Şirketten yapılan açıklamaya nazaran, Mitsubishi Electric Maisart yapay zeka teknolojisinin kilit özelliklerinden birisi olan IRL, nispeten az ölçüde data kullanarak insan gibisi hareketleri taklit eden makineleri mümkün kılıyor.
Yeni kolaboratif yapay zeka teknolojisi, makinelerin insanların yanında çalıştığı üretim ve dağıtım tesislerinde otomatik güdümlü araçlarda (AGV) ve robotlarda yapılacak test çalışmalarıyla daha tesirli hale getirilecek. Kelam konusu teknolojinin şoförsüz otonom arabalar ve öbür uygulamalarda kullanılması bekleniyor.
İnsan ve makinelerin birebir ortamda çalıştığı yerlerde verimlilikte artış sağlanıyor
Mitsubishi Electric kolaboratif yapay zeka teknolojisi, insan ve makinelerin birebir ortamda çalıştığı yerlerde bu çalışma alanlarından çekilen görüntü kayıtlarını kullanarak AGV’lerin insan hareketlerini öğrenmesine ve taklit etmesine imkan tanıyor.
Yol verme üzere hareketlerin öğrenilmesini mümkün kılan teknoloji, AGV’lerin çarpışması yahut çıkmazda kalması üzere istenmeyen durumların önüne geçmesine yardımcı oluyor.
Mitsubishi Electric’in tesislerinde gerçekleştirdiği simülasyonlar, daha az zeki makinelerin kullanıldığı klâsik karma çalışma ortamlarına nazaran çalışma verimliliğinin yaklaşık yüzde 30 arttığını gösteriyor.
Maisart IRL öğrenme için gerekli olan çalışma datalarının ölçüsü azalıyor
Yapay zekanın insan hareketlerini öğrenmesi ve taklit etmesini sağlamak için klasik makine tahsili, büyük ölçülerde çalışma verisine ve görüntü bilgilerine gereksinim duyuyor. Bu da vakit ve maliyet masrafına yol açıyor. Ancak Mitsubishi Electric Maisart yapay zeka, insan hareketlerini öğrenerek taklit etmek için gerekli olan data ölçüsünü azaltmak için IRL kullanıyor.
Simülasyonlarda, yeni teknolojinin olağanda kullanılan bilgilerin yalnızca yüzde 10 yahut daha azına muhtaçlık duyduğu görülüyor.
Gelecekteki gelişmeler
Mitsubishi Electric, gelecek devirde yeni kolaboratif yapay zeka teknolojisini ticari tesislerde uygulamaya yönelik çalışmalarına devam edecek.
Öngörülen yararlar ortasında artırılmış çalışma verimliliği, personellerin toplumsal arayı koruyabilmeleri, insan ve makinelerin, fabrika üretim sınırları ve lojistik depoları üzere ortamların yanı sıra şoförsüz otonom arabalar için uygulamalarda birbirleriyle inançlı bir halde çalışmasını sağlamak yer alıyor.
Art plan
AGV üzere makineler ve beşerler, fabrika ve depolarda birlikte çalışırken makine operasyonlarının optimizasyonu daha kıymetli hale geliyor ve bu da yetersiz uyum ve çalışma açmazlarından ötürü verimliliği azaltabiliyor.
Makinelerin beşerlerle tesirli bir formda uyum kurabilmesi için görüntülerde yer alan insan hareketlerinin öğrenilerek taklit edilmesi gerekiyor ve bu süreç gerekli olan görüntü bilgilerinin ölçüsünü azaltan IRL ile daha verimli ve süratli hale getiriliyor.
Kelam konusu teknolojinin ticari uygulamalarının, insan ve makinelerin birlikte çalıştığı fabrikalar, depolar üzere ortamların yanı sıra şoförsüz arabalarla dolu yollarda verimliliği artırması bekleniyor.
Hürriyet
