ロボット工学と人工知能 (AI) は似ていますが、異なるテクノロジーです。 ロボットは物理的なプロセスを自動化しますが、AI はデジタルでより動的なプロセスを自動化できます。 しかし、2 つのテクノロジーは連携し始めており、AI ロボットはいくつかの業界に劇的な影響を与える可能性があります。
人工知能はロボット工学をどのように変えるのか
AI ロボットは、AI の柔軟性、インテリジェンス、学習機能を物理マシンにもたらします。 その結果、ロボットは新たなレベルの自律性を達成し、人間の介入なしに新しい条件に適応できるようになります。 同様に、人工知能ロボットはより一般的な自動化への扉を開き、1 台のロボットが再プログラミングすることなく幅広いタスクを完了できるようにします。
従来のロボットでは、企業は生産性のために柔軟性を犠牲にすることが多く、場合によっては自動化しても最終的な改善が得られません。 人工知能とロボット工学の組み合わせは、この障害に対する解決策を提供します。 企業はロボティクスによるあらゆる効率の向上を体験できると同時に、AI によって新しいプロセスを学習し、新しい情報に適応できるようになります。
AI は、標準的なロボット プロセスの信頼性を高めることもできます。 人工知能のサブセットであるマシン ビジョンはロボットに視覚を提供し、ロボットがタスクをより正確にナビゲートしたり整理したりできるようにします。 こうした変化は、人間の従業員のように適応できるロボットほど急激ではないかもしれませんが、それでも重要なメリットをもたらします。
AIロボットから最も恩恵を受ける可能性が高い業界
多くの業界が AI 搭載ロボットの出現から恩恵を受けることになりますが、一部の業界は他の業界よりも恩恵を受けています。 ここでは、AI ロボットから最も大きな恩恵を受ける可能性が最も高い 6 つの業界を紹介します。
1. 倉庫保管と物流
製造業は何十年もの間、従来型ロボットの主な用途でしたが、必ずしも AI ロボットの最大の用途というわけではありません。 倉庫保管や物流など、ワークフローが予測しにくい産業部門は、より大きな恩恵を受ける可能性があります。
ピッキング、仕分け、マテリアルハンドリングなどの倉庫ワークフローは、反復的で労力と時間がかかるため、手作業には適していません。 ただし、需要、在庫レベル、場所は定期的に変化するため、従来の自動化が常に実行可能なソリューションであるとは限りません。 適応性のある人工知能ロボットはこの障害を克服できます。
初期の AI ロボティクス プロジェクトは、人件費と床面積のコストを削減することで、一部の倉庫で年間数十万ドルの節約に貢献しています。 サプライチェーンの需要が増大し、倉庫での労働力が不足するにつれて、このテクノロジーの価値はさらに高まるでしょう。
2. ヘルスケア
医療分野も、これまでロボットの導入が制限されていた、または非実用的であった業界の 1 つです。 医療分野のロボットは主に遠隔手術機械の形をとっていますが、これは便利ではありますが、人間の入力に依存しているため、生産性が最適以下に抑えられます。
AI ロボットにより、病院は完全自律型マシンを使用できるようになる可能性があります。 これらのロボットが手術を扱う際に人間の外科医に代わることは考えられませんが、患者を診察し、早期診断を行うことはできます。 これらのタスクを自動化することで、医療専門家は患者とより多くの時間を過ごし、病院の待ち時間を短縮することができます。
また、AI は人間が気づくには小さすぎる信号を拾うことができるため、医師が気づく何年も前に一部の症状を発見する可能性もあります。 したがって、医療分野で AI とロボット工学を接続すると、より早期の対応が可能になり、患者の転帰が改善される可能性があります。
3. 廃棄物管理
また、リサイクル業界では人間では達成が困難な高い精度が求められます。 リサイクル可能物と埋め立て予定のものを分別することは、特にリサイクル可能性の複数の層を考慮する場合、困難になる可能性があります。 また、これは人々が通常好む種類の仕事ではないため、自動化の主要な候補となっています。
この分野で活躍するには、ロボットがリサイクル可能な廃棄物を特定し、それに応じて短時間で高精度に分別する必要があります。
マシン ビジョン システムはこれらの改善を可能にします。
AI 物体認識により、ロボット選別装置は人間よりも速く、より正確に廃棄物の流れの中のリサイクル可能物を確認して移動できるようになります。 これらの最適化された廃棄物管理プロセスは、環境への取り組みが強化されるにつれてますます重要になります。
4. アーキテクチャ
廃棄物管理には自動化のスピードが必要ですが、従来のロボットには物体認識機能が不足しており、改善には限界があります。 同様に、建物も自動化による安全性の恩恵を受ける可能性がありますが、従来のロボットは実用に耐えるほど柔軟性がありません。
建設業界はあらゆる業界の中で最も多くの労働災害が発生しているため、安全性の向上が重要です。 ただし、職場は予測不可能な場合があり、プロジェクトごとに異なります。 AI ボットは、過去の知識と新しいデータを使用してこれらのさまざまなシナリオに適応することで、従来の代替手段が失敗した場合でも成功することができます。
ロボットの適応性が高まると、建設作業員はロボットを使用して最も危険な作業を処理できるようになり、人間を最大の危険から遠ざけることができます。 この自動化は、需要の増加に伴う継続的な労働力不足の克服にも役立ちます。
5. レストラン
同様に、レストラン業界も自動化から大きな恩恵を受ける可能性がありますが、何年も手動のままです。 人工知能によりロボットがより柔軟になり、人間と一緒に働きやすくなったことで、この状況は変わり始めています。
レストランは深刻な人手不足に直面しているため、需要を満たすためにロボットは不可欠な要素となっています。 ただし、これらの機械はメニューの変更や材料の不一致に対応でき、狭いスペースで人間の作業員と一緒に安全に作業できなければなりません。 人工知能の柔軟性とマシン ビジョンのような機能により、まさにそれが可能になります。
ボットは、顧客がサーバー、ホスト、その他の従業員と会話するときに感じる人間的なつながりを置き換えることはできませんが、舞台裏で作業するのには最適です。 人間の従業員が業務を監督したり顧客とやり取りしたりしている間に、ロボットが掃除や調理を行うことができるため、レストランは生産能力を最大限に発揮できます。
6. 安全保障と防衛
セキュリティ チームは、小規模なチームでは広範囲のエリアを効果的にカバーすることが難しいため、人員配置の問題に直面することがよくあります。 人工知能ロボットは、人間の治安部隊が手薄になっている隙間を埋め、公共の安全を向上させることができます。
コンピューター ビジョンにより、これらのロボットは安全に移動できるようになり、機械学習は実際の緊急事態と誤検知を区別するのに役立ちます。 自然言語処理 (NLP) を使用すると、人間とコミュニケーションをとり、状況をよりよく理解できるようになります。
これらのボットが問題を検出すると、人間の対応者に問題とその正確な位置を警告し、より迅速な対応を知らせることができます。 また、人々を誘導したり、基本的な応急処置具を提供したりするなど、状況によっては完全に自分で対処することもできます。
AIロボットは多くの産業を変えるだろう
これら 6 つの業界は AI ボットが経験する変化のほんの一例にすぎませんが、他の業界よりも多くの混乱が生じるでしょう。 AI がロボティクスをさらに進歩させると、新たな可能性やユースケースが出現します。 この可能性を活用する産業は劇的に変化するでしょう。
