Di ujung tombak teknologi robot, sejumlah peneliti dan startup secara agresif berusaha untuk mencapai tingkat kecerdasan yang lebih tinggi dalam penggunaan robot industri. Robot industri saat ini, bahkan yang disempurnakan dengan sistem penglihatan robot, bersifat kaku dan tidak fleksibel dibandingkan dengan apa yang ada di masa depan.
Kemajuan dalam pembelajaran penguatan (RL) adalah salah satu bentuk kecerdasan robotik yang paling menjanjikan dan praktis hingga saat ini. Suatu hari, robot berkemampuan RL dapat mengubah cara organisasi Anda mendekati otomatisasi.
RL adalah jenis pemrograman robot yang memungkinkan robot mempelajari perilaku berdasarkan interaksi berulang dengan lingkungan di sekitarnya. Operator robot memprogram robot dengan spesifikasi apa yang harus dilakukan, bukan bagaimana melakukannya. Menampilkan serangkaian hadiah, robot kemudian belajar menyelesaikan tugas dengan pra-pemrograman yang tidak terlalu kaku dan perilaku yang lebih mudah beradaptasi.
Ada dua bentuk algoritma RL:pencarian kebijakan dan metode berbasis fungsi nilai. Di masa lalu, robot mempelajari pemetaan langsung dari keadaan eksplisit ke tindakan, dan yang terakhir robot mempelajari struktur perantara yang menilai nilai keadaan dan bertindak berdasarkan nilai ini. Either way, kedua jenis RL untuk robot menawarkan metode yang lebih maju untuk mempelajari tugas-tugas baru.
Ada banyak manfaat potensial dari penerapan RL di robot industri. Pertama dan terpenting, teknik pembelajaran ini memungkinkan robot untuk melakukan tugas yang jauh lebih kompleks. Sebagai perbandingan, robot saat ini tetap pada jalur yang telah ditentukan sebelumnya dengan beberapa ruang untuk merespons variabel, sedangkan robot industri masa depan dengan kemampuan RL akan jauh lebih fleksibel dalam apa yang dapat mereka lakukan.
Jenis robot ini dapat beroperasi di lingkungan yang dinamis, bahkan yang belum pernah mereka lihat sebelumnya, dan dengan cepat mempelajari cara terbaik untuk menyelesaikan tugas. Tingkat fleksibilitas ini secara drastis memperluas aplikasi untuk robot industri, tetapi juga secara signifikan mengurangi persyaratan untuk pemrograman dan intervensi operator, membantu meningkatkan produktivitas.
Meskipun RL untuk robot industri mungkin tidak layak secara komersial saat ini, sebaiknya perhatikan apa yang akan terjadi selanjutnya dan metode pembelajaran robot ini dapat merevolusi robotika industri lebih cepat.
Untuk melanjutkan membaca tentang robot industri dan gelombang teknologi otomasi berikutnya, pelajari rangkaian solusi manufaktur terhubung dari Genesis Systems untuk Industri 4.0.
Robot industri
Robot ruang bersih dikembangkan untuk bekerja di lingkungan yang harus dikontrol dan dibersihkan untuk memastikan hanya tingkat partikel tertentu yang dapat berada di udara setiap saat. Fanuc telah mengembangkan seluruh jajaran robot ruang bersih dengan jangkauan dan kemampuan muatan yang berbeda ag
Pentingnya mengganti dan merawat pelumas di robot Anda sama pentingnya dengan mengganti oli di kendaraan Anda. Seiring waktu, oli dan gemuk akan rusak, kehilangan viskositas dan keefektifannya di robot/kendaraan Anda. Anda tidak akan membiarkan mobil Anda berjalan selama satu atau dua tahun dengan o
Otomatisasi robot terus berkembang dari tahun ke tahun. Perusahaan yang ingin mengikuti pesaing mereka harus beralih ke otomatisasi. Tapi, bagaimana sebuah perusahaan tahu jika sudah siap untuk mengintegrasikan robot ke dalam lini produksinya? Ada beberapa hal yang harus ditanyakan oleh perusahaan u
Lengan robot enam sumbu adalah robot industri yang paling sering terintegrasi di pasaran saat ini. Aplikasi industri menghadirkan berbagai kebutuhan dengan jangkauan solusi yang lebih luas. Produsen robot industri telah merancang dan mengembangkan berbagai lengan robot industri untuk mengotomatisas
