2022 年の人工知能ロボットの 5 つの主要トレンド

近年、ロボット技術は目覚ましい進歩を遂げています。ロボットプロセスオートメーションなどの分野は、ますます多くの企業で使用されています。

RPA ソフトウェアは、エンタープライズ プロセスをロボットのアクションや人工知能の入力と統合するために必要です。 RPA ソフトウェアは、労働集約的で時間のかかる反復的なタスクを自動化し、人間の関与を最小限または排除して、工場全体のプロセスをより高速かつ効率的に推進します。製造工場の数十人の作業員の代わりに、RPA 専門家がロボットをプログラムして実行し、これらのタスクを実行できます。多くの場合、ハードウェアの保守、保守、修理には別の人が必要になります。しかし、人工知能は RPA の機能をますます高いレベルに引き上げています。 AI ロボティクスの分野におけるトップ トレンドの一部を以下に示します。

RPA と人工知能

最新のトレンドは、RPA と人工知能の組み合わせです。これは、RPA が大量の反復可能なタスクを処理できるようにするために不可欠な要素です。これらの作業を人間からロボットに移すことで、適切に処理できるようになり、人件費が削減され、ワー​​クフローが効率化され、組立ラインなどのプロセスが高速化されます。

これにより、ロボット工学の分野全体が簡素化されます。産業現場では、異なるチームが異なるソフトウェアを使用するのではなく、RPA ソフトウェアとファクトリー オートメーション システムを組み合わせることができるようになりました。これまでロボット工学チームは、多軸ロボットの運動学などの分野を扱うために特定のプログラミング言語を使用していました。ファクトリー オートメーション技術者は、プログラマブル ロジック コントローラーや製造現場システムなど、さまざまな言語とツールを使用します。人工知能はこれら 2 つの世界を統合するのに役立ち、ロボットに高度な可動性と自律性を追加します。固定ロボットと移動ロボットがシームレスに連携するには、情報を正確に交換できなければなりません。

自律運用

ロボットは、人間が居住する制御されていない開放的な空間で運用される傾向がますます高まっています。多くの企業が、強力で経済的に実行可能な自動運転車の開発に懸命に取り組んでいます。

消費者製品 (エンターテインメント以外) として使用できるロボットの作成に加えて、人工知能とロボット工学も課題に直面しています。 AI は、リアルタイムで発生する数千のパラメーターと変数を考慮する必要があります。それらの多くは 1 秒間に何度も常に変化しています。

神経記号的人工知能

現在の人工知能ブームはデータと計算の融合によって引き起こされ、これによりニューラル ネットワークは非常に困難なタスクを実行できるようになり、非常に印象的な結果が達成されています。ニューラル ネットワークの全機能を理解するための重要な研究はまだ進行中ですが、現在、次の点への関心が高まっています。

(1) ニューラル ネットワークの限界を理解する。

(2) それらを、記号的手法や確率的手法など、他の実証済みの実際の AI アルゴリズムと統合します。

今後数年間で、ハイブリッド神経象徴法の分野は、単一の方法単独の能力を超えた応用を可能にするために広範囲に研究されるでしょう。人間の脳の異なる領域が異なる動作をするのと同じように、次世代 AI システムは異なる動作モジュールを統合する可能性があります。この方向の研究は、堅牢な知覚、自然言語コミュニケーション、物体操作のためのタスクと動作計画、およびさまざまなタスクにわたる自然な人間とロボットの相互作用が可能なユニバーサルサービスロボットの開発に特に役立ちます。

クレーム処理

時間の経過とともに、より多くのタスクが単にプログラムされるだけでなく自動化されるようになってきています。たとえば、企業は RPA を使用して、画面上の内容の理解、キーストロークの完了、データの識別と抽出などのアクションを自動化しています。ヘルスケアはその良い例であり、このようなシステムは患者の請求を検証および処理するために使用されます。

企業採用活動

# 求人情報を投稿すると、通常、数百、場合によっては数千の履歴書を受け取ります。 AI ボットを使用すると、これらの候補者を選別したり、すぐにはすべての要件を満たさない可能性のある優れた候補者を見つけることもできます。類似の資格やその他の特徴に注目するように AI をトレーニングすることで、より良い候補者を考え出し、他の方法では見逃してしまう可能性のある候補者に焦点を当てることができます。

したがって、RPA は将来、業界を超えた人工知能の自動化における重要なトレンドになるでしょう。

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