Robotik dan Automasi yang didayakan AI

Aliran Ekonomi

Ringkasan:

Kemajuan dalam teknologi seperti AI berkemungkinan mewujudkan peluang pasaran baharu yang besar untuk firma inovatif dalam pasaran automasi.

Kami telah mengautomasikan perkara selama beribu-ribu tahun untuk mempercepatkan beberapa tugas yang memakan masa yang melelahkan. Alat automasi awal adalah asas dan mekanikal, tetapi terima kasih kepada kemajuan teknologi, automasi telah berkembang menjadi sistem canggih yang mampu menghasilkan produktiviti dan ketepatan yang luar biasa. Kuasa pengkomputeran pemproses masa kini dan kemajuan kecerdasan buatan (AI) membolehkan bukan sahaja untuk mengautomasikan banyak tugas manusia, tetapi juga untuk melanjutkan atau "meningkatkan" kebolehan manusia. Apabila AI terus berkembang, ke manakah automasi akan pergi dari sini?

Dari graviti, kepada air, kepada wap

Orang Rom dan Yunani purba menggunakan graviti untuk menggerakkan peranti automasi mereka: roda air mengisar gandum menjadi tepung dan skru air menarik air dari badan kapal dan tanaman pengairan. Kuasa air terus memainkan peranan penting pada peringkat awal revolusi perindustrian, apabila ia digantikan oleh wap. Kilang dibina di sekeliling turbin berkuasa wap pusat, dengan mesin yang memerlukan lebih tork diletakkan lebih dekat dengan turbin dan yang memerlukan kurang diletakkan lebih jauh kadangkala di tingkat yang berbeza, disambungkan melalui satu siri tali pinggang pemacu dan penarik.

Bateri

Elektrik merupakan perubahan langkah yang penting untuk automasi kerana kuasa boleh dihantar dan dikawal secara bebas untuk setiap mesin di sekitar kilang. Bateri moden mengambil langkah ini lebih jauh. Ringan dan boleh dicas semula, ia membenarkan sistem automasi tidak ditambat daripada bekalan kuasa tetap dan oleh itu mudah alih. Troli automatik (AGV atau AMR) digunakan untuk menghantar komponen ke sel kerja di sekitar lantai kilang, dron bawaan udara digunakan untuk melakukan semakan inventori di pusat logistik, dan dron bawah air untuk memeriksa dan menyelenggara infrastruktur dasar laut, seperti jambatan dan kabel telekom.

Terima kasih sebahagian besarnya kepada cita-cita pembuat kenderaan elektrik, teknologi bateri mungkin akan membuat kemajuan selanjutnya, dan ini akan membolehkan lebih banyak sistem automasi mudah alih.

Pengaturcaraan awal

Walaupun sistem automasi awal menggunakan mekanik yang rumit untuk mencipta pergerakan yang disegerakkan, pada abad ke-18 konsep pengaturcaraan telah dibangunkan untuk mengawal alat tenun tenunan. Alat tenun menggunakan jalur kertas yang diselingi oleh urutan lubang, dan 200 tahun kemudian komputer awal yang dikenali sebagai "mesin tambah dan perakaunan" pada asasnya masih menggunakan konsep yang sama: bukannya jalur kertas, mesin membaca arahan daripada "kad tebuk".

Kad yang ditebuk digantikan oleh pita magnetik dan cakera kemudiannya, dan akhirnya telah menjadi usang sebahagian besarnya oleh memori keadaan pepejal (DRAM dan NAND). Tetapi tanpa mengira media yang digunakan, cakera liut atau DRAM, semua mesin berjalan pada arahan yang telah ditetapkan dan setelah digerakkan akan terus berjalan sehingga dimatikan atau ralat berlaku. Robot moden yang diprogramkan untuk mengimpal pintu kereta, akan meneruskan urutan kimpalan sama ada pintu kereta sebenarnya berada di hadapannya atau tidak. Ini menjadikannya berbahaya. Bagaimana jika seseorang berjalan di hadapan robot itu atau, disebabkan masalah lebih jauh di barisan pengeluaran, pintu kereta tidak berada di tempat yang betul pada masa yang betul.

Autonomi mesin

Sepanjang sepuluh tahun yang lalu, peningkatan dalam kelajuan pemproses telah membolehkan sistem automasi menyesuaikan diri dengan perubahan dalam persekitaran, hanya dengan membina perpustakaan senario yang berbeza. Dalam satu senario, jika pintu kereta tidak berada dalam kedudukan yang betul (mungkin ditentukan oleh sistem penglihatan dari Keyence atau Cognex) robot mungkin menghentikan operasinya, dan dalam senario lain, jika seseorang berjalan terlalu dekat dengan robot (mungkin ditakrifkan oleh pagar keselamatan maya berasaskan laser dari TI atau Hexagon) robot itu mungkin memperlahankan gerakannya atau mungkin berhenti sama sekali. Pendekatan ini memberikan sistem beberapa autonomi, tetapi jelas tahap autonomi dihadkan oleh bilangan senario pra-program yang tersedia untuknya.

Pembelajaran mesin dan AI

Baru-baru ini, kemajuan dalam teknologi AI, khususnya pembelajaran mesin, memberikan automasi satu lagi perubahan langkah yang ketara. Malah, pembelajaran mesin mungkin terbukti sama pentingnya dengan automasi seperti pengenalan elektrik dalam industri 150 tahun yang lalu.

Dengan algoritma pembelajaran mesin, sistem boleh belajar melalui contoh atau mengenal pasti corak dan anomali dengan sendiri atau melalui percubaan dan kesilapan. Proses ini boleh dipercepatkan dengan mensimulasikan berjuta-juta senario berbeza secara maya, dalam perisian. Apabila bidang ini berkembang, sistem automasi berkemungkinan menjadi lebih autonomi, dapat menyesuaikan diri dan bertindak balas dengan sewajarnya kepada perubahan dalam persekitaran di sekelilingnya. Ini akan menjadikan mereka lebih mudah untuk digunakan, lebih selamat untuk bekerja dan lebih berkebolehan melaksanakan pelbagai tugasan – bukan sahaja dalam tugas fizikal, tetapi juga dalam cabaran kognitif seperti penyelesaian masalah.

Akibatnya, peluang komersil untuk sistem automasi yang lebih pintar dan lebih autonomi berkemungkinan jauh lebih besar daripada pasaran khusus yang telah diwujudkan oleh pendahulu mereka yang "bisu dan biadab". Oleh itu, kami percaya kemajuan teknologi ini akan mewujudkan peluang besar dan berbilang dekad untuk pelabur pesakit.

Sempadan tidak berkesudahan?

Walaupun automasi yang lebih bijak berkemungkinan memberikan lonjakan yang hebat dalam pertumbuhan produktiviti untuk ekonomi global, menangani isu kekurangan tenaga kerja dan membolehkan orang ramai mengelakkan tugas yang kotor dan berbahaya, bolehkah sistem pintar yang sama digunakan untuk menyelesaikan cabaran utama zaman kita, seperti mengurangkan perubahan iklim, mencari penawar untuk penyakit kronik atau penyelesaian untuk menangani kesesakan di bandar dan ketidaksamaan kekayaan?

Ini mungkin masa depan, tetapi sistem AI hari ini masih belum cukup maju untuk menangani masalah yang kompleks, pelbagai aspek dan saling bergantung. Walau bagaimanapun, beberapa kemajuan awal telah dibuat. Salah satu aplikasi AI yang menonjol dan berjaya setakat ini ialah AlphaFold, dibangunkan oleh Google DeepMind2, yang menghasilkan anggaran tepat struktur 3 dimensi 200 juta protein. Google telah menjadikan pangkalan data tersedia secara terbuka, memberikan para penyelidik pemahaman yang lebih mendalam tentang seni bina protein dan implikasinya terhadap fungsi biologi. Sebelum ini, hanya 200,000 struktur protein yang difahami. Tahniah kepada AlphaFold! Kami percaya bahawa inovasi membawa kepada inovasi selanjutnya dan proses ini secara semula jadi mempercepatkan. Kami tetap berharap bahawa kejayaan baharu yang ketara akan menyusul.

Untuk kekal dikemas kini tentang semua acara ekonomi hari ini, sila lihat kalendar ekonomi kami

Amaran Risiko dan Penafian Pelaburan

Anda memahami dan mengakui bahawa terdapat tahap risiko yang tinggi yang terlibat dalam perdagangan dengan strategi. Mengikuti mana-mana strategi atau metodologi pelaburan adalah potensi kerugian. Kandungan di tapak disediakan oleh penyumbang dan penganalisis kami untuk tujuan maklumat sahaja. Anda sendiri bertanggungjawab sepenuhnya untuk menentukan sama ada mana-mana aset dagangan, atau sekuriti, atau strategi, atau mana-mana produk lain sesuai untuk anda berdasarkan objektif pelaburan dan situasi kewangan anda.

Pendedahan Risiko

Risiko kerugian dalam perdagangan instrumen kewangan seperti saham, FX, komoditi, niaga hadapan, bon, ETF dan kripto boleh menjadi besar. Anda mungkin mengalami kerugian keseluruhan dana yang anda depositkan dengan broker anda. Oleh itu, anda harus mempertimbangkan dengan teliti sama ada perdagangan sedemikian sesuai untuk anda berdasarkan keadaan dan sumber kewangan anda.

Tiada keputusan untuk melabur harus dibuat tanpa menjalankan usaha wajar secara menyeluruh sendiri atau berunding dengan penasihat kewangan anda. Kandungan web kami mungkin tidak sesuai dengan anda kerana kami tidak mengetahui keadaan kewangan dan keperluan pelaburan anda. Maklumat kewangan kami mungkin mempunyai kependaman atau mengandungi ketidaktepatan, jadi anda harus bertanggungjawab sepenuhnya untuk sebarang keputusan perdagangan dan pelaburan anda. Syarikat tidak akan bertanggungjawab ke atas kehilangan modal anda.

Tanpa mendapat kebenaran daripada tapak web, anda tidak dibenarkan menyalin grafik, teks atau tanda dagangan tapak web. Hak harta intelek dalam kandungan atau data yang dimasukkan ke dalam laman web ini adalah milik pembekal dan pedagang pertukarannya.

Carian Terkini

Carian Teratas

Petikan

Analisis

Pengguna

24/7

Kalendar Ekonomi

Pendidikan

Data