로봇 공학과 자동화 분야는 어디에 있습니까? 헤드 라인은 돌파구로 가득합니다

자동화 디코딩 : 희망과 도전 사이의 미래 기술

우리 시대의 기술 전류를 신중하게 추구하는 사람으로서, 중심적인 질문은 항상 발생합니다. 우리는 실제로 로봇 공학과 자동화 분야에서 어디에 있습니까? 헤드 라인은 돌파구, 투자 및 우려로 가득합니다. 여기에 명확한 그림을 그리려면 퍼즐의 개별 조각을 체계적으로보고 뒤에있는 패턴을 인식해야합니다.

1. 나의 첫 번째 기본 질문은 : 현재 로봇 혁신의 물결을 주도하는 경제 드라이브 스프링은 무엇입니까? 기술적 진보에 관한 것인가, 아니면 자본 측면에서 근본적인 변화가 있습니까?

이에 대한 답은 복잡하지만 그 핵심은 자본 흐름과 전략적 시장 통합의 강력한 공생에 기인 할 수 있습니다. 특히 인공 지능 분야에서 기술 진보는 의심 할 여지없이 점화 불꽃이지만, 대규모 투자와 대상 인수를 통해 화재가 유지되고 확대됩니다.

내가 통합에 대해 말할 때, 나는 그것에 의해 정확히 무엇을 의미합니까? 그리고이 논문을 뒷받침하는 예는 무엇입니까?

통합은 시장의 성숙도의 명확한 신호입니다. 이는 대규모 기존 회사가 기술, 인재 및 시장 점유율을 확보하기 위해 작고 혁신적인 신생 기업을 구매하기 시작한다는 것을 의미합니다. 당신은 단지 제품을 구매하는 것이 아니라 미래의 관점입니다. 역학을 완벽하게 보여주는 대표적인 예는 의료 기술 거대 룸에서 최근에 발표 된 모노그램 기술 인수입니다.

이 거래가 왜 그렇게 중요한가요? Room Biomet은 정형 외과 수술 분야에서 기존 플레이어입니다. 반면에 모노그램은 자율 외과 로봇 공학을 전문으로하는 민첩한 회사입니다. 그들의 기술은 운영을 지원할뿐만 아니라 때로는 자율적으로 수행 할 것을 약속하여 정밀도를 높이고 환자의 결과를 향상시킬 수 있습니다. Zimmer BioMet은 혁신을 직접 구매합니다. 이것은 두 가지를 보여줍니다. 첫째, 수술의 자율 로봇 공학은 더 이상 공상 과학 소설이 아니라 기존 기업이 높은 금액을 기꺼이 지불하는 전략적 자산입니다. 둘째,이 부문의 다른 신생 기업에 그들의 개발에는 명확한 "출구 채널"이 있다는 것을 알 수 있으며, 이는 초기 단계에 투자하려는 의지를 촉진합니다. 시장은 자체를 조정하지 않으며, 가장 유망한 개척자로 큰 것을 구성함으로써 구성됩니다.

이것은 다음 질문으로 이어집니다. 기존 회사가 구매한다면 누가 차세대 혁신가에게 재정을 지원합니까? 돈은 이미 알려진 지역으로 만 흐르나요?

여기서 우리는 놀라운 다각화를 관찰합니다. 투자는 높을뿐만 아니라 광범위하며 다양한 출처에서 나옵니다. 위험 자본가 (VC) 만 기술 스타트 업에 투자하는 전통적인 그림은 오랫동안 구식이되었습니다.

첫째, 이전에 더 많은 자동화 래커로 간주 된 부문에서 상당한 합계가 흐릅니다. 건물은 훌륭한 예입니다. 해외 풍력 발전 단지와 같은 건설 프로젝트를위한 해양 층을 자동화하기 위해 로봇을 개발하는 로봇과 같은 신생 기업은 상당한 투자를 유치합니다. 왜? 건설 산업은 엄청난 생산성 압력을 받고 있기 때문에 자동화는 큰 레버입니다. 측정에서 용접, 중장기에 이르기까지 자동화 할 수있는 모든 프로세스는 대규모 효율성을 약속합니다.

둘째, 우리는 고도로 전문화 된 틈새 시장과 전술 로봇에 대한 높은 투자를 봅니다. 병사들이 복잡한 도시 환경에서 직관적으로 드론과 로봇을 제어 할 수있는 시스템을 개발하는 Xtend와 같은 회사는 현대의 갈등이 틀림없이 그러한 기술에 대한 필요성을 보여주기 때문에 자금 조달을받습니다. 직접적인 위험 구역에서 사람들을 데려 가서 동시에 운영 성능을 높이는 것입니다.

셋째, 이것은 가장 흥미로울 수 있습니다. 투자자들은 스스로 다각화합니다. 우리는 단지 VC를 보지 않습니다. 글로벌 엔진 및 운동 시스템 제조업체 인 Johnson Electric과 같은 산업 회사는 휴머노이드 로봇 공학 분야에서 합작 투자를 발견했습니다. 이것은 순수한 금융 투자가 아니라 자동화의 다음 주요 패러다임 전환에 참여하고 새로운 세대의 제품에 자신의 핵심 역량을 가져 오는 전략적 단계입니다. Unternehmen Company도 목표로 삼는 방식으로 투자합니다. 패션 거대 인 Inditex (Zara 모회사)가 로봇 스타트 업에 투자하는 경우 로봇을 구축하기를 원하기 때문이 아니라 자신의 물류와 공급망을 최대한 최적화해야하기 때문입니다. 여기의 투자는 자신의 변화의 목적을위한 수단입니다.

결국, 우리는 주와 준 국가 배우를 잊지 말아야합니다. 로봇 공학을 포함한 Mint Tonation (수학, 컴퓨터 과학, 과학 및 기술)을 홍보하기위한 Metas 기부는 회사에 대한 직접적인 투자가 아니라 미래의“인적 자본”에 대한 투자입니다. 로봇 생태계의 강점은 자격을 갖춘 전문가의 가용성에 달려 있음을 인식합니다.

요약하면, 로봇 공학의 경제 기반은 그 어느 때보 다 더 넓고 안정적이라고 말할 수 있습니다. 그것은 시장 리더들의 전략적 인수, 새로운 응용 분야에 대한 벤처 캐피탈 투자와 교육 기반의 홍보로 보완 된 산업 내부 그룹의 전략적 투자에 대한 대상 벤처 캐피탈 투자의 혼합에 의해 뒷받침됩니다.

2. 수도가 연료라면 엔진은 무엇입니까? 다음 시험은 기술 자체를 목표로합니다. 오늘날의 로봇이 전임자보다 훨씬 강력하게 만드는 이유는 무엇입니까? 대답은 인공 지능 (AI)과 자율성에 불가피한 것 같습니다. 그러나 그게 무엇을 의미합니까?

정확히. 우리가 경험하는 질적 점프는 AI의 진보와 분리 할 수 없습니다. 가난한 사람이나 바퀴가 움직이는 역학은 수십 년 동안 해결되었습니다. 진정한 혁명은 기계의“의사 결정”에서 발생합니다. 이것은 우리를 변화의 핵심으로 이끌어줍니다 : 자율성 추구.

자동화 된 시스템과 자율 시스템의 차이점은 무엇이며 왜 이것이 왜 그렇게 결정적인가?

자동화 된 시스템은 사전 정의 된 반복적 인 작업을 수행합니다. 어셈블리 라인의 고전적인 산업 로봇이 자동화됩니다. 그는 항상 환경을 "이해"하지 않고 같은 장소에서 용접합니다. 구성 요소가 정확히 배치되지 않으면 실패합니다.

반면에 자율 체계는 주변 환경을 인식하고 상황을 해석하며 목표를 달성하기 위해 예상치 못한 변화에 적응할 수 있습니다. 직접적인 인간 개입이 크게 또는 전혀 필요하지 않습니다. 이 추세는 공장 홀의 엄격하게 통제 된 환경에서 혼란스럽고 구조화되지 않은 실제 세계로 로봇 적용 영역을 기하 급수적으로 확장했기 때문에 중요합니다.

우리가 투자의 맥락에서 이미 본 사례는 이것을 인상적으로 보여줍니다.

수술 (객실/모노그램) : 자율 수술 로봇은 도움이 될뿐만 아니라 외과 의사가 계획을 발표 한 후 독립적으로 그리고 초인간적 정확도와 함께 임플란트에 대한 뼈의 정확한 밀링과 같은 특정 단계를 실행합니다. 환자의 최소한의 움직임에 실시간으로 적응합니다.

빌딩 (위협) : 자율적 수중 로봇은 사람이 지정한 경로를 수염하여 해저를 매핑하지 않고 독립적으로 탐색하고 장애물을 전환하고 센서를 상황에 최적으로 정렬합니다.

수중 유지 보수 (Reora Robotics) : 식생의 선박 밀가루를 청소하는 로봇이 자율적으로 수행합니다. 그들은 동체를 준수하고 어떤 영역을 청소 해야하는지 인식하고 다이버 나 조종사가 영구적으로 제어 할 필요없이 체계적으로 작업합니다.

전술 로봇 공학 (Xtend) : 이것은 "감독 된 자율성"에 관한 것입니다. Man은 목표를 지정하지만 (예 :이 건물 탐색) 로봇은 문, 모서리 및 계단 주위를 통해 독립적으로 탐색합니다. 수동 리모컨을 매우 어렵고 느리게 만드는 작업.

공통 분모는 인간의인지 부하 감소입니다. 사람은“파일럿”에서 로봇 시스템의“관리자”또는“사령관”이됩니다.

AI는이 자율성을 정확히 어떻게 활성화합니까? 여기서 결정적인 개척자는 어떤 특정한 AI 기술입니까?

AI는 여기서 모 놀리 식 블록이 아니라 다른 기술의 도구 상자입니다. 가장 중요한 것은 컴퓨터 비전, 센서 부채, 기계 학습 및 계획 알고리즘입니다. 그러나 지난 몇 년간의 진정한 돌파구는 AI 모델의 성능과 교육 데이터의 가용성의 두 가지 영역에 있습니다.

여기서 핵심 용어는 Google DeepMind가 개발 한 로봇 공학의 기본 모델 (기초 모델)입니다. 아이디어는 물체, 작업을 수행하는 사람들, 시뮬레이션 등을 잡는 로봇의 물리적 상호 작용에 대한 엄청난 양의 데이터로 거대한 AI 모델을 훈련시키는 것입니다. 결과는 물리, 인과 관계 및 행동에 대한 기본적인 "이해"를 개발하는 모델입니다. 이 일반 모델은 비교적 적은 노력으로 특정 작업에서 "미세 조정"될 수 있습니다. 따라서 각각의 새로운 작업마다 처음부터 로봇을 프로그래밍하는 대신이 이전 지식에 빠질 수 있습니다. 이것은 개발을 극적으로 가속화합니다.

동시에, 시뮬레이션 기반 데이터 생성은 교육에 혁명을 일으킨다. 다른 곳에서 연구원들은 매우 현실적인 가상 환경을 만듭니다. 이러한 시뮬레이션에서 로봇은 매우 짧은 시간에 수백만 건의 실험을 수행하여 능력 (예 : 다른 모양의 물체를 잡는 능력)을 배울 수 있습니다. 그는 값 비싼 하드웨어를 손상시키지 않고“실패”할 수 있습니다. 그런 다음 시뮬레이션에서 배운“정책”(행동 전략)은 실제 로봇으로 전송됩니다. 이것은 로봇 AI의 가장 큰 침엽수 중 하나 인 실제 훈련 데이터의 부족을 해결합니다.

퍼즐의 또 다른 조각은 Edge-Ki입니다. 그게 무슨 뜻입니까? 전통적으로 복잡한 AI 모델은 클라우드에 거대한 데이터 센터가 필요합니다. 로봇은 항상 센서 데이터를 클라우드로 보내고 처리하고 명령을 복구해야합니다. 지연 (대기 시간)은 많은 실시간 응용 프로그램에 비현실적입니다. Edge-KI 프로세서는 고도로 전문화되고 에너지 효율적인 칩이며, 로봇에서 직접 AI 계산을 직접 수행 할 수있게합니다 (Edge ")는 자율 주행 차, 드론 및 지속적인 인터넷 연결없이 빠르게 신속하고 신뢰할 수있는 결정을 내려야하는 모든 모바일 로봇에 필수적입니다.

이 모든 지능과 자율성으로 인해 윤리적 질문은 필연적으로 앞서 나와야합니다.

전적으로. 이것은 아마도 가장 크고 가장 어려운 도전 일 것입니다. 자율적 인 시스템이 많을수록 더 많은 책임이 인간 운영자에서 개발자, 제조업체 및 시스템으로 전환됩니다. 질문은 기본입니다.

책임 : 자율 수술 로봇이 실수를하는 경우 누가 책임이 있습니까? 개입을 모니터링 한 외과 의사? 병원? 소프트웨어 제조업체?

딜레 마타의 의사 결정 : 자율 주행 차는 사고가 불가피한 지 어떻게 결정해야합니까? 정보 상황이 불분명하다면 자율 무기 시스템은 어떻게 전투원과 민간인을 구별해야합니까?

편견 : AI 모델은 데이터에서 학습합니다. 이 데이터에 역사적 편견이 포함되어 있으면 로봇은 이러한 편견을 재현하거나 강화할 것입니다. 우리는 어떻게 공정성을 보장합니까?

투명성 : 복잡한 AI의 결정을 이해할 수 있습니까? 로봇이 예상치 못한 행동을 할 때, 우리는 그가 왜 그렇게했는지 이해하기 위해“AI를 설명”하는 능력이 필요합니다.

따라서 AI 로봇의 발전은 기술적 일뿐 만 아니라 깊이 윤리적, 사회적 과제이기도합니다. 이러한 강력한 도구가 우리의 인간 가치와 조화를 이루어 개발되고 사용되도록 지침과 표준을 설정하는 것입니다. 윤리적 지침을 준수하는 것은 설계 프로세스의 필수 요소 인“설계 별 윤리”가되어야합니다.

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3. 우리가 경제 및 기술 기본 사항을 조명 한 후에, 논리적 다음 질문은 다음과 같습니다. 이러한 변화의 파도는 정확히 어디에 열려 있습니까? 로봇 공학은 어떻게 다양한 산업에서 어떻게 변화합니까?

효과는 부문에 걸쳐 있지만 변환의 유형과 깊이는 크게 다릅니다. 여기에서 가장 중요한 부문 중 일부를 골라 특정 변경 사항을 분석하고 싶습니다.

가장 전통적인 산업 중 하나 인 건설에서 시작합시다. 로봇 공학은 어떻게 여기에서 발판을 얻을 수 있습니까?

건축은 혼란을 위해 익었습니다. 그것은 생산성이 낮은 증가, 숙련 된 근로자 부족 및 고 사고 율로 고통 받고 있습니다. 로봇 공학은 여기서 시작됩니다. 전체 프로세스 체인의 자동화가 보입니다. 자율 주행 건설 기계-진출기, 플래너 애벌레, 롤러는 GPS 및 Lidar 센서를 통해 매우 정확한 토공물을 수행하는 것이 더 이상 미래의 음악이 아닙니다. 위험한 지역에서 일해야 할 사람이 적기 때문에 효율성과 보안을 증가시킵니다. 특수 로봇은 벽, 강철 캐리어 용접 또는 외관 요소와 같은 작업을 수행합니다. 검사를 위해 이미 언급 된 로봇의 사용 (로봇 공학과 마찬가지로)은 예비 시험 및 유지 보수의 시간과 비용을 줄입니다. 로봇 공학은 건설 과정을보다 예측 가능하고 빠르며 안전하게 만들겠다고 약속합니다.

의학에서 첨단 기술 부문의 우수성? Da Vinci Robot과 같은 이미 확립 된 시스템을 넘어서는 어떻게됩니까?

의학에서, 추세는 더 높은 정밀도, 더 강력한 개인화 및보다 최소 침습적 개입으로 분명합니다. 로봇 기반 척추 수술은 훌륭한 예입니다. 여기서 로봇을 통해 외과 의사, 나사 및 임플란트는 서브 밀리미터 범위의 정확도로 배치 할 수 있으므로 신경 손상의 위험이 크게 낮아집니다. 진정한 다음 물결은 새로운 접근 방식에서 비롯됩니다. 예를 들어 Endoquest Robotics는 내부 수술을위한 플랫폼을 개발합니다. 이는 복부에서의 작업이 큰 컷을 요구하는 대신 자연 신체 개구부 (예 : 입과 같은)에 의해 수행 될 수 있음을 의미합니다. 유연한 로봇은 위장관을 통해 항해하며 거기서부터 작동 할 수 있습니다. 이것은 최소 침습적 수술의 전형이며 환자에게 급격히 더 빠른 회복을 약속합니다. 그래서 여기서 우리는 로봇 공학 없이는 생각할 수없는 완전히 새로운 외과 적 방법에 대한 발전을 봅니다.

전략적으로 중요한 또 다른 부문은 방어입니다. 로봇 공학은 여기서 어떤 역할을합니까?

방어 분야에서 로봇 공학은 전 세계 현대화 전략의 핵심 요소가되었습니다. 더 이상 교육용 드론에 관한 것이 아닙니다. 지상의 전술 로봇 시스템 (무인 지상 차량, UGV)은 물류, 교육 및 보병 유닛의 직접적인 지원에 사용됩니다. Kraken Robotics와 같은 회사는 자율 수중 차량 (AUV)을 개발하여 광산을 독립적으로 검색하고 식별 할 수 있습니다. 자율성은 광산 방어의 속도와 안전을 크게 증가시킵니다. 우크라이나 국방 로봇 회사에 양자 시스템 회사의 참여가 특히 밝혀졌습니다. 이는 차세대 군사 로봇 공학이 AI에 의존 할 수있을뿐만 아니라 우수한 내비게이션 및 표적 탐지 또는 모기 -안전 제어를위한 양자 통신을위한 양자 센서에 의존 할 수 있음을 나타냅니다. 로봇은 전장을 근본적으로 바꿉니다.

물류 및 소매와 같이 이미 고도로 자동화 된 영역은 어떻습니까?

여기서도 여전히 혁신에 엄청난 점프가 있습니다. 아마존과 같은 회사의 창고 자동화는 알려져 있습니다. 로봇은 선반을 직원에게 가져옵니다. 다음 단계는 "픽 앤 팩"프로세스의 완전한 자동화입니다. Amazon은 컨테이너의 개별 기사에 도달하고 포장 할 수있는 로봇을 개발합니다. 컨테이너의 변동성으로 인해 지금까지 자동화하기가 매우 어려운 작업입니다. 다른 영역은“마지막 마일”입니다. 7-ELVE와 같은 체인과 파트너십을 테스트 한 Pudu Robotics와 같은 회사의 LIEF 로봇은 도시 방에서의 배달을 자동화하는 것을 목표로합니다. 재고 또는 모바일 정보 포인트 용 로봇이 소매 자체에 나타납니다. 로봇 공학은 대규모의 보이지 않는 물류 센터에서 고객이 보이는 지역으로 침투합니다.

생산 및 농업에도 진전이 있습니까?

예, 물론. 생산에서 우리는 로봇 공학과 애드온 프로덕션 (3D 프린팅)을 계속 상호 연결하는 것을 볼 수 있습니다. 로봇 암은 대규모 부품을 제조하기 위해 모바일 3D 프린터로 사용되거나 인쇄 부품의 사후 처리 및 조립을 인수합니다. 이를 통해 복잡한 구성 요소의 유연하고 분산 된 생산을 가능하게합니다.

종종“정밀 농업”이라고하는 농업에서는 그 효과도 엄청납니다. AI 제어 드론 및 로봇은 한 분야에서 각 개별 플랜트의 상태를 분석합니다. 필요한 경우 비료, 물 또는 살충제를 구체적으로 할 수 있습니다. 이것은 자원을 절약하고 환경을 보호하며 수율을 높입니다. 자율 트랙터와 수확 기계도 증가하고 있습니다. "Moldova Digital Agriculture Incubator"와 같은 이니셔티브는 이것이 선진국의 순수한 현상이 아니라 세계 식량 공급을 확보하는 핵심 기술로 여겨지고 있음을 보여줍니다.

4. 지금까지 나는“내부 값” - 소프트웨어와 응용 분야에 대해 무엇보다도 이야기했습니다. 그러나 로봇의 물리적 형태 인 외관도 변합니까? 우리는 공상 과학이 수십 년 동안 그려진 세상으로 이사하고 있습니까?

이 질문은 절대적으로 정당화됩니다. 그리고 대답은 분명합니다. 우리는 고전적인 로봇 암이나 모바일 섀시를 훨씬 뛰어 넘는 로봇 형태의 매혹적인 다각화를 경험합니다.

가장 상징적 인 형태는 휴머노이드 로봇입니다. 그것은 단지 특수 효과입니까, 아니면 진지한 진전과 진정한 혜택이 있습니까?

휴머노이드 로봇의 아이디어는 르네상스를 경험하고 있으며 이번에는 실용주의에 의해 운반됩니다. 휴머노이드 로봇의 결정적인 장점은 인간이 만든 세상을 위해 설계되었다는 것입니다. 그는 계단을 오르고 문을 열고 인간의 손을 위해 만들어진 도구를 사용할 수 있습니다. 로봇은 전체 환경을 로봇 (공장에서와 같이)에 적응시키는 대신 주변에 적응합니다. 이것은 물류, 유지 보수, 관리 및 산업에서도 엄청난 적용 분야를 열어줍니다.

Johnson Electric의 투자와 중국 기업의 협력에 따르면 전략적 경쟁이 시작된 것으로 나타났습니다. 구체적이고 인상적인 예는 HD 조선 (이전의 현대 중공 산업)에서 휴머노이드 용접 로봇을 사용하는 것입니다. 이 로봇은 기존의 부피가 큰 용접 로봇을 사용하는 것이 불가능한 선박의 좁고 어려운 공간에서 작동 할 수 있습니다. 그들은 인간과 같은 이동성을 사용하여 곡선 표면에 복잡한 용접 솔기를 수행합니다. 이것은 연구 실험실 데모에서 실제 부가 가치 응용 프로그램으로의 전환입니다.

그렇다면 트렌드는 인간과 같은 로봇을 향한 것입니까?

상당히 반대입니다. 휴머노이드와 같은 일반인의 발전과 유사하게, 우리는 전문화의 폭발을 볼 수 있습니다. 자연은 모든 생태 학적 틈새 시장에 대한 자체 솔루션을 생성했으며 로봇 공학은 비슷한 원칙을 따릅니다.

비좁은 방의 검사 : Cleo Robotics는 오목한 프로펠러처럼 보이는 드론을 개발합니다. 그것은 매우 작고 충돌하는 내성적이며, 이로 인해 탱크, 파이프 또는 환기 샤프트에서 안전하게 비행 할 수 있습니다. 기존의 드론이나 인간에게는 위험하거나 도달 할 수 없습니다.

수중 유지 보수 : Sea Teknik Robotics는 다목적 다이빙 로봇을 개발하지는 않지만 예를 들어 어종의 네트워크 청소와 같은 한 가지 작업 만 수행하는 고도로 전문화 된 시스템을 개발합니다. 그것들은이 하나의 과제와 주변 지역에 완벽하게 적응하고 그것에 탁월하게 효율적입니다.

Swarm Robotics : Harvard University의 연구원들은 작고 간단한 로봇의 떼를 연구합니다. 각 단일 로봇은 특히 지능적이지 않지만 조합으로 개미 상태와 유사한 복잡한 작업을 해결할 수 있습니다. 그들은 넓은 지역, 농업 또는 건설 작업을 탐험하는 데 사용될 수 있습니다. 원칙은 중복성을 통한 견고성과 많은 소규모 플레이어를 통해 큰 문제에 대한 해결책입니다.

수평선에서 어떤 미래 기술이 보이는가? Self -Repair와 같은 개념은 어떻습니까?

여기서 우리는 기본 연구의 영역에 들어갔지 만 그 결과는 10 년에서 20 년 안에 로봇 공학을 형성 할 수 있습니다. 스스로 수리 할 수있는 로봇에 대한 연구는 그러한 영역입니다. 특히 매혹적인 접근법은“로봇 식인 풍습”입니다. 아이디어는 돌이킬 수없는 손상이있는 떼의 로봇이 다른 로봇에 의해 "예비 부품 창고"로 사용된다는 것입니다. 따라서 기능하는 로봇은 "죽은"동료의 결함이있는 부분을 제거하고 스스로 설치할 수 있습니다. 이것은 화성, 심해 또는 재난 지역에서 인간 유지 보수가없는 장기 임무에 막대한 영향을 미칩니다. 일회용 전자 장치에서 지속 가능한 탄력성 시스템으로 패러다임 전환입니다.

기술에 대한 마지막 질문 : 우리는 지능에 대해 이야기했지만 감정은 어떻습니까? 로봇이 왜 감정을 표현할 수 있어야합니까?

이것은 종종 오해되는 훌륭한 지점입니다. 이 분야에서 Disney Imagineering의 작업은 로봇에게 진정한 감정을주는 것을 목표로하지 않습니다. 인간-로봇 상호 작용을 향상시키는 것입니다. 감정은 인간을위한 중심 의사 소통 수단입니다. 미소, 눈살, 놀라운 표정 -이 모든 것은 사람의 조건과 의도에 대한 풍부한 정보를 1 초 만에 수송합니다. 로봇이 인간 읽을 수있는 얼굴 표정이나 신체 언어로 상태를 표현할 수 있다면 (예 : "대상을 인식했습니다", "확실하지 않습니다", "도움이 필요합니다") 협력은 더 직관적이고 매끄럽고 안전 해집니다. 기술을 다루는 데있어 억제 임계 값을 늘리고 감소시킵니다. 따라서 인공 인식이 아니라보다 효과적인 인터페이스에 관한 것입니다.

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5. 이제 기술과 응용 프로그램에 대한 자세한 그림이 있습니다. 그러나 모든 심오한 기술적 변화는 또한 사회적 결과를 많이 낳는다. 로봇 공학의 발전으로 어떤 경제적, 사회적 영향이 나타나고 있습니까?

기술이 공기에 공기에 존재하지 않기 때문에이 질문은 중심적입니다. 그것은 우리 사회, 일과 공존을 형성합니다.

가장 자주 묻는 질문은 로봇이 일자리를 빼앗아가는 것입니다.

대답은 예 또는 아니오만큼 쉽지 않습니다. 일의 세계에는 심오한 변화가 있으며, 일자리를 간단하게 제거하지 않습니다. Gartner의 공급망 관리자의 상당 부분이 2030 년까지 관리 될 것이며 더 이상 사람들을 관리하지 않으며 더 이상 사람들이 여기에 매우 드러나지 않습니다. 공급망 관리자가 실업자가된다는 의미는 아닙니다. 오히려 그의 직무 설명은 근본적으로 변합니다. 그의 임무는 자율 로봇의 함대를 모니터링하고 성과를 분석하고 전략적 결정을 내리고 예외 또는 장애를 관리하는 것입니다. 반복적, 수동 및 데이터 처리 활동은 자동화되며, 인간의 작업은 전략적이고 창의적이며 문제 해결 작업으로 전환됩니다.

그러나 이것은 또한 자격 요건이 크게 바뀌 었다는 것을 의미합니다. 새로운 직업이 생길 것입니다 (예 : 로봇 차량 관리자, AI 윤리, 로봇 유지 보수 전문가)는 중요합니다. 사회의 도전은 직원의“잃어버린 세대”를 피하기 위해 교육, 재교육 및 평생 학습을 통해 이러한 전환을 설계하는 것입니다. 그것은 종말이 아닌 변형입니다.

일의 세계 외에도 인구 통계 학적 변화와 같은 로봇 공학의 주요 사회적 과제를 해결할 수있는 잠재력도 있습니까?

예, 이것은 엄청나게 중요한 응용 분야입니다. 많은 선진국은 간호사가 동시에 부족한 노령 인구의 문제에 직면 해 있습니다. 여기서 로봇 공학은 인간 관리를 대체하는 것이 아니라 보충제로서지지적인 역할을 할 수 있습니다. 로봇은 물리적으로 소진하는 작업, 예를 들어 사람들을 들어 올리는 데 도움이 될 수 있습니다. 지능적인 조수로서, 약물을 상기시키고, 중요한 데이터를 모니터링하고, 응급 상황에서 도움말을 자동으로 호출 할 수 있습니다. 소셜 로봇은 대화, 게임 또는 외로움의 구성원과의 관계에 대응할 수 있습니다. 연구는 그러한 시스템이 노인의 삶의 질을 향상시킬 수있는 방법을 집중적으로 검토하고 친숙한 환경에서 더 오랫동안 독립적으로 살 수 있도록합니다.

인구의 수용은 어떻습니까? 사람들은이 새로운 기계를 신뢰합니까?

신뢰는 로봇 공학을 사회에 성공적으로 통합하는 열쇠입니다. 이 신뢰는 적극적으로 구축되어야합니다. 흥미로운 연구 결과에 따르면 미묘한 디자인 결정은 여기서 중요한 역할을합니다. 예를 들어, 예를 들어, 적절한 눈 접촉을 만드는 로봇, 즉 말하기 전에 사람들을 보거나 행동을 시작하는 로봇은 더 신뢰할 수 있고 지능적인 것으로 인식된다는 것을 보여주었습니다. 로봇의 행동을 인간에게 예측 가능하고 안전하며 직관적으로 만드는 것입니다. 시스템의 기술과 한계에 대한 투명성도 중요합니다. 모든 신뢰 (올바른)는 근본적인 불신만큼 위험 할 수 있습니다.

모든 네트워킹 및 데이터 수집을 통해 보안에 대한 상당한 우려가 있어야합니까?

전적으로. 보안 문제는 다양하며 순수한 사이버 보안 (해킹 방지)을 넘어서고 있습니다. 중심 주제는 데이터 보안 및 국가 안보입니다. 미국 당국의 제조업체 DJI와 Autel의 드론을 확인하는 것은이를 분명히 나타내는 것입니다. 여기서 질문은 드론을 해킹 할 수있을뿐만 아니라 어떤 데이터를 수집합니까? 이 데이터는 어디에 저장됩니까? 누가 접근 할 수 있습니까? 드론이 발전소, 교량 또는 항구와 같은 중요한 인프라를 검사하면 수집 된 데이터는 전략적 자산이됩니다. 잠재적 인 경쟁 국가의 로봇 공학 기술에 대한 의존성은 점차 국가 안보 위험으로 간주되고 있습니다. 이로 인해 자체, 국가 또는 동맹국 기술 생태계를 구축하려는 노력으로 이어집니다.

6. 나의 마지막 큰 질문은이 모든 것에 기초하여 사람들입니다. 이러한 모든 복잡한 시스템을 개발, 구축, 대기 및 관리하려면 수많은 자격을 갖춘 전문가가 필요합니다. 이 혁명을 설계 할 자손이 어떻게 보장됩니까?

이 질문은 올바른 헤드가 없으면 최고의 기술조차도 프로토 타입으로 남아 있기 때문에 중요합니다. 따라서 재능 홍보는 회사와 주에서 전략적 우선 순위가되었습니다.

로봇 공학 경쟁과 같은 과외 활동은 여기서 어떤 역할을합니까?

그들은 과대 평가 될 수없는 엄청난 역할을합니다. 첫 번째 로봇 공모전 또는 RoboCup과 같은 대회는 단 하나 이상의 게임 이상입니다. 그들은 차세대 엔지니어와 과학자들을위한 인큐베이터입니다. 학생과 학생들은 여기서 프로그래밍하거나 구축하는 법을 배웁니다. 동기 부여가 높은 환경에서는 프로젝트 관리, 팀워크, 시간 압력 및 전략적 사고에 따른 문제 해결에 대한 실용적인 기술을 습득합니다. 아이디어에서 설계 및 구성, 테스트 및 개선에 이르기까지 전체주기를 경험하게됩니다. 그러나 무엇보다도 이러한 경쟁은 기술에 대한 열정을 불러 일으키고 민트 주제가 실질적이고 흥미 진진한 결과를 초래한다는 것을 보여줍니다. 이 경험을 바탕으로 많은 참가자들은이 분야에서 해당 과정과 경력을 선택합니다.

그리고 공식 교육 시스템은 이러한 요구에 어떻게 반응합니까?

교육 시스템은 종종 산업과 긴밀히 협력하여 적응하기 시작합니다. 우리는 로봇 공학, AI 및 메카트로닉스를 명시 적으로 결합하는 새로운 코스의 출현을 봅니다. 응용 과학의 대학과 대학은 실용적인 프로젝트, 인턴쉽 및 이중 과정을 제공하기 위해 회사와 파트너십을 맺습니다. 이것은 훈련이 시장의 실제 요구를 통과하지 않도록합니다. 또한 이미 로봇 공학을 통합하고 이미 학교 수업에 통합하여 초기 단계에서 기본 사항을 만들고 접촉에 대한 두려움을 줄이는 프로그램도 증가하고 있습니다. 과제는 교과 과정을 빠른 기술 개발에 신속하게 조정하고 충분한 자격을 갖춘 교사를 훈련시키는 것입니다.

최종 합성 : 이러한 모든 관찰 결과에서 어떤 전체적인 그림이 발생합니까?

이 모든 측면 (수도, AI, 업계 별 응용, 새로운 형태 및 사회적 영향 등을 모두 모으면 부문의 이미지는 지수 성장과 심오한 변화의 단계를 초래합니다. 로봇 공학은 마침내 공장 홀에서 틈새 시장에서 벗어 났으며 우리의 삶과 경제의 모든 측면에 영향을 미치는 보편적 인 핵심 기술이됩니다.

성장은 특히 AI에서 기술 혁신, 기술적 혁신에 의해 주도되면 새로운 응용 프로그램이 가능합니다. 이 새로운 응용 프로그램은 방대한 다양한 투자를 유치합니다. 이러한 투자는 차례로 기술 개발의 차기 물결과 시장의 전략적 통합에 자금을 조달합니다.

우리는 구조화되지 않은 실제 세계에서 행동 할 수있는 자율적이고 지능적인 시스템으로의 명확한 움직임을 봅니다. 동시에, 고도로 전문화 된 도구부터 보편적으로 사용 가능한 휴머노이드에 이르기까지 물리적 형태의 로봇은 다각화됩니다.

그러나이 개발은 순전히 기술적 인 과정이 아닙니다. 그것은 기본 윤리적 질문을 제기하고, 노동 시장을 변화시키고, 새로운 지정 학적 의존성을 창출하며, 우리 교육 시스템의 근본적인 적응이 필요합니다. 이 미래의 성공적인 디자인은 지능형 기계를 구축하는 능력뿐만 아니라 책임감있게 우리 사회에 통합하는 지혜에 달려 있습니다. 로봇 혁명은 본격적으로 진행되고 있으며, 우리는 진정한 잠재력과 도전의 시작 부분에 있습니다.

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