Nhìn về tương lai, Robot và sản xuất sẽ ngày càng được xác định bởi big data và khả năng của các hệ thống AI để phân tích và hành động trên thông tin sản xuất.
Hiện tại, robot có thể có được các kỹ năng để thực hiện các nhiệm vụ thông qua học máy tiên tiến được kích hoạt bởi sự phát triển của các cảm biến tích hợp và phân tích dựa trên đám mây. Xu hướng này sẽ tiếp tục, được hỗ trợ bởi mạng không dây 5G nhanh hơn và sự khéo léo của robot tiên tiến.
Các nhà máy trong tương lai sẽ sử dụng thu thập và phân tích big data để trao quyền cho robot đưa ra các quyết định nhanh chóng trong quá trình sản xuất, ngay cả khi được trình bày với các thiết bị và vật thể không quen thuộc.
Như hình bên dưới, tương lai của rô bốt liên quan đến nhiều rô bốt tự động hơn, nơi rô bốt ngày càng cơ động, thông minh, nhạy bén và nhanh nhẹn.
Vài tháng gần đây đã chứng kiến sự gia tăng sự chú ý dành cho Trí tuệ nhân tạo (AI) và người máy. Thực tế là robot đã trở thành một phần của xã hội; trong thực tế, nó bây giờ là một phần không thể thiếu. Big Data chắc chắn cũng là một từ thông dụng ngày nay.
Các doanh nghiệp trên toàn thế giới tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ. Dữ liệu không có định dạng được chỉ định. Nó có thể là cả cấu trúc và không cấu trúc. Nhiều năm trước, dữ liệu được tạo ra được sử dụng để trở nên lãng phí vì không có phân tích nào được thực hiện trên đó. Nhưng bây giờ với sự ra đời của Big Data, dữ liệu được xử lý và phân tích được thực hiện trên hầu hết các dữ liệu được tạo ra. Các nhà phân tích đảm bảo rằng họ có thể tìm ra các mẫu, xu hướng và liên kết có ý nghĩa giúp đơn giản hóa các quyết định kinh doanh.
Ngày nay, Big Data là một vấn đề lớn đến mức ngay cả các công ty quy mô vừa và nhỏ cũng phải xem xét tất cả các đặc quyền về Big Data mà họ mong muốn được hưởng lợi. Big Data có rất nhiều lợi ích, nhưng lợi thế lớn nhất là thu thập lượng thông tin đáng ngạc nhiên và sau đó phân tích tất cả thông tin thu được từ web. Thuật ngữ “Big Data” tương đối mới, nhưng khái niệm này đã là một phần của thế giới người máy trong một thời gian dài. Giám đốc của Auton Lab, Arthur Dubrawski nói, “Người máy ngay từ đầu đã luôn hướng đến dữ liệu.” Định nghĩa hoạt động của robot là tất cả về việc thực hiện trình tự sau trong một vòng lặp: cảm nhận, lập kế hoạch và hành động.
Hầu hết tất cả các hoạt động diễn ra xung quanh robot và trong môi trường xung quanh đều được robot cảm nhận. Robot cảm nhận và nhận thức thông qua các cảm biến tích hợp của chúng để nhận thức được những gì đang xảy ra xung quanh chúng. Để đáp ứng mục đích mong muốn và độ tin cậy trong một môi trường phức tạp, cần phải lập kế hoạch. Ngoài ra, để đạt được các mục tiêu đã hoạch định, cần phải thực hiện và giám sát các hành động đã lập kế hoạch. Bạn có nhận thấy tất cả các bước trên đều liên quan đến việc sử dụng một lượng lớn dữ liệu không? Có một số lượng lớn các mô-đun dành cho mục đích cảm biến, một số trong số chúng là cảm biến đo phạm vi, vị trí, cảm biến thị giác và xúc giác và các mô-đun khác. Một số cảm biến này tạo ra một lượng lớn dữ liệu. AI đã là một phần của Tổ chức Nghiên cứu và Phát triển Quốc phòng (DRDO) với tư cách là Trung tâm Trí tuệ Nhân tạo và Người máy,
Theo Dubrawski, “Công nghệ rô-bốt được hỗ trợ bởi AI luôn hướng về phân tích từ khi nó ra đời”. Ông cũng tin rằng robot có khả năng cảm nhận và nhận thức dữ liệu thông qua các cảm biến của chúng. Sau đó, họ liên kết những gì họ nhận thấy cùng với các hành động thông qua lập kế hoạch. Do đó, thực hiện phân tích và xử lý thông tin ở tất cả các giai đoạn trong một vòng lặp của ý thức, kế hoạch và hành động. Trong nhiều năm nay, chúng tôi đã dựa vào công nghệ và vay mượn phân tích từ các phương pháp luận như máy học và nhiều phương pháp khác. Tuy nhiên, người máy thỉnh thoảng đưa ra một số nghiên cứu và kỹ thuật ban đầu. Những kỹ thuật này thường được thiết kế để giải quyết các vấn đề liên quan đến robot, nhưng sau này chúng có thể được sử dụng cho bất kỳ ứng dụng nào.
Big Data đã ảnh hưởng đến trí tuệ nhân tạo như thế nào?
5 cách thức triển khai AI được thúc đẩy Big Data:
Tăng khả năng xử lý: Với sự phát triển của bộ vi xử lý trong những năm gần đây, đã có sự tăng trưởng mạnh mẽ về tốc độ tính toán. Hàng tỷ hướng dẫn có thể được xử lý trong vài micro giây. Cùng với tính toán tuần tự truyền thống thông qua CPU (Bộ xử lý trung tâm), có sự ra đời của tính toán song song thông qua GPU (Bộ xử lý đồ họa). Điều này thực sự đã làm tăng tốc độ xử lý dữ liệu và giúp tạo ra các giao thức tiên tiến cho việc học máy trong các ứng dụng AI.
Tính sẵn có của thiết bị nhớ quy mô lớn và chi phí thấp: Hiện có thể lưu trữ và truy xuất Big Data bằng cách sử dụng các thiết bị nhớ hiệu quả như DRAM (Bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên động) và cổng logic như NAND. Dữ liệu không cần phải được đặt ở một số vị trí trung tâm hoặc được lưu trữ trong bộ nhớ của một máy tính cụ thể nữa. Ngoài ra, có rất nhiều dữ liệu được tạo và xử lý mỗi ngày để phù hợp với một thiết bị duy nhất. Do công nghệ đám mây, dữ liệu có thể được lưu trữ trong cơ sở hạ tầng phân tán và quá trình xử lý song song có thể được thực hiện trên dữ liệu. Do đó, kết quả của các phép tính quy mô lớn như công nghệ Đám mây được sử dụng để xây dựng không gian tri thức AI.
Học từ các tập dữ liệu thực tế chứ không phải từ các tập dữ liệu mẫu: Ngay khi AI ra đời, máy móc phải học hành vi mới từ một tập mẫu giới hạn, cùng với cách tiếp cận dựa trên giả thuyết để phân tích dữ liệu. Đó là cách truyền thống; giờ đây, với Big Data, máy móc không phải dựa vào các mẫu. Có một lượng lớn dữ liệu thực tế có thể được sử dụng bất cứ lúc nào. Các thuật toán được sử dụng để xử lý giọng nói và hình ảnh: Hiểu và học hỏi từ giao tiếp của con người, còn được gọi là Học máy, là một yêu cầu cơ bản của AI. Bộ dữ liệu giọng nói của con người có rất nhiều về số lượng, với nhiều ngôn ngữ và phương ngữ. Phân tích Big Data hỗ trợ việc phân tích các tập dữ liệu để xác định các từ và cụm từ. Tương tự là trường hợp xử lý hình ảnh, vì nó xác định diện mạo, đường viền và bản đồ để xử lý thông tin. Phân tích Big Data cho phép máy móc nhận dạng hình ảnh và học cách phản hồi.
Ngôn ngữ và nền tảng lập trình mã nguồn mở: Nếu có thể lưu trữ một tập dữ liệu trong một thiết bị lưu trữ duy nhất, thì mô hình dữ liệu AI sẽ sử dụng các ngôn ngữ lập trình không quá phức tạp như Python hoặc R, vốn còn được biết đến với vai trò là một nhà phân tích dữ liệu . Không có khả năng, đối với các hoạt động quy mô thương mại, các doanh nghiệp sử dụng Hadoop để quản lý Big Data. Hadoop là một khung phần mềm mã nguồn mở, dựa trên java có khả năng đọc và phân tích các tập dữ liệu phân tán. Vì Hadoop là mã nguồn mở nên nó đáng tin cậy và là một công cụ lập trình miễn phí để phân tích dữ liệu. Nó đã làm cho việc thực thi thuật toán AI hiệu quả hơn.
Ngày nay, phân tích AI và Big Data được biết đến là hai công nghệ hứa hẹn nhất mà các doanh nghiệp có thể sử dụng trong những ngày tới. AI cùng với Big Data sẽ đảm bảo các doanh nghiệp đưa ra các quyết định thông minh dựa trên thông tin lịch sử có sẵn, nhưng hiểu được sự liên kết và phụ thuộc lẫn nhau của các công nghệ này mới là nguyên nhân dẫn đến thành công.