L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique sont en passe d'apporter des améliorations considérables aux systèmes autonomes. L'avenir est prometteur et le développement de la robotique pilotée par l'IA ne fera que s'accélérer.
L'intelligence artificielle vise à doter les robots de la capacité d'accomplir des tâches autrefois réservées à l'intelligence humaine. Autrement dit, elle leur confère la capacité d'effectuer diverses tâches de manière autonome, et non plus seulement de suivre un algorithme prédéfini par un programmeur.
Les robots couramment utilisés dans divers secteurs de l'automatisation sont souvent employés pour accomplir une tâche unique. Parmi les exemples les plus populaires et les plus connus figurent les robots aspirateurs Roomba. Leur fonction principale est de se déplacer selon un schéma précis dans un espace défini et de modifier leur direction lorsqu'ils détectent un obstacle. Cependant, ces robots ne peuvent pas identifier les objets détectés et, par conséquent, ne peuvent pas s'adapter à leur environnement.
Un humain peut identifier un obstacle et l'éviter, comme un animal de compagnie, contrairement à un robot aspirateur. L'intelligence artificielle (IA) transformera le fonctionnement des machines à travers le monde en collectant des informations et en tirant des leçons de leurs expériences. L'utilisation de l'IA en robotique bénéficiera de l'acquisition d'informations provenant de quatre domaines clés :
- Vision.
- Saisir.
- Contrôle du mouvement.
- Collecte de données.
Vision
Les caméras peuvent être utilisées par le système d'IA pour détecter et reconnaître les objets avec une précision et un niveau de détail accrus. En entraînant une machine à identifier l'objet détecté, les étapes suivantes nécessaires à l'exécution d'une tâche peuvent être optimisées rapidement et de manière fiable.
Saisir
Grâce à divers capteurs, un robot peut être entraîné à identifier le type d'objet manipulé. Pour ce faire, il détecte les propriétés physiques de l'objet et compare ces observations à celles d'objets similaires. Généralement, les machines apprenant en continu, elles utilisent des bases de données comme référence. Ces données seront ensuite analysées plus en détail.
Contrôle du mouvement
En combinant la puissance de l'apprentissage automatique, de la vision et des systèmes de préhension, les mouvements du robot peuvent être exécutés avec une grande précision tout en s'adaptant à son environnement. Le contrôle des mouvements est assuré par des dispositifs automatiques, tels que les actionneurs linéaires de Progressive Automations.
Collecte de données
La variable la plus importante en apprentissage automatique est la donnée collectée par le système d'IA. Le Big Data est utilisé pour comparer, analyser et optimiser les tâches autonomes réalisées par les robots dotés d'IA. Toutes les informations collectées peuvent être et seront stockées dans des bases de données spécifiques à la variable analysée. La croissance des données sera exponentielle à mesure que la robotique se déploiera dans des applications concrètes, collectant ainsi davantage d'informations et fournissant un retour d'information en temps réel.
L'utilisation des actionneurs linéaires électriques ne fera que croître avec l'intégration croissante de la robotique dans les systèmes autonomes de nombreux secteurs. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, en constante amélioration, devraient optimiser nos opérations quotidiennes.