{"id":2976,"date":"2023-01-12T09:36:21","date_gmt":"2023-01-12T09:36:21","guid":{"rendered":"https:\/\/rfidunion.com\/?p=2976"},"modified":"2023-03-25T03:44:40","modified_gmt":"2023-03-25T03:44:40","slug":"machine-learning-in-robotics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rfidunion.com\/it\/applications\/machine-learning-in-robotics.html","title":{"rendered":"Ruolo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nella robotica"},"content":{"rendered":"

Una recente ricerca di Google ha dimostrato che l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono tra i campi pi\u00f9 caldi dell'ingegneria. Si prevede che il futuro della robotica far\u00e0 affidamento su Tecnologie di AI e Machine Learning<\/a>. Tuttavia, questo articolo \u00e8 qui per evidenziare come queste due tecnologie possono essere applicate alla robotica oggi.<\/p>\n\n\n\n

Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Robotica<\/h2>\n\n\n\n

Cos'\u00e8 l'Intelligenza Artificiale?<\/h3>\n\n\n\n

Intelligenza artificiale<\/a> (AI) \u00e8 un campo dell'informatica che coinvolge lo studio di agenti intelligenti: qualsiasi dispositivo che percepisce il suo ambiente e intraprende azioni che massimizzano le sue possibilit\u00e0 di successo in qualche obiettivo. I sistemi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per prendere decisioni complesse in condizioni incerte e sono in grado di apprendere dall'esperienza. Alcuni esempi includono visione artificiale, riconoscimento vocale, elaborazione del linguaggio naturale (PNL), pianificazione e processo decisionale.<\/p>\n\n\n\n

L'intelligenza artificiale \u00e8 stata definita come "lo studio e la progettazione di agenti intelligenti", dove un agente intelligente \u00e8 un sistema che percepisce il suo ambiente e intraprende azioni per raggiungere gli obiettivi. Gli obiettivi possono essere specifici o inferenziali; ad esempio, l'operatore pu\u00f2 considerare il proprio compito completato quando tutte le minacce alla sicurezza sono state eliminate o fino a quando tutti i compiti prioritari non sono stati completati.<\/p>\n\n\n\n

Cos'\u00e8 l'apprendimento automatico?<\/h3>\n\n\n\n

L'apprendimento automatico \u00e8 una forma di intelligenza artificiale (AI) e un sottoinsieme della scienza dei dati. Nell'apprendimento automatico, i computer sono "addestrati" per imparare dai dati; il processo pu\u00f2 includere tecniche come modellazione statistica, riconoscimento di modelli e previsione. Il nome machine learning ha avuto origine da Arthur Samuel, che lo ha inventato nel 1959. Successivamente, altri ricercatori si sono uniti in quest'area e hanno formato una nuova disciplina accademica che da allora \u00e8 cresciuta.<\/p>\n\n\n\n

L'apprendimento automatico esplora lo studio e la costruzione di algoritmi in grado di apprendere dai dati, ovvero aumentare la loro accuratezza o prestazioni con l'esperienza nel tempo senza essere esplicitamente programmati (ad esempio, da un essere umano) per farlo. Il campo \u00e8 stato originariamente chiamato programmazione logica induttiva (ILP) da Stuart Meehl. Ma molti altri preferivano sistemi di tutoraggio intelligenti o sistemi basati sulla conoscenza. Questi sistemi si sono evoluti in moderni sistemi esperti. Producono regole legate a condizioni e azioni predeterminate rilevate in fase di esecuzione o quando le azioni vengono attivate esternamente per l'esecuzione da sensori che monitorano i cambiamenti nello stato del sistema. Questi eventi sono causati da cause di input, come eventi timer che si verificano dopo che \u00e8 trascorso un certo intervallo di tempo dall'ultima attivazione per riprendere nuovamente l'esecuzione della modalit\u00e0 di riproduzione. Il ciclo\/iterazione successivo si riavvia una volta al secondo, ecc.<\/p>\n\n\n\n

Il campo dell'apprendimento automatico ha sviluppato una vasta gamma di algoritmi altamente efficaci, spesso basati su analisi e ottimizzazione statistiche. Questi algoritmi sono utilizzati per le applicazioni:<\/p>\n\n\n\n

  • Estrazione delle caratteristiche (ad esempio, il rilevamento automatico delle cellule tumorali), <\/li>
  • Riconoscimento del modello (ad esempio, identificazione del volto), <\/li>
  • Data mining (p. es., scoprire nuove associazioni tra diverse variabili in grandi insiemi di dati), <\/li>
  • Analisi predittiva (ad esempio, stima dei risultati futuri sulla base di modelli storici).<\/li><\/ul>\n\n\n\n

    Come definiamo la robotica?<\/h3>\n\n\n
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    La combinazione di AI e Machine Learning nella robotica rende il settore automobilistico tecnologicamente pi\u00f9 avanzato<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

    Per chi non conoscesse il termine Robotica, si tratta di una branca dell'ingegneria che si occupa di robot. La parola robot deriva dalla parola cecoslovacca "robot", che significa lavoro forzato. I robot sono automi che funzionano secondo istruzioni pre-programmate e possono eseguire compiti automaticamente senza la supervisione umana. Possono anche essere programmati per interagire con l'ambiente e prendere decisioni in base alle loro osservazioni.<\/p>\n\n\n\n

    Un robot pu\u00f2 essere definito come un sistema elettromeccanico che svolge determinati compiti sotto il controllo di un programma per computer memorizzato nella sua memoria (ad esempio, un personal computer o un PLC). Il programma lo dirige nello svolgimento della sua missione dirigendo le sue azioni attraverso sensori collegati alle sue unit\u00e0 di input sensoriali e dispositivi attuatori per manipolare oggetti nel suo ambiente attraverso attuatori collegati alle sue unit\u00e0 di output effettrici (ad esempio, motori).<\/p>\n\n\n\n

    Come funziona il machine learning nella robotica?<\/h2>\n\n\n
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    L'apprendimento automatico nella robotica \u00e8 simile al pensiero del cervello umano<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

    L'apprendimento automatico \u00e8 un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che utilizza i dati per addestrarsi. Un algoritmo di apprendimento automatico (MLA) analizza le esperienze passate e fa previsioni basate su tali esperienze. Ci\u00f2 significa che gli MLA vengono utilizzati per imparare dall'esperienza, il che consente loro di prendere decisioni senza essere esplicitamente programmati per loro.<\/p>\n\n\n\n

    Gli MLA possono essere utilizzati in robotica per qualsiasi attivit\u00e0 in cui il robot deve imparare dalla propria esperienza, tra cui:<\/p>\n\n\n\n

    • Imparare a conoscere il suo ambiente nel tempo in modo che possa navigare attraverso nuovi spazi in modo pi\u00f9 efficace.<\/li>
    • Fare previsioni sullo stato futuro del suo ambiente sulla base di documenti storici.<\/li>
    • Decidere quali azioni consentiranno di raggiungere meglio un determinato obiettivo.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

      Come funziona l'intelligenza artificiale nella robotica?<\/h2>\n\n\n\n

      L'intelligenza artificiale \u00e8 un programma per computer in grado di apprendere, adattarsi e migliorare le sue prestazioni nel tempo. Questo \u00e8 uno dei concetti pi\u00f9 importanti della robotica e dell'apprendimento automatico.<\/p>\n\n\n\n

      L'intelligenza artificiale viene utilizzata per alimentare i robot. Consente loro di eseguire compiti in modo efficace senza essere programmati esplicitamente dagli esseri umani. Ad esempio, se un veicolo autonomo su strada non avesse l'intelligenza artificiale, potrebbe solo guidare dritto o eseguire manovre molto semplici come svoltare a destra oa sinistra agli incroci. Tuttavia, con l'intelligenza artificiale installata in questo veicolo, sarebbe in grado di navigare in ambienti complessi. Come edifici e altri percorsi con facilit\u00e0 perch\u00e9 capisce dove sta andando in base alle informazioni che riceve dai suoi sensori (come il GPS) e dalle telecamere montate sulla parte superiore della carrozzeria stessa.<\/p>\n\n\n\n

      Come si \u00e8 sviluppata l'intelligenza robotica negli ultimi decenni?<\/h2>\n\n\n\n

      L'intelligenza robotica \u00e8 stata sviluppata negli anni '50 da Ross Ashby, un cibernetico britannico. Prima di allora, gli ingegneri usavano regole fisse per le loro macchine basate sulla loro esperienza e intuizione. Ashby ha utilizzato modelli matematici per creare una macchina intelligente in grado di apprendere dal suo ambiente e prendere decisioni basate su esperienze passate. Questo approccio ha portato allo sviluppo di reti neurali e simulazioni al computer del funzionamento del cervello umano.<\/p>\n\n\n\n

      Il primo robot industriale \u00e8 stato prodotto da Unimation nel 1961. Potrebbe eseguire compiti semplici come caricare e scaricare scatole su un nastro trasportatore a una velocit\u00e0 di 40 all'ora utilizzando due dita controllate dal vuoto per mano (il numero totale di dita \u00e8 quattro) . Nel 1974 oltre 30.000 robot lavoravano nelle fabbriche di tutto il mondo!<\/p>\n\n\n\n

      Intelligenza Artificiale e Machine Learning in Robotica<\/h2>\n\n\n\n
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