگو و پیش‌بینی خطا را انجام می‌دهند.
سازگاری در زمان واقعی: هوش مصنوعی ربات ها را قادر می سازد تا به صورت پویا به تغییرات محیطی پاسخ دهند و عملکرد آنها را افزایش دهند.
اتصال بهبودیافته: تعامل انسان و ربات با هوش مصنوعی تخصصی در حال تکامل است که ارتباط بی‌وقفه و اجرای کار را تسهیل می‌کند.
با استفاده از هوش مصنوعی، صنایع می توانند ربات هایی را مستقر کنند که نه تنها وظایف را به طور موثر انجام می دهند، بلکه در زمان واقعی نیز یاد می گیرند و بهبود می یابند.
class="r-img-ratio">>
ربات های مشارکتی (COBOTS): بازتعریف دینامیک نیروی کار
ربات‌ها یا ربات‌های مشارکتی به دلیل توانایی آنها در تعامل مستقیم با انسان‌ها و تسهیل استفاده از آنها در مشاغل کوچک و محیط‌های پویا ارزشمند هستند. انعطاف پذیری، دقت و سازگاری آنها پویایی کار را تغییر می دهد، هزینه ها را کاهش می دهد و کارایی را در صنایع مختلف افزایش می دهد.
انتظار می رود تا سال 2025، این ربات ها به قابلیت های پیشرفته تبدیل شوند:
افزایش استقلال: با ادغام نرم افزارها و حسگرهای پیشرفته تر، کوبات ها می توانند وظایف پیچیده تری را انجام دهند و به طور مستقل با تغییرات در زمان واقعی سازگار شوند.
سهولت استفاده: برنامه نویسی ساده به افراد غیرمتخصص اجازه می دهد تا کوبات ها مانند >>ربات کوکا را کار کنند و دسترسی آنها را برای شرکت های کوچک و متوسط (SMEs) برای دسترسی به این فناوری ها افزایش می دهد.
افزایش ایمنی: پیشرفت های تکنولوژیکی و ویژگی های ایمنی داخلی، تعامل ایمن با اپراتورهای انسانی را حتی در محیط های پرخطر تضمین می کند.
ازدحام ربات ها و مدیریت ناوگان
ربات‌ها کوچک‌تر خواهند بود و برای کارهای فردی بیشتر ساخته می‌شوند، در حالی که به عنوان یک ناوگان کار می‌کنند. این روند با اصول تخصص مشارکتی مطابقت دارد و امکان کارایی و انعطاف پذیری بیشتر در استقرار رباتیک را فراهم می کند.
این رویکرد کارکرد گروهی از ربات‌ها با هر واحدی که برای یک کار خاص طراحی شده‌اند، ممکن است نیروی کار رباتیکی سازگارتر را قادر سازد تا بتواند مجموعه‌ای از وظایف را با چابکی بیشتر از برخی از ربات‌های بزرگ‌تر و عمومی‌تر که امروزه می‌بینیم، انجام دهد.
سیستم‌های هوش مصنوعی عاملی بر این دسته از ربات‌ها نظارت خواهند کرد. این اطلاعات عاملی به‌عنوان یک هادی عمل می‌کند و با ارائه راهنمایی‌ها و بهینه‌سازی کارایی عملیاتی، دسته‌ای از ربات‌ها را هماهنگ می‌کند. چنین سیستمی می تواند اقدامات ربات های تخصصی متعدد را برای دستیابی به اهداف پیچیده و چند مرحله ای که قبلاً چالش برانگیز یا غیرممکن بودند، هماهنگ کند.
یکی از امیدوارکننده‌ترین جنبه‌های این سیستم پیش‌بینی‌شده، پتانسیل آن برای انعطاف‌پذیری و انعطاف‌پذیری است. از آنجایی که هر ربات کوچک به طور مستقل عمل می‌کند، می‌توان آن را بدون تأثیر بر سیستم کلی وارد و خارج کرد. این رویکرد می تواند به طور قابل توجهی قابلیت اطمینان سیستم را افزایش دهد و فرآیندهای نگهداری و مقیاس گذاری را تا سال 2025 ساده کند.
class="r-img-ratio">>
در حال حاضر چه چیزی مردم را هیجان زده کرده است؟
داده های مقیاس اینترنت به LLM ها و VLM ها درک معنایی معناداری از زبان و ورودی بصری داده است: ربات ها به طور فزاینده ای آنچه را که می بینند درک می کنند. آنها می توانند در مورد آن با شما "صحبت کنند". همچنین به نظر می رسد این مدل ها به لطف آنچه در داده های آموزشی خود دیده اند، به طور فزاینده ای قادر به ایجاد برنامه های افق طولانی تر هستند و مدل های تولید ویدیو (VGM) به طور فزاینده ای به نظر می رسد که یک گام فراتر می روند: به نظر می رسد که آنها قادر به پیش بینی وضعیت های آینده جهان با درک بهتر و بهتر از فیزیک هستند.
ترکیب مدل‌ها با دانش دنیای معنایی با سیاست‌های آموزش‌دیده بر روی داده‌های تجسم‌یافته منجر به قابلیت‌های چشمگیری شده است که زمانی در تنظیمات دنیای واقعی دور از دسترس در نظر گرفته می‌شدند.
انتظار داشته باشید شبیه سازی های فیزیکی دقیق و یادگیری تقویتی همچنان برای حرکت و دستکاری مفید باشد. توجه زیادی به این موضوع وجود دارد که چگونه یادگیری تقویتی می تواند تعمیم را برای دستکاری سوق دهد.
برای راه‌اندازی، قیمت محرک‌ها کاهش یافته است. این یکی از محرک های کلیدی هزینه سیستم های رباتیک پیچیده است.
البته هزینه و عملکرد محاسبات برای اجرای مدل های رباتیک نیز وجود دارد. قیمت‌ها روند نزولی داشته است و برنامه‌های رباتیک جدی را فقط با محاسبات محلی قادر می‌سازد تا فرکانس کنترل را معقول نگه دارند. انویدیا تلگراف کرده است که چقدر جدی است که توسعه دهندگان رباتیک آینده را تامین کنند و این فقط باعث جذب رقابت بیشتر و افزایش فشار کاهشی می شود.
نقل قول از سایت لکو ایران:
"در سال 2025، ربات‌ها با هوشمندی پیشرفته، پایداری زیست‌محیطی و دسترسی گسترده، از محیط‌های خانگی تا صنعتی را متحول کرده‌اند. فدراسیون بین‌المللی رباتیک پیش‌بینی می‌کند بازار ربات‌های صنعتی به 16.5 میلیارد دلار برسد و ربات‌های خدماتی، زندگی روزمره را بهبود بخشند. پذیرش این فناوری مستلزم توجه به مسائل اخلاقی و اعتماد عمومی است. دیدگاه شما چیست؟"
فناوری دوقلو دیجیتال: بهینه‌سازی رباتیک از طریق شبیه‌سازی‌های مجازی
فناوری Digital Twin کپی های مجازی از سیستم های رباتیک را ایجاد می کند و امکان تجزیه و تحلیل و بهینه سازی در زمان واقعی را بدون خطرات فیزیکی فراهم می کند.
مزایای دوقلوهای دیجیتال در رباتیک
آزمایش شبیه سازی شده: سناریوها را به صورت مجازی آزمایش کنید تا خرابی های احتمالی را شناسایی کنید.
بهینه سازی عملکرد: قبل از استقرار، عملکرد ربات را تجزیه و تحلیل و اصلاح کنید.
بهره وری تعمیر و نگهداری: پیش بینی و جلوگیری از خرابی های مکانیکی، کاهش زمان خرابی.
این فناوری نوآوری را سرعت می بخشد و در عین حال توسعه مقرون به صرفه و بدون ریسک را تضمین می کند.
ربات های انسان نما: مشارکت آنها در خدمات رباتیک
ربات‌های انسان‌نما به طور فزاینده‌ای در بخش‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، کمک‌های شخصی و اکتشافات محیطی حیاتی رایج می‌شوند.
چرا انسان نماها در سال 2025 اهمیت دارند؟
تحرک بهبود یافته: مهارت های پیشرفته به انسان نماها اجازه می دهد تا در محیط های پیچیده حرکت کنند.
کاربردهای همه کاره: انسان نماها در حال حاضر در وظایفی از مراقبت های اجتماعی و بهداشتی تا کارهای صنعتی مانند بازرسی مناطق خطرناک استفاده می شوند.
یکپارچه سازی هوش مصنوعی پیشرفته: قابلیت های قابل تنظیم هوش مصنوعی انسان نماها را با نیازهای خاص سازگار می کند.
با رشد سرمایه گذاری در رباتیک انسان نما، کاربردهای عملی آنها همچنان در حال گسترش است.
سفارشی سازی و مدولاریته در رباتیک
در سال 2025، تقاضا برای راه حل های رباتیک سفارشی در حال افزایش است. صنایع برای برآورده کردن الزامات خاص، طرح‌های مدولار را انتخاب می‌کنند.
روندهای کلیدی در سفارشی سازی رباتیک
طرح های مدولار: ربات هایی با اجزای قابل تعویض یا ماژول هایی که با وظایف مختلف مطابق با نیاز کاربر سازگار می شوند.
راه حل های خاص صنعت: از تولید گرفته تا بازرسی و نگهداری، ربات های طراحی شده نیازهای منحصر به فرد بخش های مختلف را برطرف می کنند.
رابط قابل تطبیق: ربات ها را می توان به راحتی از طریق پلتفرم های نرم افزاری در دسترس پیکربندی کرد.