Com o constante surgimento e aperfeiçoamento de tecnologias, é imprescindível que as organizações adaptem-se e incorporem os avanços na robótica às suas rotinas. No cenário atual, isso é importante para ganhar vantagem competitiva.
Por sinal, sua empresa está preparada para a nova realidade de automação avançada? A OPENCADD vai mostrar como a IA pode ser aplicada na robótica. Acompanhe!
A integração da inteligência artificial (IA) na robótica oferece inúmeras oportunidades para otimizar operações e aumentar a eficiência em sua empresa.
A seguir, veja os principais tipos de inteligência artificial aplicados à robótica, com as respectivas explicações.
A IA por meio de Machine Learning permite que os robôs aprendam com os dados.
Ela é alimentada com exemplos e, com o tempo, o robô melhora o desempenho dele, fazendo previsões e tomando decisões melhores.
Nesse caso, o robô funciona de forma similar ao cérebro humano, que se adapta e evolui com a experiência.
Uma subcategoria de Machine Learning, o aprendizado profundo envolve redes neurais profundas que imitam a estrutura do cérebro humano.
Isso capacita os robôs a processar e entender informações complexas, como imagens e sons, permitindo tarefas como visão computacional e reconhecimento de voz.
Outra subcategoria de Machine Learning e Deep Learning que aprendem com o ambiente ao invés de dados.
Com isso, é possível que o robô tenha um nível de automação e aprenda a se mover, levantar, correr etc. Ou seja, interagindo com o ambiente que ele está, o aprendizado será gerado e guardado no robô.
Os avanços na robótica têm revolucionado a automação industrial nos mais variados setores da economia.
Em áreas de produção, por exemplo, os robôs industriais assumem tarefas repetitivas e monótonas, otimizando a linha de montagem.
Na logística, veículos autônomos agilizam a distribuição, enquanto chatbots melhoram o atendimento ao cliente.
A saúde beneficia-se com robôs cirúrgicos e assistentes em reabilitação. Outra aplicação nesse segmento é o uso de IA para analisar exames radiológicos.
Na agricultura, por sua vez, drones monitoram colheitas e aplicam insumos com precisão.
Setores tradicionalmente manuais, como manutenção industrial e hotelaria, adotam robôs para tarefas complexas e serviços personalizados.
Todos esses avanços impulsionam a eficiência, a qualidade e a inovação nos negócios, redefinindo o cenário empresarial.
O MATLAB® e o Simulink® são ferramentas essenciais para a criação e simulação de sistemas autônomos em robótica. Eles abrangem desde a captação de dados até o movimento e aprimoramento do comportamento.
As simulações alcançam níveis de precisão tanto na cinemática quanto na dinâmica, permitindo a criação e otimização de estratégias de alto nível para a autonomia do robô e o controle de baixo nível.
Essa abordagem estende-se à análise dos dados sensoriais por meio de uma rica biblioteca de algoritmos.
Além disso, oferece a capacidade de validar gradualmente projetos e algoritmos, desde a etapa de simulação até testes de hardware em loop fechado (HIL).
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