الروبوتات والأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي

اقتصادي

الملخص:

ومن المرجح أن يؤدي التقدم في التقنيات مثل الذكاء الاصطناعي إلى خلق فرص سوقية جديدة كبيرة للشركات المبتكرة في سوق الأتمتة.

لقد قمنا بأتمتة الأشياء لآلاف السنين لتسريع قائمة طويلة من المهام الشاقة التي تستغرق وقتًا طويلاً. كانت أدوات الأتمتة المبكرة بدائية وميكانيكية، ولكن بفضل التقدم التكنولوجي، تطورت الأتمتة إلى أنظمة متطورة قادرة على إنجاز مآثر لا تصدق من الإنتاجية والدقة. إن قوة الحوسبة لمعالجات اليوم وتقدم الذكاء الاصطناعي تجعل من الممكن ليس فقط أتمتة العديد من المهام البشرية، ولكن أيضًا توسيع أو "زيادة" القدرات البشرية. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، إلى أين قد تتجه الأتمتة من هنا؟

من الجاذبية إلى الماء إلى البخار

كان الرومان والإغريق القدماء يستخدمون الجاذبية لتشغيل أجهزة الأتمتة الخاصة بهم: فكانت عجلات المياه تطحن القمح حتى يتحول إلى دقيق، وكانت براغي المياه تسحب المياه من هياكل السفن وتروي المحاصيل. واستمرت الطاقة المائية في لعب دور حاسم في المراحل الأولى من الثورة الصناعية، عندما حل البخار محلها. وتم بناء المصانع حول توربينات مركزية تعمل بالبخار، مع وضع الآلات التي تتطلب عزم دوران أكبر بالقرب من التوربين، ووضع الآلات التي تحتاج إلى عزم دوران أقل بعيدًا في بعض الأحيان على طوابق مختلفة، متصلة عبر سلسلة من أحزمة القيادة والبكرات.

البطاريات

كانت الكهرباء بمثابة تغيير كبير في مجال الأتمتة، حيث كان من الممكن توصيل الطاقة والتحكم فيها بشكل مستقل لكل آلة حول المصنع. وتذهب البطاريات الحديثة إلى أبعد من ذلك. فهي خفيفة الوزن وقابلة لإعادة الشحن، وتسمح لأنظمة الأتمتة بالتحرر من مصدر طاقة ثابت وبالتالي التنقل. تُستخدم عربات النقل الآلية (المركبات الموجهة آليًا أو المركبات الآلية ذاتية الحركة) لتوصيل المكونات إلى خلايا العمل حول أرضية المصنع، وتُستخدم الطائرات بدون طيار المحمولة جوًا لإجراء فحوصات المخزون في المراكز اللوجستية، والطائرات بدون طيار تحت الماء لفحص وصيانة البنية التحتية تحت الماء، مثل الجسور وكابلات الاتصالات.

وبفضل طموحات صانعي المركبات الكهربائية إلى حد كبير، فمن المرجح أن تحقق تقنيات البطاريات المزيد من التقدم، وهو ما من شأنه تمكين المزيد من أنظمة الأتمتة المتنقلة.

البرمجة المبكرة

في حين استخدمت أنظمة الأتمتة المبكرة آليات معقدة لإنشاء حركات متزامنة، تم تطوير مفهوم البرمجة في القرن الثامن عشر للتحكم في أنوال النسيج. استخدمت الأنوال شرائح من الورق تتخللها سلسلة من الثقوب، وبعد 200 عام، لا تزال أجهزة الكمبيوتر المبكرة المعروفة باسم "آلات الجمع والحساب" تستخدم نفس المفهوم بشكل أساسي: بدلاً من شرائح الورق، تقرأ الآلات التعليمات من "بطاقات مثقبة".

لقد حلت الأشرطة المغناطيسية والأقراص محل البطاقات المثقوبة، وفي النهاية أصبحت الذاكرة ذات الحالة الصلبة (DRAM وNAND) قديمة إلى حد كبير. ولكن بغض النظر عن الوسائط المستخدمة، سواء كانت أقراص مرنة أو DRAM، فإن جميع الآلات تعمل وفقًا لتعليمات محددة مسبقًا وبمجرد تشغيلها تستمر في العمل حتى يتم إيقاف تشغيلها أو حدوث خطأ. سيستمر الروبوت الحديث المبرمج على لحام أبواب السيارات في تسلسل اللحام سواء كان باب السيارة أمامه بالفعل أم لا. وهذا يجعل الأمر خطيرًا. ماذا لو سار شخص ما أمام الروبوت أو، بسبب مشكلة أعلى في خط الإنتاج، لم يكن باب السيارة في المكان الصحيح في الوقت المناسب.

استقلالية الآلة

على مدى السنوات العشر الماضية، مكنت الزيادة في سرعة المعالجات أنظمة التشغيل الآلي من التكيف مع التغيرات في البيئة المحيطة، ببساطة من خلال بناء مكتبة من السيناريوهات المختلفة. في أحد السيناريوهات، إذا لم يكن باب السيارة في الوضع الصحيح (ربما يتم تحديده بواسطة نظام رؤية من Keyence أو Cognex) فقد يتوقف الروبوت عن العمل، وفي سيناريو آخر، إذا سار شخص ما بالقرب من الروبوت (ربما يتم تحديده بواسطة سياج أمان افتراضي قائم على الليزر من TI أو Hexagon) فقد يبطئ الروبوت حركته أو ربما يتوقف تمامًا. يوفر هذا النهج للنظام بعض الاستقلالية، ولكن من الواضح أن درجة الاستقلالية محدودة بعدد السيناريوهات المبرمجة مسبقًا المتاحة له.

التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

وفي الآونة الأخيرة، أتاحت التطورات في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، وخاصة التعلم الآلي، للأتمتة تغييراً كبيراً آخر. والواقع أن التعلم الآلي قد يثبت أنه يشكل أهمية كبيرة للأتمتة تعادل أهمية إدخال الكهرباء في الصناعة قبل 150 عاماً.

وباستخدام خوارزميات التعلم الآلي، تستطيع الأنظمة التعلم من خلال الأمثلة أو تحديد الأنماط والشذوذ بنفسها أو من خلال التجربة والخطأ. ويمكن تسريع هذه العملية من خلال محاكاة ملايين السيناريوهات المختلفة افتراضيا، في البرمجيات. ومع تقدم هذا المجال، من المرجح أن تصبح أنظمة الأتمتة أكثر استقلالية، وقادرة على التكيف والاستجابة بشكل مناسب للتغيرات في البيئة المحيطة بها. وهذا من شأنه أن يجعلها أسهل في الاستخدام وأكثر أمانا في العمل وأكثر قدرة على أداء مجموعة أوسع من المهام - ليس فقط في المهام الجسدية، ولكن أيضا في التحديات المعرفية مثل حل المشاكل.

ونتيجة لهذا، فمن المرجح أن تكون الفرصة التجارية لأنظمة الأتمتة الأكثر ذكاءً واستقلالية أكبر كثيراً من السوق المتخصصة التي أسستها سابقاتها "الصامتة والوحشية". ولذلك فإننا نعتقد أن هذه التطورات التكنولوجية سوف تخلق فرصة كبيرة تمتد لعقود عديدة للمستثمر الصبور.

حدود لا نهاية لها؟

في حين أن الأتمتة الذكية من المرجح أن توفر قفزة كبيرة إلى الأمام في نمو الإنتاجية للاقتصاد العالمي، ومعالجة قضايا نقص العمالة، والسماح للناس بتجنب المهام القذرة والخطيرة، فهل يمكن تطبيق نفس الأنظمة الذكية لحل التحديات الكبرى في عصرنا، مثل التخفيف من تغير المناخ، وإيجاد علاجات للأمراض المزمنة أو حلول لمعالجة الاكتظاظ في المدن وعدم المساواة في الثروة؟

قد يكون هذا هو المستقبل، ولكن أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم لا تزال غير متقدمة بما يكفي لمعالجة مثل هذه المشاكل المعقدة ومتعددة الأوجه والمترابطة. ومع ذلك، تم تحقيق بعض التقدم المبكر. أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي البارزة والناجحة حتى الآن هو AlphaFold، الذي طورته Google DeepMind2، والذي أنتج تقديرًا دقيقًا للبنية ثلاثية الأبعاد لـ 200 مليون بروتين. جعلت Google قاعدة البيانات متاحة للجمهور، مما يمنح الباحثين فهمًا أعمق لبنية البروتين وتأثيراتها على الوظيفة البيولوجية. قبل ذلك، لم يكن من الممكن فهم سوى 200000 بنية بروتينية. تحية لـ AlphaFold! نعتقد أن الابتكار يؤدي إلى المزيد من الابتكار وأن هذه العملية تتسارع بشكل طبيعي. لا نزال نأمل في أن تتبع ذلك اختراقات جديدة مهمة.

للبقاء على اطلاع على كل الأحداث الاقتصادية اليومية، يرجى مراجعة التقويم الاقتصادي

تحذيرات المخاطر وإخلاء المسؤولية عن قرارات الاستثمار

أنت تفهم وتقّر بأن هناك درجة عالية من المخاطر التي ينطوي عليها التداول باستعمال هذه الاستراتيجيات. هناك احتمال التعرض للخسارة عند اتباع أي من استراتيجيات أو مناهج الاستثمار. يتم توفير المحتوى على الموقع من قبل المساهمين والمحللين لدينا بهدف نشر المعلومات فقط. أنت وحدك المسؤول عن تحديد ما إذا كانت أي من أصول التداول أو الأوراق المالية أو استراتيجية أو أي منتج آخر مناسب لك بناء على أهدافك الاستثمارية ووضعك المالي.

الإفصاح عن المخاطر

يمكن أن تكون مخاطر الخسارة كبيرة عند تداول الأصول المالية مثل الأسهم أو العملات الأجنبية أو السلع أو العقود الآجلة أو السندات أو صناديق الاستثمار المتداولة أو العملات المشفرة. قد تتعرض لخسارة كامل الأموال التي تودعها لدى شركة الوساطة. لذلك، يجب أن تفكر مليًا فيما إذا كانت هذه التجارة مناسبة لك في ضوء ظروفك ومواردك المالية.

لا ينبغي الاقدام على الاستثمار دون إجراء التدقيق و الأبحاث اللاّزمة أو التشاور مع مستشاريك الماليين. قد لا يناسبك محتوى موقعنا ، لأننا لا نعرف حالتك المالية واحتياجاتك الاستثمارية. من المحتمل أن معلوماتنا المالية قد يكون لها زمن انتقال أو تحتوي على معلومات غير دقيقة، لذلك يجب أن تكون مسؤولاً بالكامل عن أي من معاملاتك وقراراتك الاستثمارية. لن تكون الشركة مسؤولة عن خسارة أي من أموالك.

بدون الحصول على إذن من موقع الويب، لا يُسمح لك بنسخ رسومات الموقع أو النصوص أو العلامات التجارية. حقوق الملكية الفكرية في المحتوى أو البيانات المدرجة في هذا الموقع مملوكة لمزوديها و بورصات التداول.

البحث الأخيرة

الأكثر بحثا

أسعار السوق

تحليل التداول

مستخدم

24/7

التقويم الاقتصادي

تعليم

البيانات