L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique sont en passe d'apporter des améliorations radicales aux systèmes autonomes. L'avenir s'annonce prometteur et les progrès de la robotique contrôlée par l'IA ne feront que s'accélérer.
L'IA vise à doter les robots de la capacité d'accomplir des tâches autrefois réservées à l'intelligence humaine. Il s'agit donc de leur permettre d'effectuer une variété de tâches de manière autonome, plutôt que de se contenter de suivre un algorithme prédéfini par un programmeur.
Les robots couramment utilisés dans divers secteurs de l'automatisation sont souvent utilisés pour effectuer une seule tâche, l'un des exemples les plus populaires et les plus connus étant les robots aspirateurs Roomba. La fonction principale de l'aspirateur robot est de se déplacer selon un certain schéma dans un emplacement fixe et d'orienter son mouvement lorsqu'un obstacle est détecté. Cependant, ce robot ne peut pas déterminer les objets détectés et ne peut donc pas s'adapter à son environnement.
Un humain peut identifier le type d'obstacle présent et comment l'éviter, comme un animal de compagnie, mais le robot aspirateur ne le peut pas. L'IA influencera la façon dont les machines du monde entier effectuent leurs tâches en collectant des informations et en tirant des leçons de leurs expériences. L'utilisation de l'IA en robotique bénéficiera de l'obtention d'informations provenant de quatre domaines clés :
- Vision.
- Saisir.
- Contrôle de mouvement.
- Collecte de données.
Vision
Les caméras peuvent être utilisées par le système d'IA pour détecter et reconnaître des objets avec une plus grande précision et un niveau de détail plus élevé. En entraînant une machine à déterminer l'objet détecté, les étapes suivantes à suivre pour effectuer une tâche peuvent être optimisées rapidement et de manière fiable.
Saisir
Grâce à divers capteurs, un robot peut être entraîné à détecter le type d'objet sur lequel il travaille. Cela peut se faire en détectant les propriétés physiques de l'objet et en reliant ses résultats à ceux d'autres objets aux propriétés similaires. Généralement, les machines étant en apprentissage continu, les bases de données contenant des informations serviront de référence. Ces données seront abordées plus en détail.
Contrôle de mouvement
Grâce à la puissance des systèmes de vision et de préhension issus de l'apprentissage automatique, 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 de l'apprentissage automatique réside dans les données collectées par le système d'IA. Le big data permet de comparer, d'analyser et de construire les tâches autonomes effectuées par la robotique assistée par IA. Toutes les informations collectées peuvent être et seront stockées dans des bases de données spécifiques à la variable analysée. L'augmentation des données sera exponentielle à mesure que la robotique sera davantage mise en œuvre dans des applications concrètes, collectant davantage d'informations et fournissant un retour d'information en temps réel.
L'utilisation d'actionneurs linéaires électriques ne fera que croître à mesure que de plus en plus de robots seront intégrés à des systèmes autonomes dans de nombreux secteurs. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique progresseront au fil du temps et devraient optimiser nos opérations quotidiennes.