人工智能和机器学习如何改善机器人技术

人工智能和机器学习经常被应用于机器人训练以改善它们的任务执行能力。在本文中我们将对比使用人工智能训练机器人与不使用该技术训练机器人的具体区别。

具有人工智能的工业机器人更加了解人和周围环境

部署在工业领域的机器人可以帮助企业以更少的错误完成更多的工作。当然，在工作场所增加机器人时，安全是关键，使用人工智能技术开发的机器人可以了解周围环境并做出相应反应，以减少人机交互时所产生的受伤风险。

Veo机器人公司为其工业机器人加入了计算机视觉，人工智能和传感器等新技术。这种设置允许机器全速工作，并在人类靠近时降低工作速度。

因此，现在机器人将不再被限定在特定区域里完成工作，但人类的安全仍然是优先事项。Veo 机器人公司的技术使机器人能够动态评估它必须与人保持多远的距离才能避免撞到人。

此外配备人工智能技术的自主移动机器人(AMR )，可帮助机器学习仓库的布局，并实时安全地绕过仓库障碍物。这些自动车辆可运输零件和成品，将人类从一项可能导致他们每天走数千步的任务中解救出来。

机器学习允许机器人从错误中学习并适应

人们通过经验变得更聪明。通过机器学习等技术，机器人应用人工智能进行机械学习可能具有同样的能力。当这种情况发生时，它们可能不需要像人类一样持续的高强度训练。相反，学习将通过持续的使用而徐徐渐进。

Shadow机器人公司与商业大亨埃隆·马斯克和萨姆·奥特曼创立的OpenAI进行合作，通过机器学习训练机器人。OpenAI的研究人员通过创建一个名为DACTYL的机器人系统来探索机器学习，在这个系统中，虚拟机器人手通过反复试验来进行学习。这些类似人类的策略随后被转移到现实世界中的Shadow灵巧手，使其能够高效地抓取和操纵物体。这表明了在模拟中训练智能体的可行性和成功性，而不需要模拟精确的条件，这再次验证了机器人可以通过强化来收集知识，并直观地做出更好的决策。

利兹大学的研究人员正在开发一种机器人，通过使用人工智能从错误中学习，并评估随着时间的推移收集的数据，以做出更好的决策。

这个过程包括训练机器人大约完成10，000次试错尝试，让它发现哪些方法最有可能成功。

同样，澳大利亚研究人员通过机器学习教会人形机器人对环境中的意外变化做出反应。仿真表明，机器学习算法允许双足机器人在移动平台上保持稳定。

由于像这样的机器学习应用在不久的将来可能会更具适应性。因此对于那些需要机器人来完成任务或应对高度多变环境的公司来说，该技术将更有价值。

人工智能机器人公司使制造业更加高效

制造商正在研究如何依靠人工智能来改善他们的工作流程。然而，使用人工智能的方法并不单一。例如，一些企业正在利用人工智能来帮助创建最终应用在机器人中的组件，如印刷电路板(PCB)。制造多层PCB的过程异常复杂，元件上的每个孔都需要20-25微米的层导电的电镀铜。

早在1990年代，制造商们使用神经网络设计印刷电路板。在PCB设计或制造过程中应用人工智能可以更快地将新机器人推向市场，即使成品并不一定使用人工智能来工作。

一些人工智能机器人公司也在通过缩短机器人学习任务所需的时间来加快制造速度。FANUC最近宣布为用户提供更快捷的方式来训练工业机器人，比如那些从箱子里挑选产品的机器人。其使用人工智能来大大简化让机器人为仓库做好准备的过程。参与训练的人只需要点击屏幕上的图像，就可以教机器人选择什么，忽略什么。

那么，如果机器学习应用程序帮助人工智能机器人知道它什么时候出了问题，会怎么样？对于公司来说，计划外停机成本高昂且不方便，会中断工作流程并限制盈利能力。OMRON首次展示的自我诊断机器人可以告诉人们它什么时候需要修理或日常维护。这种机器也可以帮助制造业变得更有效率，避免因设备故障造成的任务中断。

人工智能和机器学习应用赋予机器人更大的潜力

人工智能和机器人机器学习技术的进展很快。这两项技术的不断发展将有助于机器人在未来变得更加智能、更加具有工作效率以及更加安全。我们有理由相信在不久的未来人工智能机器人将走出实验室进入到工厂甚至进入到消费者家中，协助人类完成各项复杂任务。这同样也为机器人制造商提供了巨大的商业开发潜力。