ビッグデータとクラウドコンピューティングの融合がロボット工学の未来

史上初のロボットのデザインはレオナルド・ダ・ヴィンチにまで遡ることができます。 16 世紀の変わり目に、レオナルド ダ ヴィンチは動く機械の騎士のスケッチを描きました。数世紀後、人類社会に最初のロボットが誕生しました。

ロボット工学はここ数年で大きく進化しました。新興技術もロボット工学の分野に新たな扉を開いています。ビッグデータとクラウド コンピューティングは、ロボット工学における最大の変革要因の 1 つです。

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ビッグデータとクラウドコンピューティングがロボット工学に及ぼす影響

カリフォルニア大学バークレー校のケン・ゴールドバーグ氏は長年ロボット工学の研究に取り組んでいます。彼は最近、ロボット工学の動向について議論し、ロボット工学の進歩はコンピューティング リソースと内部ソフトウェア アプリケーションによって制限されており、クラウド コンピューティング テクノロジーを採用したロボットは一定のメリットを得られるだろうと指摘しました。

ロボット工学にクラウド コンピューティングを使用すると、少なくとも 4 つの潜在的な利点があります。

1) ビッグデータ:更新された画像、地図、オブジェクト/製品データベースにアクセスします。

2) クラウド コンピューティング:統計分析、学習、動作計画のために、オンデマンドで並列グリッド コンピューティングにアクセスします。

3) 集団学習:ロボットとシステムは軌道、制御ポリシー、結果を共有します。

4) ヒューマンコンピューティング:クラウドソーシングモデルを活用して、画像やビデオの分析、分類、学習、エラー回復のための人間のスキルを活用します。クラウド コンピューティングでは、次のものにもアクセスできます。

• a) データセット、出版物、モデル、ベンチマーク、シミュレーションツール。
• b) オープンデザインおよびシステムコンペティション。
• c) オープンソースソフトウェア。クラウド ロボティクスと自動化によって生じる、ネットワーク遅延、サービス品質、プライバシー、セキュリティに関連する新たな問題を認識することが重要です。

クラウド コンピューティングは、ロボットがクラウド内の外部リソース情報にアクセスするための新しいプラットフォームを提供します。いくつかの利点があります:

• 外部リソースにより、より速く学習し、リアルタイムで適応できるようになります。
• クラウド コンピューティング リソースにより、オープン ソース開発者はロボットをカスタマイズするためのツールを提供できます。
• ロボットはクラウド コンピューティングとビッグ データを活用して、機能をより効率的に実行するのに役立つ情報を発見できます。

いくつかのロボットアプリケーションはすでにこれらのソリューションの恩恵を受けています。最も良い例の 1 つは、地図、衛星データ、天気情報収集プラットフォーム、その他のデータ ソースを使用してナビゲーションと安全性を向上させる Google Car です。

ロボコップが現実に

法執行機関も公共の安全を向上させるためにクラウドベースのロボットを使用する予定です。ロボットは近くの防犯カメラからの情報を処理し、危険な地域で住民が犯罪行為に遭遇する可能性のある場所を特定することができます。爆弾処理班はロボットを使って、既知の種類の爆弾や爆発物の大規模なデータベースを整理し、爆弾や爆発物の破壊能力を向上させることができます。このロボットは風速や距離などの要素も推定できるため、警察の狙撃兵にとって理想的なデータを提供する。

ロボットはすでに医療に大きな貢献をしている

クラウドベースのロボットは医療分野に最も大きな影響を与えると思われます。数十万ものさまざまな医療リソースに接続して、患者の診断をより正確に行うことができます。 Keysight などの一部のオシロスコープは最大 33 GHz の帯域幅を備えているため、このような機能に最適です。

医師が患者と15分間面談して正確な診断を下すのは、多くの場合困難です。医師が正確な診断を下す前に評価する必要がある症状は何万種類もあります。幸いなことに、新世代のロボットはこれらすべての症状をより短時間で処理できるようになります。数秒でクラウドベースのリソースに接続し、すべての症状を処理して患者の状態をより深く理解することができます。

クラウドベースのロボットの用途は事実上無限です。近い将来、ビッグデータとクラウドコンピューティングによって、人々がこれまで考えたこともなかったような多くの機会が生まれるかもしれません。