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機器人深度學習的關鍵在大數據

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放大字體  縮小字體 發布日期:2017-09-27   瀏覽次數:802
核心提示:  很幸運可以或許加入2017機械人國際年夜會,在這場機械人與人工智能范疇的行業嘉會中,我懂得到許多機械人前沿技巧。我重要從事工業機械人方面的研討和開辟,和主動化活動視覺方面的研討。今朝,我的團隊曾經開辟

  很幸運可以或許加入“2017機械人國際年夜會”,在這場機械人與人工智能范疇的行業嘉會中,我懂得到許多機械人前沿技巧。我重要從事工業機械人方面的研討和開辟,和主動化活動視覺方面的研討。今朝,我的團隊曾經開辟出多款工業機械人產物,并普遍運用在全球工業臨盆傍邊,個中包含視覺引誘、長途操作和人機協作等方面的產物。

機器人深度學習的關鍵在大數據

  人類的臨盆制作起首從手工臨盆開端,再到主動化臨盆,接著是機械人與人的協作。我信任,將來的臨盆制作將采取強化的人工智能來完成,在機械人的贊助下,人類將具有更高質量的生涯,和更幽美的情況。

  今朝,abb機械人公司在全球100多個國度里具有14.5萬名員工,每一年支出到達140億美元。這一數據可以解釋機械人市場的偉大。為何企業情愿購置機械人,將其運用在臨盆線傍邊?一方面是由于曩昔幾年,佛山甚至廣東有很多工場遭受“招工難”成績;另外一方面是由于機械人可以或許進步臨盆效力,同時強化產物質量,還能掩護情況。

  現實上,工業機械人非常靠得住,它可以或許持續任務6萬個小時,也就是7年時光,其間只須要必定量的頤養和保護。是以,運用機械人是物超所值的。機械人還有異常高的延展性,可以或許知足主動化家當臨盆的需求,也可以或許應對將來的成長需求,可以或許很輕易地運用在一個工程化的情況中。今朝,機械人重要運用于汽車制作等范疇,在食物家當的運用率較低。

  固然說佛山有許多企業愿望能用上主動化臨盆線,然則面臨昂揚的本錢,這些企業猶豫了。好比說,一些崗亭合適應用機械人,而它的相鄰崗亭則未必。夢工場可以或許贊助企業設計一條合適其現實情形的主動化臨盆線。那末,若何讓人能與機械人在統一條臨盆線上一路任務,是今朝機械人研討范疇的熱點話題。ABB的夢工場可以或許贊助工程師樹立起整套臨盆線模子。人們只需戴上虛擬實際眼鏡,就可以從中看到搭建后的后果,從而指點工業臨盆線的設計,下降工藝制作的本錢。

  另外,我的團隊還在研討讓機械人學會深度進修。今朝ABB正經由過程傳感器掌握、人工智能等方法教誨、練習機械人進修新挪動途徑,完成新舉措,完成功課場景。好比說,在臨盆線傍邊,組裝工序是一個高強度的崗亭,工人的膂力將影響產物的質量和臨盆效力,這就須要人與機械人協作,讓機械人做膂力活,讓人做他善于的任務。

  有人問,機械人的深度進修癥結在于年夜數據,這些年夜數據從何而來?我以為有兩個門路。一是經由過程與人一路任務,讓機械人進修人的舉措。別的,佛山有很多企業都在臨盆同類的產物,可以經由過程對一家企業停止改革,讓機械人在現場臨盆,找到最適合的主動化臨盆形式,再將該形式復制到其他工場中去,從而讓更多企業更快、更低本錢地運用機械人。

  將來,機械人可以或許處置未知的情況和情形,并加以處理,如新數據、新圖象等。我將在機械人中裝置傳感器,并對搜集到的信息停止剖析,進而培訓機械人,讓機械人可以或許在及時情況中停止深度進修與積聚。

  我非常等待,機械人可以或許贊助企業完成更好的成長,進步人們的任務和生涯質量。

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