ロボットがIoTアプリケーションの範囲を拡大する方法

ロボットがIoTアプリケーションの範囲を拡大する方法

ロボットの学習能力と IoT アプリケーションの相互接続性は、実りある未来を約束します。

モノのインターネットの目覚ましい急速な台頭は大きな関心を集めていますが、残念なことに、IoT の輝きのせいで多くの企業がロボット技術の成長の可能性に気付いていません。 IoT アプリケーションがいかに重要で、企業がそれをどのように受け入れるべきかについては多くの議論がなされてきましたが、ロボットが IoT アプリケーションの範囲をいかに大きく拡大できるかについてはあまり語られてきませんでした。

スマート ロボットは、モノのインターネットの真の可能性を引き出すのに本当に役立つのでしょうか? ロボットが IoT アプリケーションの範囲をどのように拡大し、接続性の将来にとってなぜますます重要になっているのかを説明します。

[[269051]]

ロボット工学とモノのインターネットは非常に異なる

ロボット工学と IoT には多くの類似点がありますが、2 つの異なるイノベーションであることに変わりはありません。それらの違いを理解しなければ、それらがどのように組み合わさって互いの市場の可能性を高めるのかを理解することはできません。 IoT アプリケーションは本質的に特殊であり、特定の狭い問題を解決するために構築されており、多くの場合、ロボットとはまったく異なる方法でデータを処理します。多くの IoT アプリケーションはクラウド コンピューティングに依存していますが、ロボットは通常データをローカルで処理するため、IoT アプリケーションとは根本的に異なることがさらに明らかになります。

しかし、ロボット工学と IoT アプリケーションが異なる目的のために設計されているという理由だけで、それらを組み合わせることはできないと主張するのは愚かなことです。たとえば、IoT アプリケーション自体にはインテリジェンスが欠けていますが、より自律的で発生するさまざまな異常な状況に対処できるスマート ロボット テクノロジーを組み込むことで強化できます。ロボットを既存の IoT ネットワークに接続することで、消費者や企業に満足してもらえる新しいサービスを提供し、大きな収益を生み出すことができます。

世界経済フォーラムによると、このプロセスはすでに進行中で、ロボットは IoT アプリケーションと統合されて家庭環境の改善に役立っており、たとえば、スマート ロボット アシスタントは、その賢明な組み合わせの直接的な結果として、それほど魔法のようなものではなくなってきている。ロボットは環境内を自由に動き回ることができ、IoT アプリケーション向けのセンサーよりも特殊なセンサーを搭載していることが多いため、現代の家庭や商業環境にシームレスに統合でき、そこで生活したり働いたりする人々の利益になります。

産業におけるIoTアプリケーションとロボット工学

IoT アプリケーションとロボット工学を組み合わせて人間の幸福を向上させる素晴らしい例は、ヘルスケア分野に見られます。現在、世界中の病院では、より多くの患者データを収集し、それを活用して医療環境に役立つロボットを導入するために、業務のデジタル化をさらに進める方法を検討しています。

サムスンのようなテクノロジー大手は、IoTとロボット工学を組み合わせてヘルスケア業界の未来を変えるために全力を尽くしています。近い将来、IoT センサーは患者に問題があることを判断して、ロボット看護師を派遣して薬を届けたり、医療専門家が患者と遠隔でビデオチャットしたりできるようになるかもしれません。その結果、将来的には医療機関は医療サービスを必要とする人々の増加に対処しやすくなるでしょう。

IoTアプリケーションやロボットを導入しているのは医療分野だけではありません。産業用ロボットはかつて、単純作業を人間の労働者よりも効率的に処理する、高度ではない低速の機械として定義されていました。しかし、産業用ロボットの将来は、IoT アプリケーションを利用して、簡単に管理できるデータを安定的に提供する、より複雑なロボットによって定義されるでしょう。

たとえば、Amazon の倉庫では、ロボットの機械学習の可能性とモノのインターネットの接続の利点を組み合わせています。これらの倉庫ロボットは、床のバーコードタグを読み取って独立して移動し、オンライン注文のピッキングと梱包中に互いにぶつからないように通信します。

Stratistics MRC は最近、世界のロボット IoT 市場の年間複合成長率を 30.4% と予測しており、これらのアプリケーションの採用が当面減速することはないと予想されています。 IoT アプリケーションがロボットに有用なデータを提供できる能力が高まるにつれて、ロボットはこのデータを活用して環境をより効果的に理解し、目標を達成できるようになります。将来、これらのインテリジェントロボットは私たちの経済にとってさらに重要な要素となるでしょう。

要約する

ロボット工学と IoT の組み合わせを無視してきた企業や IT 専門家は目を覚まし、市場の将来は IoT アプリケーションによって決まり、IoT アプリケーションはスマートな自律型ロボットとシームレスに統合される必要があることを認識する必要があります。また、スマートな自律型ロボットはクラウド コンピューティングにそれほど依存していないことも認識する必要があります。

これら 2 つのテクノロジーの力を組み合わせることで、私たちは毎日生成される膨大な量のデータをこれまで以上に有効に活用できるようになります。おそらくもっと重要なのは、市場におけるロボットへの依存度が高まることで、IoT アプリケーションの範囲が大幅に拡大し、私たち全員にとっての接続性と効率性が向上することです。

<<:  2019年に解決すべき11のAI倫理的ジレンマ

>>:  オペレーティング システムのプロセス スケジューリング アルゴリズムとは何ですか?

ブログ    
ブログ    

推薦する

自動運転にはセンサーがいくつ必要ですか?

センサーのコストは15ドルから1ドルまで幅があり、自動車メーカーは、車両を完全に自動運転にするにはど...

米国の学区は校内暴力を防ぐためにAIを活用し、脅迫的な言葉を検知して管理者に通知しているが、事前診断率はわずか25%に過ぎない。

アメリカでまた銃撃事件が発生。 5月24日、テキサス州ユバルデのロブ小学校で銃撃事件が発生し、少なく...

ソフトバンクの孫正義社長:AIの知能は10年以内に人間を超えると予想

ロイター通信は10月4日、ソフトバンクグループの創業者兼CEOの孫正義氏が本日、汎用人工知能(AGI...

強力な提携:ソーシャルロボット企業Furhatがロボット企業Misty Roboticsを買収

ミスティはとんでもない乗り心地を体験した。 FoundryとVenrockから1,150万ドルを調達...

...

AI対決シリーズ:あなたのレコメンデーションアルゴリズムは破られましたか?

[[408906]] Google でニュースを検索すると、検索結果にポルノ記事が大量に混ざって表...

...

...

画像認識は思ったほど難しくありません!この記事を読めばあなたも専門家になれる

[51CTO.com からのオリジナル記事] ローカルライフのシナリオには、メニュー認識、標識認識、...

人間の言語を話せる人工知能はより価値がある

[[187065]]ここ数年でビッグデータが徐々に登場してきました。しかし、TDWI の調査によると...

ChatGPTは時間管理の達人になるお手伝いをします

時間管理は、働く人にとって非常に重要です。適切な管理は、仕事の効率と生活の質を大幅に向上させます。タ...

Google 数学 AI が Nature に発表: IMO 金メダルの幾何学レベル、定理証明は呉文軍の 1978 年の法則を上回る

Google DeepMindが再びNatureを出版、AIのAlphaシリーズが力強く復活、数学レ...

ドローンは「緊急産業」がインテリジェンスの時代に移行するのに大いに役立つ

私の国は、世界で最も深刻な災害に見舞われる国の一つです。自然災害は一般的に、種類が多く、被害地域が広...