Mit der rasanten Entwicklung von Wissenschaft und Technologie sind Roboter mit künstlicher Intelligenz nach und nach zu einem wichtigen Bestandteil unseres täglichen Lebens und unserer Arbeit geworden. Künstliche Intelligenz ist ein weites Feld, das viele verschiedene Technologien und Methoden umfasst. Hier sind einige der wichtigsten Zweige der KI:
1. Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist eine Technologie, die es Computersystemen ermöglicht, automatisch zu „lernen“. Es kann automatisch Merkmale aus Daten extrahieren und auf der Grundlage dieser Merkmale Vorhersagen und Entscheidungen treffen. Maschinelles Lernen umfasst überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, verstärkendes Lernen usw.
2. Deep Learning: Deep Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, die mehrschichtige neuronale Netze nutzt, um komplexe Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung durchzuführen. Es ermöglicht Computersystemen, automatisch Merkmale aus großen Datenmengen zu extrahieren und auf der Grundlage dieser Merkmale Operationen auszuführen.
3. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): NLP ist ein Zweig des KI-Bereichs, der es Computern ermöglicht, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Dazu gehören Textklassifizierung, Spracherkennung, Erzeugung natürlicher Sprache und mehr.
4. Computer Vision: Computer Vision ist ein weiterer Zweig des KI-Bereichs, der es Computern ermöglicht, Bilder und Videos zu verstehen. Dazu gehören Objekterkennung, Bildsegmentierung, Gesichtserkennung und mehr.
5. Robotik: Robotik umfasst den Entwurf, die Herstellung, den Betrieb und die Anwendung von Robotern sowie der Computersysteme, sensorischen Rückmeldungen und Informationsverarbeitung, die sie steuern. Dazu gehören Industrieroboter, Serviceroboter usw.
6. Kognitive KI: Kognitive KI ist der beliebteste Zweig und für alle Interaktionen verantwortlich, die sich „menschenähnlich“ anfühlen. Kognitive KI muss in der Lage sein, problemlos mit Komplexität und Mehrdeutigkeit umzugehen und gleichzeitig kontinuierlich aus den Erfahrungen von Data Mining, NLP und intelligenter Automatisierung zu lernen.
Darüber hinaus gibt es einige spezifische KI-Anwendungen und Technologiezweige, wie z. B. Spracherkennung, Text Mining/Klassifizierung, maschinelle Übersetzung usw.
Unter den vielen Zweigen der KI fallen besonders das neuronale Netzwerk und die intelligente Lerntechnologie intelligenter Roboter ins Auge. Sie treiben den Fortschritt der Robotertechnologie voran und werden in zahlreichen Branchen eingesetzt, beispielsweise beim autonomen Fahren, beim intelligenten Transportwesen usw. .
1. Forschung zu neuronalen Netzen für intelligente Roboter
Was ist ein neuronales Netzwerk? Ein neuronales Netzwerk ist ein Computermodell, das die Struktur und Arbeitsprinzipien menschlicher Gehirnneuronen simuliert und über leistungsstarke Lern- und Verarbeitungsfähigkeiten verfügt. Bei intelligenten Robotern werden neuronale Netze häufig in der Wahrnehmung, Entscheidungsfindung, Steuerung und anderen Aspekten eingesetzt, wodurch Roboter äußerst autonom und anpassungsfähig sind.
Im Wahrnehmungsprozess können neuronale Netze Robotern dabei helfen, Umgebungsinformationen wie Bilder, Geräusche, Berührungen usw. zu identifizieren und zu verstehen. Durch Training und Optimierung neuronaler Netze können Roboter verschiedene Objekte, Gesichter, Geräusche usw. genau erkennen und sogar verstehen komplexe Sprachen und Gesten.
Im Entscheidungsprozess können neuronale Netze Robotern dabei helfen, auf der Grundlage wahrgenommener Informationen vernünftige Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise können neuronale Netze in selbstfahrenden Autos anhand von Informationen wie Straßenverhältnissen, Verkehrssignalen, Hindernissen usw. selbstständig die Fahrtroute und die Geschwindigkeit des Autos bestimmen.
In der Steuerverbindung können neuronale Netze eine präzise Steuerung der Bewegungsbahn des Roboters erreichen. Durch die Anpassung der Parameter des neuronalen Netzwerks kann eine präzise Steuerung der Roboterbewegung erreicht werden, sodass der Roboter verschiedene komplexe Aufgaben erledigen kann.
2. Forschung und Anwendung des intelligenten Lernens
Intelligentes Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der es Robotern ermöglicht, ihre Leistung durch Lernen und Erfahrungsakkumulation zu verbessern. Bei intelligenten Robotern wird intelligente Lerntechnologie häufig in folgenden Aspekten eingesetzt:
Reinforcement Learning: Reinforcement Learning ist eine Methode des Lernens durch Versuch und Irrtum. Beim Reinforcement Learning passt der Roboter seine Verhaltensstrategie durch Interaktion mit der Umgebung kontinuierlich an, um eine optimale Leistung zu erzielen. Bei der Aufgabe eines Roboters, ein Objekt zu greifen, kann der Roboter beispielsweise seine Greifstrategie durch verstärkendes Lernen kontinuierlich optimieren und die Erfolgsquote des Greifens verbessern.
Überwachtes Lernen: Überwachtes Lernen ist eine Methode des Lernens durch Trainingsdatensätze. Beim überwachten Lernen erstellt ein Roboter ein Vorhersagemodell, indem er die Beziehung zwischen Eingaben und Ausgaben in einem Trainingsdatensatz lernt. Beispielsweise können Roboter bei Spracherkennungsaufgaben ihre eigenen Spracherkennungsmodelle durch überwachtes Lernen trainieren, um die Genauigkeit der Spracherkennung zu verbessern.
Unüberwachtes Lernen: Unüberwachtes Lernen ist eine Methode zum Lernen aus unbeschrifteten Daten. Beim unbeaufsichtigten Lernen entdecken Roboter zugrunde liegende Muster in Daten, indem sie die inhärenten Strukturen und Zusammenhänge in den Daten untersuchen. Beispielsweise können Roboter bei autonomen Navigationsaufgaben für Roboter durch unbeaufsichtigtes Lernen Merkmale und Strukturen in der Umgebung entdecken, um eine autonome Navigation zu erreichen.
3. Branchenanwendungen
Das neuronale Netzwerk und die intelligente Lerntechnologie intelligenter Roboter werden in zahlreichen Branchen eingesetzt, beispielsweise in der industriellen Fertigung, im Gesundheitswesen, bei häuslichen Dienstleistungen, in der Landwirtschaft, im Bildungswesen usw.
In der industriellen Fertigung können intelligente Roboter verschiedene Aufgaben an der Produktionslinie autonom erledigen und so die Produktionseffizienz und Produktqualität verbessern. In der medizinischen Versorgung können intelligente Roboter Ärzte bei chirurgischen Eingriffen, Rehabilitationstrainings und anderen Aufgaben unterstützen und so die Arbeitsbelastung des medizinischen Personals verringern. Im häuslichen Bereich können intelligente Roboter Reinigungs-, Koch-, Bildungs- und andere Dienstleistungen erbringen, um den Komfort und die Bequemlichkeit des Familienlebens zu verbessern. In der Landwirtschaft können intelligente Roboter die Aussaat, Düngung, Ernte und andere Vorgänge automatisiert durchführen, wodurch die Effizienz der landwirtschaftlichen Produktion verbessert und die Kosten gesenkt werden. Im Bildungsbereich können neuronale Netzwerke, Deep Learning, maschinelle Lernzielerkennung usw. im intelligenten Roboterauto DS-X verwendet werden. Es kann auch in intelligenten Transport-Sandboxen sowie beim Bau von Industrie-Sandboxen 5.0, Smart-Factory-Sandboxen und Desktops eingesetzt werden -Ebene simulierte kleine Produktionslinien usw.
Kurz gesagt: Das neuronale Netzwerk und die intelligente Lerntechnologie intelligenter Roboter treiben den Fortschritt der Robotertechnologie voran und werden in zahlreichen Branchen weit verbreitet eingesetzt. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung und Verbesserung der Technologie werden intelligente Roboter in Zukunft eine wichtigere Rolle spielen und eine bessere Zukunft für die Menschheit schaffen.