2022年の人工知能ロボットの5つのトレンド

ロボット工学は近年驚異的な進歩を遂げました。ロボティックプロセスオートメーションなどの分野は、ますます多くの企業で利用されるようになっています。

企業プロセスをロボットのアクションや AI 入力と統合するには、RPA ソフトウェアが必要です。 RPA ソフトウェアは、反復的で労働集約的で時間のかかるタスクを自動化し、人間の関与を最小限に抑えるか排除して、工場全体でより高速で効率的なプロセスを推進します。製造工場に何十人もの労働者を配置する代わりに、RPA の専門家がロボットをプログラムして実行し、これらのタスクを実行できます。多くの場合、ハードウェアの保守、メンテナンス、修理には別の人員が必要になります。しかし、AI は RPA の機能をますます高いレベルに引き上げています。 AI ロボット工学の主なトレンドは次のとおりです。

RPAとAI

最新のトレンドは、RPAと人工知能を組み合わせることです。これは、RPA が大量の繰り返しタスクを処理するために不可欠な要素です。これらの作業を人間の手からロボットに移管することで、適切に処理できるようになり、人件費の削減、ワークフローの効率化、組立ラインなどのプロセスの高速化が実現します。

これにより、ロボット工学の分野全体が簡素化されます。産業環境では、異なるチームが異なるソフトウェアを使用する代わりに、RPA ソフトウェアと工場自動化システムを組み合わせることができるようになりました。これまで、ロボット工学チームは、多軸ロボットの運動学などの分野を扱うために特定のプログラミング言語を使用していました。ファクトリーオートメーション技術者は、プログラマブルロジックコントローラーや作業現場システムなど、さまざまな言語とツールを使用します。人工知能はこれら 2 つの世界を融合し、ロボットの機動性と自律性をさらに高めるのに役立っています。固定ロボットと移動ロボットがシームレスに連携するには、エラーなく情報を交換できる必要があります。

自律運転

ロボットは、人間も住むオープンで管理されていない空間で動作することを余儀なくされることが増えています。多くの企業が、高性能かつ経済的に実現可能な自動運転車の開発に懸命に取り組んでいます。

娯楽以外の消費者向け製品として使用できるロボットを作成するだけでなく、AI とロボット工学は課題に直面しています。 AI は、リアルタイムで発生する何千ものパラメータと変数を考慮する必要があります。それらの多くは、1 秒以内に何度も変化し続けます。

ニューラルシンボリック人工知能

現在の AI ブームは、データとコンピューティングの融合によって引き起こされ、ニューラル ネットワークがいくつかの非常に困難なタスクで非常に印象的な結果を達成できるようになりました。ニューラル ネットワークの完全な機能を理解するための重要な研究がまだ進行中ですが、現在、次のような点への関心が高まっています。

（１）自分の限界を理解する。

（２）記号的手法や確率的手法を含む、他の実証済みのAIアルゴリズムと統合する。

今後数年間、ハイブリッドニューラルシンボリック法の分野は、単独の手法の能力を超えたアプリケーションを実現するために、広範囲に研究されるでしょう。人間の脳のさまざまな領域が異なる動作をするのと同じように、次世代の AI システムにはさまざまな動作モジュールが組み込まれる可能性があります。この方向の研究は、堅牢な知覚、自然言語によるコミュニケーション、物体操作タスクと動作計画、さまざまなタスクにわたる自然な人間とロボットの相互作用が可能な汎用サービスロボットの開発に特に役立ちます。

請求処理

時間が経つにつれて、単純なプログラミングだけでなく、ますます多くのタスクが自動化されるようになります。たとえば、企業は RPA を活用して、画面上の内容の理解、キー入力の完了、データの識別と抽出などのアクションを自動化しています。ヘルスケアは良い例であり、このようなシステムは患者の請求の確認と処理に使用されます。

企業採用

求人情報を投稿すると、通常、数百、あるいは数千もの履歴書が届きます。 AI ボットを使用してこれらの候補者をスクリーニングし、すべての要件をすぐには満たさない優秀な候補者を見つけることもできます。 AI に類似した資格やその他の特徴を認識させるようにトレーニングすることで、より優れた候補者を見つけ出し、見逃される可能性のある候補者に焦点を当てることができるようになります。

そのため、RPAは今後、業界横断的な人工知能自動化における重要なトレンドになるでしょう。