Робототехника и автоматизация с использованием искусственного интеллекта

Экономический

Краткое содержание:

Достижения в области таких технологий, как искусственный интеллект, вероятно, создадут новые крупные рыночные возможности для инновационных компаний на рынке автоматизации.

Мы автоматизировали вещи на протяжении тысяч лет, чтобы ускорить выполнение множества трудоемких и отнимающих много времени задач. Ранние инструменты автоматизации были примитивными и механическими, но благодаря технологическому прогрессу автоматизация превратилась в сложные системы, способные на невероятные подвиги производительности и точности. Вычислительная мощность современных процессоров и прогресс искусственного интеллекта (ИИ) позволяют не только автоматизировать многие человеческие задачи, но и расширять или «дополнять» человеческие способности. По мере того, как ИИ продолжает развиваться, куда может пойти автоматизация?

От гравитации к воде, к пару

Римляне и древние греки использовали гравитацию для питания своих автоматизированных устройств: водяные колеса перемалывали пшеницу в муку, а водяные винты вытягивали воду из корпусов кораблей и орошали посевы. Гидроэнергия продолжала играть важную роль на ранних этапах промышленной революции, когда ее заменил пар. Фабрики строились вокруг центральных паровых турбин, причем машины, требующие большего крутящего момента, размещались ближе к турбине, а те, которым требовался меньший крутящий момент, размещались дальше, иногда на разных этажах, соединенные с помощью ряда приводных ремней и шкивов.

Аккумуляторы

Электричество стало значительным шагом вперед в автоматизации, поскольку электроэнергия могла поставляться и независимо контролироваться для каждой машины на заводе. Современные батареи выводят это на новый уровень. Легкие и перезаряжаемые, они позволяют системам автоматизации быть независимыми от стационарного источника питания и, следовательно, мобильными. Автоматизированные тележки (AGV или AMR) используются для доставки компонентов в рабочие ячейки на заводе, воздушные беспилотники используются для проведения инвентаризационных проверок в логистических центрах, а подводные беспилотники — для осмотра и обслуживания подводной инфраструктуры, такой как мосты и телекоммуникационные кабели.

Во многом благодаря амбициям производителей электромобилей, технологии аккумуляторных батарей, вероятно, получат дальнейшее развитие, и это позволит создать еще больше мобильных систем автоматизации.

Раннее программирование

В то время как ранние системы автоматизации использовали сложную механику для создания синхронизированных движений, в XVIII веке была разработана концепция программирования для управления ткацкими станками. В ткацких станках использовались полоски бумаги, пронизанные последовательностью отверстий, и 200 лет спустя ранние компьютеры, известные как «счетно-суммирующие машины», по сути все еще использовали ту же концепцию: вместо полосок бумаги машины считывали инструкции с «перфокарт».

Перфокарты были заменены магнитной лентой и позднее дисками, и в конечном итоге были в значительной степени устаревшими из-за твердотельной памяти (DRAM и NAND). Но независимо от используемого носителя, дискеты или DRAM, все машины работали по заранее определенным инструкциям и после запуска продолжали работать до выключения или возникновения ошибки. Современный робот, запрограммированный на сварку дверей автомобиля, продолжит последовательность сварки независимо от того, находится ли дверь автомобиля перед ним или нет. Это делает его опасным. Что, если кто-то пройдет перед роботом или из-за проблемы на производственной линии дверь автомобиля окажется не в нужном месте в нужное время.

Автономность машины

За последние десять лет рост скорости процессоров позволил системам автоматизации адаптироваться к изменениям в окружающей среде, просто создавая библиотеку различных сценариев. В одном сценарии, если дверь автомобиля находится в неправильном положении (возможно, определяемом системой зрения от Keyence или Cognex), робот может приостановить свою работу, а в другом сценарии, если кто-то подходит слишком близко к роботу (возможно, определяемом виртуальным защитным ограждением на основе лазера от TI или Hexagon), робот может замедлить свое движение или, возможно, вообще остановиться. Такой подход обеспечивает системе некоторую автономность, но очевидно, что степень автономности ограничена количеством предварительно запрограммированных сценариев, доступных ей.

Машинное обучение и ИИ

Совсем недавно достижения в области технологий искусственного интеллекта, в частности машинного обучения, позволили автоматизации сделать еще один значительный шаг вперед. Фактически, машинное обучение может оказаться столь же важным для автоматизации, как и внедрение электричества в промышленность 150 лет назад.

С помощью алгоритмов машинного обучения системы могут учиться на примерах или самостоятельно или методом проб и ошибок выявлять закономерности и аномалии. Этот процесс можно ускорить, виртуально смоделировав миллионы различных сценариев в программном обеспечении. По мере развития этой области системы автоматизации, вероятно, станут более автономными, способными адаптироваться и соответствующим образом реагировать на изменения в окружающей среде. Это сделает их более простыми в использовании, более безопасными в работе и более способными выполнять более широкий спектр задач — не только в физических задачах, но и в когнитивных задачах, таких как решение проблем.

В результате коммерческие возможности для более умных, более автономных систем автоматизации, вероятно, будут значительно больше, чем нишевый рынок, который был создан их «немыми и грубыми» предшественниками. Поэтому мы считаем, что эти технологические достижения создадут большую и многодесятилетнюю возможность для терпеливого инвестора.

Бесконечная граница?

Хотя более разумная автоматизация, вероятно, обеспечит огромный скачок вперед в росте производительности труда в мировой экономике, решит проблемы нехватки рабочей силы и позволит людям избегать грязных и опасных задач, могут ли те же самые интеллектуальные системы применяться для решения основных проблем нашего времени, таких как смягчение последствий изменения климата, поиск лекарств от хронических заболеваний или решений по борьбе с перенаселенностью городов и неравенством благосостояния?

Это может быть будущим, но сегодняшние системы ИИ все еще недостаточно развиты, чтобы решать такие сложные, многогранные и взаимозависимые проблемы. Однако некоторые ранние успехи уже достигнуты. Одним из выдающихся и успешных приложений ИИ на сегодняшний день является AlphaFold, разработанный Google DeepMind2, который дал точную оценку трехмерной структуры 200 миллионов белков. Google сделал базу данных общедоступной, предоставив исследователям более глубокое понимание архитектуры белков и ее последствий для биологической функции. До этого было понято только 200 000 структур белков. Честь и хвала AlphaFold! Мы считаем, что инновации ведут к дальнейшим инновациям и что этот процесс естественным образом ускоряется. Мы по-прежнему надеемся, что последуют новые значительные прорывы.

Чтобы быть в курсе всех экономических событий за сегодняшний день, заходите на наш эконом. календарь

Предупреждение о риске и отказ от ответственности

Вы понимаете и признаете, что торговля по стратегиям сопряжена с высокой степенью риска. Следование любым стратегиям или инвестиционным методологиям может привести к потерям. Содержимое сайта предоставляется нашими участниками и аналитиками исключительно в информационных целях. Вы единолично несете ответственность за определение того, подходят ли вам какие-либо торговые активы, ценные бумаги, стратегия или любой другой продукт, исходя из ваших инвестиционных целей и финансового положения.

Раскрытие Рисков

Риск потерь при торговле такими финансовыми инструментами, как акции, валюта, сырьевые товары, фьючерсы, облигации, ETF и криптовалюты, может быть значительным. Вы можете полностью потерять средства, размещенные у брокера. Поэтому вам следует тщательно взвесить, подходит ли вам такая торговля с учетом ваших обстоятельств и финансовых ресурсов.

Ни одно решение об инвестировании не должно приниматься без проведения тщательной проверки самостоятельно или без консультации с вашими финансовыми консультантами. Наш веб-контент может не подойти вам, поскольку мы не знаем ваших финансовых условий и инвестиционных потребностей. Наша финансовая информация может иметь задержку или содержать неточности, поэтому вы должны нести полную ответственность за любые ваши торговые и инвестиционные решения. Компания не несет ответственности за потерю вашего капитала.

Без разрешения сайта запрещается копировать графику, тексты или торговые марки сайта. Права интеллектуальной собственности на содержание или данные, включенные в этот сайт, принадлежат его поставщикам и торговцам.

Последние поиски

Популярные запросы

Котировки

Анализ

Пользователь

24/7

Экономический Календарь

Обучение

Данные