人工知能、機械学習、エッジ コンピューティングを活用したインテリジェント ロボット、自動化、予測分析の利用に対する関心が高まっています。
製造、物流、医療、小売業などは、ロボット化がますます進んでいる業界の一部です。インダストリー4.0、人工知能 (AI)、機械学習、高速ネットワークの力により、インテリジェントな協調型ロボットの新しい波が生まれています。
さらに、拡張現実や仮想現実などの没入型テクノロジーをデジタルツインと組み合わせて使用することで、物理的に同じ場所にいなくても、ロボットをリアルタイムで監視、制御、対話できるようになります。
さらに、一部の組織では、AIを使用して作業員や技術者がロボットと連携して作業できるようにし、新しいコラボレーション方法を生み出して安全性を向上させています。
たとえば、Amazonはいくつかの物流センターやフルフィルメント センターで、一部のオペレーターに、継続的に信号を送信する特殊なベストを着用するよう求めています。アマゾンのセンターはロボット化が進んでいるため、歩き回る人々が危険にさらされる可能性がある。ベストは人間が近づいていることを知らせ、近くのロボットはすぐに停止します。
メタバースは、デジタルツインと工場自動化など産業レベルから始まります。
今日、私たちはメタバース、オムニバース、その他の没入型デジタルワールドに関する最新ニュースに溢れています。私たちは、拡張現実と仮想現実を活用して、どこにいても誰とでも自由に交流し、生活を豊かにできる未来を期待しています。この方向への多額の投資が行われている一方で、メタバースが社会に革命的な変化をもたらすとはまだ確信していない人もいます。
AR、VR、高度な画像処理を組み合わせることで、業界は デジタル ツインを使用してさまざまな資産や作業者と対話できるようになります。現在、デジタルツインのアプリケーションには以下が含まれます。 シミュレーション、予知保全、 ビル管理、遠隔操作、高度なロボット工学など。
ARとVR技術の活用 産業用途 は大幅に成長しており、製造業者、物流業者、その他の組織が生産性を向上させ、コストを削減し、効率性と競争力を高めるのに役立っています。
ビンガムトン大学の研究者たちは、 革新的なソリューション 拡張現実を使用して、産業施設における人間の行動とロボットの間のギャップを埋めます。
「通常、人々はロボットが現在何をしているかを視覚化するためにARを使用します」と、Shiqi Zhang助教授は述べています。「しかし、ここでは、人間がロボットの計画や行動についてコメントできる双方向の通信チャネルを提供します。通信チャネルはそれほど複雑ではありませんが、このようなやり取りをするのは初めてです。」
倉庫物流をサポートするために100万台近くの移動式駆動ロボットを保有するアマゾンは、 デジタルツイン NVIDIA Omniverse Enterpriseを活用して、倉庫の設計とフローを最適化し、よりインテリジェントなロボット アシスタントをトレーニングし、全体的な生産性を向上させます。
パデュー大学のカルティク・ラマニ教授は、製造業者と協力して仮想工場を構築しています。彼らは探検できる 省力化技術 工場出荷時に実装する前にARを使用します。「ARを使用すると、ユーザーは周囲の環境を見るだけでロボットがどこに移動するかを正確に知ることができます。マップ オーバーレイから現実世界の環境に場所を変換する必要はありません。その作業はすでにユーザーに代わって行われているため、追加の認知的負担が発生する可能性があります。」工場労働者がロボットとやり取りする方法をシミュレートできます。その結果、ロボットが生産性の向上に役立つかどうかを判断できます。また、工場の生産性を最大化するために、フロアの配置を仮想的に実験することもできます。
5GセルラーネットワークはVRとAR技術を通じて遠隔ロボットを可能にする
ほとんどの消費者にとって、5Gは当然の選択です。新しいスマートフォンの画面に5Gシンボルが表示されていれば、5Gネットワークに接続されていることがわかります。しかし、以前の4Gネットワークとのユーザー エクスペリエンスの違いは何でしょうか?あまり違いはありません。スマートフォンでビデオ ゲームを頻繁にプレイし、5G mmWaveアンテナに接続しない限り、帯域幅とパフォーマンスに大きな違いは感じられません。
5Gの収益機会の最も重要な部分は、ロボット工学を含む企業ユースケースから生まれる可能性が高いです。超信頼性低遅延通信 (URLLC) や ネットワーク スライシングなどの機能を備えた5Gの真のメリットは、ワイヤレス ネットワークの安定性と信頼性が求められるロボット工学や遠隔操作などの重要なアプリケーションにあります。
AIは完全自律型ロボットにとって不可欠
AIとロボット工学を組み合わせることで、よりスマートな自律システムが生まれます。ロボットは、機械学習、画像認識、高度なアルゴリズムを使用して、単純なコマンドを超えた要件を学習し、応答することができます。
AI駆動型ロボットは、機械学習アルゴリズムを使用して、期待される機能やタスクを自律的に実行できます。AIロボットは、ロボットが身体を提供し、AIが脳を提供するインテリジェントな自動化アプリケーションとして説明する方が適切です。
Microsoftによると、「インテリジェント ロボットはAIを使用して、人とデバイス間のコラボレーションを強化します。AIはロボットが動的な状況に適応し、人々と自然にコミュニケーションをとることを支援します。」
今年初め、イーロン・マスクはツイッター買収の意向を発表したのと同時に、テスラが完全に自律動作する擬人化ロボットを設計していることも 明らかにした 。
マスク氏は、ロボットが「何かをするように特別にプログラムされなくても、世界をナビゲートし、役に立つことをするのに十分な知能」を獲得するまでは、本当の人間のアシスタントとしての役には立たないと考えている。
「自動運転を解決するには、現実世界のAIを解決する必要がある」とマスク氏は言う。「そして、実際には四輪のロボットである自動車の現実世界のAIを解決すれば、それを足のついたロボットにも一般化できる」
AI主導のロボットの未来
AIとロボット工学は、近い将来人類の発展に大きな影響を与えるデジタル技術です。彼らは、これらのシステムをどう扱うべきか、システム自体は何をすべきか、システムにはどのようなリスクが伴うか、そしてこれらの要素をどのように制御できるかといった根本的な疑問を提起しています。
「AIとロボット工学は、人類が地球上で知的かつ支配的な種であるという人間の見方に疑問を投げかけています」と、アイントホーフェン工科大学（TU/e）の技術哲学教授、ヴィンセント・C・ミュラー氏は語っています。 「私たちは提起された問題を見てきました。新しい問題を早期に捉え、哲学的分析を展開し、哲学の伝統的な問題から学ぶために、技術的および社会的発展を注意深く監視する必要があります。」
AIとロボット工学は、生産性の大幅な向上、ひいては全体的な富の増加につながる可能性が高いでしょう。また、拡張現実や仮想現実、デジタルツイン、 メタバース などのテクノロジーを使用することで、多くの職場でロボットの導入を加速できます。
ロボットが人間とどのように対話するのか、AIと没入型テクノロジーの課題と機会はどこにあるのか、これらはエンジニア、デザイナー、学者、その他多くの専門家が今日そして将来答えなければならない質問です。
