Fünf große Trends bei Robotern mit künstlicher Intelligenz im Jahr 2022

Die Robotertechnologie hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Bereiche wie die robotergestützte Prozessautomatisierung werden in immer mehr Unternehmen eingesetzt.

RPA-Software wird benötigt, um Unternehmensprozesse mit Roboteraktionen und Eingaben künstlicher Intelligenz zu integrieren. RPA-Software automatisiert sich wiederholende, arbeitsintensive und zeitaufwändige Aufgaben und minimiert oder eliminiert den menschlichen Eingriff, um schnellere und effizientere Prozesse in der gesamten Fabrik voranzutreiben. Anstelle Dutzender Arbeiter in einer Produktionsanlage können RPA-Experten Roboter programmieren und betreiben, um diese Aufgaben auszuführen. Für die Wartung, Wartung und Reparatur der Hardware ist häufig eine weitere Person erforderlich. Aber künstliche Intelligenz hebt die Fähigkeiten von RPA auf ein immer höheres Niveau. Hier sind einige der Top-Trends im Bereich KI-Robotik:

RPA und Künstliche Intelligenz

Der neueste Trend ist RPA kombiniert mit Künstlicher Intelligenz. Dies ist ein wesentliches Element für RPA, um wiederholbare Aufgaben mit hohem Volumen bewältigen zu können. Durch die Verlagerung dieser Aufgaben von Menschen auf Roboter können sie angemessen erledigt werden, wodurch die Arbeitskosten gesenkt, Arbeitsabläufe effizienter gestaltet und Prozesse wie Montagelinien beschleunigt werden.

Dadurch wird auch der gesamte Bereich der Robotik vereinfacht. Industrieumgebungen können jetzt RPA-Software und Fabrikautomatisierungssysteme kombinieren, anstatt dass verschiedene Teams unterschiedliche Software verwenden. In der Vergangenheit verwendeten Robotikteams bestimmte Programmiersprachen, um Bereiche wie die mehrachsige Roboterkinematik abzuwickeln. Techniker für Fabrikautomatisierung verwenden verschiedene Sprachen und Tools, beispielsweise speicherprogrammierbare Steuerungen und Fertigungssysteme. Künstliche Intelligenz trägt dazu bei, diese beiden Welten zu integrieren und Robotern ein höheres Maß an Mobilität und Autonomie zu verleihen. Damit stationäre und mobile Roboter reibungslos zusammenarbeiten können, müssen sie in der Lage sein, Informationen präzise auszutauschen.

Autonomer Betrieb

Roboter operieren zunehmend in offenen, unkontrollierten Räumen, die auch von Menschen bewohnt werden. Viele Unternehmen arbeiten hart daran, autonome Fahrzeuge zu bauen, die sowohl leistungsstark als auch wirtschaftlich sind.

Neben der Entwicklung von Robotern, die als Konsumgüter (neben der Unterhaltung) eingesetzt werden können, stehen auch künstliche Intelligenz und Robotik vor Herausforderungen. KI muss Tausende von Parametern und Variablen berücksichtigen, die in Echtzeit auftreten. Viele von ihnen ändern sich ständig, viele Male pro Sekunde.

Neuronale symbolische künstliche Intelligenz

Der aktuelle KI-Trend wird durch die Konvergenz von Daten und Berechnungen ausgelöst, die es neuronalen Netzen ermöglicht, bei einigen sehr anspruchsvollen Aufgaben sehr beeindruckende Ergebnisse zu erzielen. Während noch erhebliche Forschungsarbeiten im Gange sind, um die vollen Fähigkeiten neuronaler Netze zu verstehen, sehen wir jetzt ein zunehmendes Interesse an:

(1) dem Verständnis ihrer Grenzen.

(2) Integrieren Sie sie mit anderen bewährten echten KI-Algorithmen, einschließlich symbolischer und probabilistischer Methoden.

In den kommenden Jahren wird das Gebiet der hybriden neurosymbolischen Methoden umfassend erforscht, um Anwendungen zu ermöglichen, die über die Möglichkeiten einer einzelnen Methode hinausgehen. So wie verschiedene Bereiche des menschlichen Gehirns unterschiedlich funktionieren, können KI-Systeme der nächsten Generation unterschiedliche Betriebsmodule integrieren. Forschung in dieser Richtung wird besonders nützlich für die Entwicklung von Universaldienstrobotern sein, die zu robuster Wahrnehmung, Kommunikation in natürlicher Sprache, Aufgaben- und Bewegungsplanung für die Objektmanipulation und natürlicher Mensch-Roboter-Interaktion bei einer Vielzahl von Aufgaben fähig sind.

Schadensbearbeitung

Im Laufe der Zeit werden immer mehr Aufgaben automatisiert und nicht nur einfach programmiert. Beispielsweise nutzen Unternehmen RPA, um Aktionen zu automatisieren, z. B. um zu verstehen, was auf dem Bildschirm angezeigt wird, um Tastenanschläge auszuführen oder um Daten zu identifizieren und zu extrahieren. Ein gutes Beispiel ist das Gesundheitswesen, wo solche Systeme zur Überprüfung und Bearbeitung von Patientenansprüchen eingesetzt werden.

Unternehmensrekrutierung

Jeder, der eine Stellenausschreibung veröffentlicht, erhält in der Regel Hunderte oder sogar Tausende von Lebensläufen. Mithilfe von KI-Bots können diese Kandidaten überprüft und sogar gute Kandidaten gefunden werden, die möglicherweise nicht alle Anforderungen auf Anhieb erfüllen. Indem die KI darauf trainiert wird, ähnliche Qualifikationen und andere Merkmale zu erkennen, ist es möglich, bessere Kandidaten zu finden und sich auf diejenigen zu konzentrieren, die sonst möglicherweise übersehen würden.

RPA wird also in Zukunft ein wichtiger Trend in der branchenübergreifenden Automatisierung künstlicher Intelligenz werden.

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