连接和配备传感器和人工智能功能,机器可以与人合作的工作。
机器人需要自由。至少如果他们工作与人类智能。的笼子里,公开化车间的工厂。与自由,然而,伟大的挑战等待机器人,此前只知道保护背后的小世界电网和高度专业化的活动。他们不得不应对人类脆弱,有时不可预知的,但在任何情况下总是更重要。艾萨克·阿西莫夫的法律制定的机器人在1942年的短篇小说中仍然适用,特别是第一个:机器人不得伤害人类。
遵守本法,机器人必须能够应对人类行为,实时的——就像我们人类的反应,当我们与他人互动。人类天生有什么必须为机器人用传感器成为可能,让他们听到,气味,和感觉周围正在发生的事情。这些传感功能也收集数据和采取适当行动的先决条件。然而,这还不够。使连续的机器学习,数据必须理解,结合,共享,和解释。作为一台机器,他们必须了解数据的意思。通常情况下,这样做是今天通过数据连接到一个强大的云服务。大数据应用分析大量数据,识别模式,和获得行动指示发送回机器人和机器,由执行机构实现。
这也有风险:像任何数字网络,机器人传感器通过数据链路的连接到云服务可以通过网络攻击攻击和操纵。安全必须集成到解决方案从一开始所有数据失去价值,如果不能保证其真实性和完整性。理想情况下,这样做是根据公认的安全标准,确保机器没有撕裂一洞的互操作性的安全概念。最后,来回发送数据需要时间;即使只有几分之一秒,它可以使或打破人类直接接触时的安全。
这就是为什么机器人与人类合作,尤其是那些工作,也被称为“cobots需要智慧,直到他们的技巧。直接在传感器中,或至少在附近,机器必须认识到生产过程是否抵消或对人类构成威胁。这个决定必须在实时。在实际合作中,机器人需要马上知道该做什么,而不用等待来自网络的数据。同时,持续学习,比如如何训练机器人的智能,可以通过强大的云服务。
无论是在工业机器人或客户服务的移动机器人,智能家居,或医疗保健、半导体的主要推动者是所有主要机械功能。他们给机器类似人类的感官和实时控制。他们将它们连接到互联网和节能措施。他们保护他们的身份,数字数据,因此网络从未经授权的访问。所有这些组件的交互,从硬件到软件,非常协调为了能够反应作为一个系统所需的情报。
目标是创建智能工厂和智能家居的人,机器,独立系统,产品相互通信,但以协调的方式。
他们将使聪明价值链和产品生命周期,从开发到制造和组装,产品交付和预见性维护,和回收。目的是使生产过程更灵活、可伸缩,有效支持的人与他们一起工作和节约稀缺资源。
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