Kecerdasan Buatan (AI) terus mengubah hidup kita.Setiap hari, kami berinteraksi dengan AI melalui smartphone, pesanan online, mesin pencari, dan lainnya.Ini menimbulkan pertanyaan:
Apa itu kecerdasan buatan?
Istilah "kecerdasan buatan" tidak memiliki definisi yang jelas.Menurut Parlemen Eropa, itu berarti "kemampuan mesin meniru kemampuan manusia seperti penalaran, pembelajaran, perencanaan, dan kreativitas."
AI memungkinkan sistem teknologi untuk "memahami lingkungan mereka, memproses apa yang mereka anggap, dan memecahkan masalah untuk mencapai tujuan tertentu."Dengan "menganalisis konsekuensi dari tindakan sebelumnya", sistem AI dapat "menyesuaikan perilakunya" dan "beroperasi secara mandiri".
Salah satu subbidang AI adalah pembelajaran mesin, yang erat kaitannya dengan KUKA.
Pembelajaran mesin adalah istilah umum untuk sistem AI yang menghasilkan informasi dengan belajar dari contoh dan dapat menggeneralisasi dari contoh tersebut.Sistem tidak hanya menghafal contoh-contoh itu tetapi dapat mengidentifikasi pola dan aturan yang berbeda.
Mengapa pembelajaran mesin relevan dengan KUKA?
Teknologi robotika secara bertahap berpindah dari lingkungan produksi industri yang sangat terorganisir ke lingkungan pribadi yang relatif "tidak teratur".AI membantu sistem robot beradaptasi dengan faktor dan perubahan yang tidak dapat diprediksi.Sejauh ini, robot telah melakukan tugas berulang dengan cara yang sama dan dengan presisi yang sama.
Namun, kebutuhan masa depan berbeda dengan saat ini, terutama di bidang robot servis profesional dan robot servis umum.Jika robot memasuki bidang lain, mereka harus lebih fleksibel.Pembelajaran mesin dapat membantu mereka mencapai hal ini.
Bagaimana kecerdasan buatan diterapkan pada robot?
Kecerdasan buatan telah mencapai kesuksesan luar biasa di berbagai bidang kehidupan sehari-hari, memecahkan masalah yang sulit atau tidak mungkin diselesaikan dengan metode tradisional, termasuk pengenalan gambar dan ucapan.
Demikian pula, di bidang robotika, diperkirakan orang akan menggunakan kecerdasan buatan untuk melakukan tugas baru, dan proses otomasi tidak memerlukan pemrograman langkah demi langkah yang jelas.Dengan berkurangnya persyaratan pemrograman, bidang aplikasi baru akan muncul.Oleh karena itu, kombinasi kecerdasan buatan dan otomasi memiliki potensi yang tidak terbatas.
Prestasi apa yang diperoleh KUKA dari kecerdasan buatan?
Secara garis besar, KUKA menyediakan mesin cerdas yang bisa membebaskan manusia dari tugas-tugas berat, ketimbang kecerdasan buatan itu sendiri.Itu mengumpulkan dan menafsirkan data melalui standar terbuka.Oleh karena itu, KUKA telah mengadopsi pembelajaran mesin dan mengintegrasikannya ke dalam solusi yang ada.
Sistem kontrol cerdas KUKA AIVI adalah contoh yang bagus.Solusi perangkat lunak memfasilitasi desain sistem yang fleksibel untuk menggantikan fasilitas produksi statis."AIVI adalah inti cerdas dari sistem, yang menggunakan kecerdasan buatan untuk mengendalikan kendaraan transportasi tak berawak (AGV), memastikan aliran material ke jalur produksi dengan cara terbaik, sekaligus memastikan penerapan AGV yang sempurna. Oleh karena itu, pelanggan dapat berinvestasi lebih selektif dan dapatkan keuntungan dari biaya investasi yang lebih rendah," jelas Markus Steppberger, kepala pengembangan sistem KUKA.Padahal, konsep ini sudah diterapkan di skenario seperti bengkel bodi BMW.
Dalam hal penelitian dan pengembangan, KUKA bertujuan untuk mengoptimalkan produksi dan secara bersamaan memajukan berbagai proyek dengan bantuan kecerdasan buatan:
NO.1
SmartFactoryOWL,
Laboratorium kecerdasan buatan (AI) sejati
SmartFactoryOWL adalah laboratorium kecerdasan buatan (AI) sejati.Di sini, Fraunhofer IOSB-INA, KUKA, dan mitra lainnya melakukan penelitian mendalam tentang ekonomi data industri di masa depan.Pada Juni 2021, produksi cangkir air yang sepenuhnya dapat didaur ulang didukung oleh jaringan dan kecerdasan buatan dicapai melalui KR CYBERTECH KUKA.Di lab, kami akan terus mengeksplorasi dan meneliti bagaimana kecerdasan buatan dapat diterapkan dengan lebih baik di industri.
NO.2
CosiMo,
Pembelajaran mesin untuk produksi massal material komposit
Pada tahun 2018, proyek penelitian CosiMo selama tiga tahun secara resmi diluncurkan dengan dukungan dari pemerintah Bavaria.Proyek tersebut menyatukan KUKA dan mitra lainnya untuk mengembangkan proses produksi untuk produksi massal komponen komposit untuk digunakan dalam manufaktur otomotif dan pesawat terbang.
Metode pembelajaran mesin, alat cerdas, robot KUKA, dan solusi cloud KUKA akan meningkatkan efisiensi produksi dan menghemat sumber daya.Solusi ini memiliki siklus pendek dan dapat direplikasi dalam proses produksi lainnya.
Tujuan penerapan kecerdasan buatan pada sistem robot yang ada adalah untuk sepenuhnya mengubah cara manusia dan mesin bekerja sama.
Kecerdasan buatan industri
Tantangan kecerdasan buatan KUKA Innovation Award 2021 juga berfokus pada bagaimana kecerdasan buatan dapat diterapkan di industri.Tim peneliti Belgia Chorrobot menang dengan konsep mereka menggunakan robot lengan ganda untuk peningkatan produktivitas di perusahaan kecil dan menengah (UKM) dan produsen otomotif.
Kecerdasan Buatan (AI) terus mengubah hidup kita.Setiap hari, kami berinteraksi dengan AI melalui smartphone, pesanan online, mesin pencari, dan lainnya.Ini menimbulkan pertanyaan:
Apa itu kecerdasan buatan?
Istilah "kecerdasan buatan" tidak memiliki definisi yang jelas.Menurut Parlemen Eropa, itu berarti "kemampuan mesin meniru kemampuan manusia seperti penalaran, pembelajaran, perencanaan, dan kreativitas."
AI memungkinkan sistem teknologi untuk "memahami lingkungan mereka, memproses apa yang mereka anggap, dan memecahkan masalah untuk mencapai tujuan tertentu."Dengan "menganalisis konsekuensi dari tindakan sebelumnya", sistem AI dapat "menyesuaikan perilakunya" dan "beroperasi secara mandiri".
Salah satu subbidang AI adalah pembelajaran mesin, yang erat kaitannya dengan KUKA.
Pembelajaran mesin adalah istilah umum untuk sistem AI yang menghasilkan informasi dengan belajar dari contoh dan dapat menggeneralisasi dari contoh tersebut.Sistem tidak hanya menghafal contoh-contoh itu tetapi dapat mengidentifikasi pola dan aturan yang berbeda.
Mengapa pembelajaran mesin relevan dengan KUKA?
Teknologi robotika secara bertahap berpindah dari lingkungan produksi industri yang sangat terorganisir ke lingkungan pribadi yang relatif "tidak teratur".AI membantu sistem robot beradaptasi dengan faktor dan perubahan yang tidak dapat diprediksi.Sejauh ini, robot telah melakukan tugas berulang dengan cara yang sama dan dengan presisi yang sama.
Namun, kebutuhan masa depan berbeda dengan saat ini, terutama di bidang robot servis profesional dan robot servis umum.Jika robot memasuki bidang lain, mereka harus lebih fleksibel.Pembelajaran mesin dapat membantu mereka mencapai hal ini.
Bagaimana kecerdasan buatan diterapkan pada robot?
Kecerdasan buatan telah mencapai kesuksesan luar biasa di berbagai bidang kehidupan sehari-hari, memecahkan masalah yang sulit atau tidak mungkin diselesaikan dengan metode tradisional, termasuk pengenalan gambar dan ucapan.
Demikian pula, di bidang robotika, diperkirakan orang akan menggunakan kecerdasan buatan untuk melakukan tugas baru, dan proses otomasi tidak memerlukan pemrograman langkah demi langkah yang jelas.Dengan berkurangnya persyaratan pemrograman, bidang aplikasi baru akan muncul.Oleh karena itu, kombinasi kecerdasan buatan dan otomasi memiliki potensi yang tidak terbatas.
Prestasi apa yang diperoleh KUKA dari kecerdasan buatan?
Secara garis besar, KUKA menyediakan mesin cerdas yang bisa membebaskan manusia dari tugas-tugas berat, ketimbang kecerdasan buatan itu sendiri.Itu mengumpulkan dan menafsirkan data melalui standar terbuka.Oleh karena itu, KUKA telah mengadopsi pembelajaran mesin dan mengintegrasikannya ke dalam solusi yang ada.
Sistem kontrol cerdas KUKA AIVI adalah contoh yang bagus.Solusi perangkat lunak memfasilitasi desain sistem yang fleksibel untuk menggantikan fasilitas produksi statis."AIVI adalah inti cerdas dari sistem, yang menggunakan kecerdasan buatan untuk mengendalikan kendaraan transportasi tak berawak (AGV), memastikan aliran material ke jalur produksi dengan cara terbaik, sekaligus memastikan penerapan AGV yang sempurna. Oleh karena itu, pelanggan dapat berinvestasi lebih selektif dan dapatkan keuntungan dari biaya investasi yang lebih rendah," jelas Markus Steppberger, kepala pengembangan sistem KUKA.Padahal, konsep ini sudah diterapkan di skenario seperti bengkel bodi BMW.
Dalam hal penelitian dan pengembangan, KUKA bertujuan untuk mengoptimalkan produksi dan secara bersamaan memajukan berbagai proyek dengan bantuan kecerdasan buatan:
NO.1
SmartFactoryOWL,
Laboratorium kecerdasan buatan (AI) sejati
SmartFactoryOWL adalah laboratorium kecerdasan buatan (AI) sejati.Di sini, Fraunhofer IOSB-INA, KUKA, dan mitra lainnya melakukan penelitian mendalam tentang ekonomi data industri di masa depan.Pada Juni 2021, produksi cangkir air yang sepenuhnya dapat didaur ulang didukung oleh jaringan dan kecerdasan buatan dicapai melalui KR CYBERTECH KUKA.Di lab, kami akan terus mengeksplorasi dan meneliti bagaimana kecerdasan buatan dapat diterapkan dengan lebih baik di industri.
NO.2
CosiMo,
Pembelajaran mesin untuk produksi massal material komposit
Pada tahun 2018, proyek penelitian CosiMo selama tiga tahun secara resmi diluncurkan dengan dukungan dari pemerintah Bavaria.Proyek tersebut menyatukan KUKA dan mitra lainnya untuk mengembangkan proses produksi untuk produksi massal komponen komposit untuk digunakan dalam manufaktur otomotif dan pesawat terbang.
Metode pembelajaran mesin, alat cerdas, robot KUKA, dan solusi cloud KUKA akan meningkatkan efisiensi produksi dan menghemat sumber daya.Solusi ini memiliki siklus pendek dan dapat direplikasi dalam proses produksi lainnya.
Tujuan penerapan kecerdasan buatan pada sistem robot yang ada adalah untuk sepenuhnya mengubah cara manusia dan mesin bekerja sama.
Kecerdasan buatan industri
Tantangan kecerdasan buatan KUKA Innovation Award 2021 juga berfokus pada bagaimana kecerdasan buatan dapat diterapkan di industri.Tim peneliti Belgia Chorrobot menang dengan konsep mereka menggunakan robot lengan ganda untuk peningkatan produktivitas di perusahaan kecil dan menengah (UKM) dan produsen otomotif.
