هوش مصنوعی فیزیکی، هوش مصنوعی است که به ربات‌ها و ماشین‌ها کمک می‌کند تا محیط اطراف خود را حس کنند، تصمیم بگیرند و عمل کنند. یک ربات انبار که از یک شخص دوری می‌کند و یک دست مکانیکی که چنگش خود را تنظیم می‌کند، هر دو از اطلاعات برای کنترل حرکت استفاده می‌کنند.
یک چت‌بات به شما می‌گوید چگونه یک فنجان را بردارید. یک سیستم هوش مصنوعی فیزیکی به ماشین کمک می‌کند تا فنجان را پیدا کند، آن را بگیرد و حرکت دهد. ماشین باید موقعیت، وزن، تماس و تغییرات صحنه را مدیریت کند.
هوش مصنوعی فیزیکی به زبان ساده به چه معناست؟
هوش مصنوعی فیزیکی به معنای هوش مصنوعی است که مشاهدات را به اقدامات فیزیکی تبدیل می‌کند. واژه‌نامه NVIDIA ماشین‌هایی را توصیف می‌کند که در دنیای واقعی درک می‌کنند، می‌فهمند و عمل می‌کنند.
برای قرار دادن یک گلابی در یک کاسه، یک ربات باید هر دو شیء را پیدا کند، مسیر رسیدن خود را برنامه‌ریزی کند، نیروی کافی برای گرفتن را اعمال کند، میوه را بردارد و آن را بالای کاسه رها کند. نیروی کم باعث لغزش گلابی می‌شود. نیروی زیاد به آن آسیب می‌زند. تشخیص میوه تنها بخش اول وظیفه را حل می‌کند.
هوش مصنوعی فیزیکی در بازوهای رباتیک، وسایل نقلیه انبار و خودروهای خودران کار می‌کند. داشتن بدن انسان‌نما اختیاری است. هر ماشین به حسگرها، نرم‌افزار و قطعات متحرک مناسب برای شغل خود نیاز دارد.
هوش مصنوعی فیزیکی چگونه کار می‌کند؟
هوش مصنوعی فیزیکی با حس کردن، انتخاب یک اقدام، حرکت و بررسی نتیجه کار می‌کند. ماشین این چرخه را تکرار می‌کند تا با تغییر محیط اطراف خود سازگار شود.
یک دوربین گلابی را پیدا می‌کند. حسگرهای مفصل موقعیت دست را گزارش می‌دهند و حسگرهای نیرو می‌توانند تماس را اندازه‌گیری کنند. نرم‌افزار از این خوانش‌ها برای تخمین محل میوه و نحوه گرفتن آن توسط دست استفاده می‌کند.
یک سیاست، اقدامی را از مشاهدات انتخاب می‌کند. می‌تواند انتخاب کند که گیره به کجا حرکت کند یا مفصل چقدر بچرخد. کنترل‌کننده آن انتخاب را به دستورات موتور تبدیل می‌کند. سخت‌افزار سپس حرکت را انجام می‌دهد.
اگر گلابی بلغزد، خوانش بعدی حسگر باعث تنظیم مجدد چنگش می‌شود. اگر کاسه حرکت کند، ربات مقصد خود را به‌روز می‌کند. بازخورد به ماشین اجازه می‌دهد تا قبل از اتمام وظیفه، اقدام خود را اصلاح کند.
یک مدل می‌تواند گلابی را به درستی شناسایی کند و همچنان آن را له کند. تشخیص اشیاء میزان آنچه ماشین می‌بیند را اندازه‌گیری می‌کند؛ موفقیت وظیفه اندازه‌گیری می‌کند که آیا شیء را به درستی مدیریت می‌کند.
هوش مصنوعی فیزیکی در مقابل هوش مصنوعی مولد در مقابل اتوماسیون سنتی
هوش مصنوعی فیزیکی بر اقدام در دنیای واقعی تمرکز دارد؛ هوش مصنوعی مولد بر تولید محتوا تمرکز دارد؛ اتوماسیون سنتی رفتار از پیش تعریف شده را در یک فرآیند طراحی شده اجرا می‌کند. یک برنامه می‌تواند هر سه را ترکیب کند.
| رویکرد | خروجی معمول | مثال روزمره |
|---|---|---|
| هوش مصنوعی مولد | متن، تصاویر، صدا یا سایر اطلاعات تولید شده | توضیح نحوه بسته‌بندی میوه |
| اتوماسیون سنتی | یک توالی برنامه‌ریزی شده | تکرار یک حرکت بسته‌بندی ثابت |
| هوش مصنوعی فیزیکی | اقدامات سازگار با شرایط مشاهده شده | تنظیم چنگش برای میوه در موقعیت جدید |
یک ربات می‌تواند از هر سه رویکرد استفاده کند. یک مدل زبان درخواست صوتی را تفسیر می‌کند، یک مدل بینایی شیء را پیدا می‌کند و نرم‌افزار کنترل موتورها را در محدودیت‌هایشان نگه می‌دارد. سیستم ترکیبی وظیفه فیزیکی را تکمیل می‌کند.
اتوماسیون سنتی زمانی خوب عمل می‌کند که قطعات هر بار در موقعیت یکسانی وارد شوند. هوش مصنوعی فیزیکی زمانی کمک می‌کند که موقعیت‌ها یا محیط اطراف تغییر کنند. توسعه‌دهندگان آزمایش می‌کنند که این شرایط تا چه حد می‌توانند متغیر باشند قبل از اینکه ماشین به کمک نیاز پیدا کند.
هوش مصنوعی فیزیکی کجا استفاده می‌شود؟
هوش مصنوعی فیزیکی در حمل و نقل انبار، برداشت محصولات صنعتی و رانندگی خودران استفاده می‌شود. در هر مورد، ماشین حرکات خود را با صحنه تطبیق می‌دهد به جای اینکه دقیقاً همان مسیر را تکرار کند.
در یک انبار، یک ربات مانعی را تشخیص می‌دهد و مسیر دیگری را انتخاب می‌کند. باید به مقصد خود برسد و در عین حال فضایی برای افراد نزدیک باقی بگذارد. تکمیل مسیر، زمان سفر و مداخلات انسانی عملکرد آن را اندازه‌گیری می‌کنند.
در یک کارخانه، یک گیره محصولات را که در زوایای مختلف قرار گرفته‌اند، برمی‌دارد. آزمایش‌ها تعداد برداشت‌های تکمیل شده، محصولات آسیب دیده و درخواست‌های کمک انسانی را اندازه‌گیری می‌کنند. یک گیره سریع‌تر تنها در صورتی مفید است که همچنان محصولات را به درستی مدیریت کند.
یک وسیله نقلیه خودران از خوانش حسگرها برای ردیابی سایر کاربران جاده، برنامه‌ریزی مسیر و کنترل فرمان و سرعت استفاده می‌کند. باید به حرکات در شرایطی که سیستم رانندگی آن برای آن طراحی شده است، پاسخ دهد.
چرا ربات‌ها به داده‌های دنیای واقعی و شبیه‌سازی شده نیاز دارند؟
داده‌های واقعی به ربات‌ها می‌آموزند که اشیاء و سطوح واقعی چگونه عمل می‌کنند. شبیه‌سازی به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا وظایف را تکرار کنند و شرایط را به طور ارزان تغییر دهند. هر دو مورد نیاز هستند زیرا مدلی که در یک صحنه مجازی کار می‌کند ممکن است همچنان در سخت‌افزار واقعی شکست بخورد.
نمایش‌های انسانی نحوه برخورد با اشکال نامناسب و بازیابی پس از لغزش را نشان می‌دهند. آنها تماس، حرکت و تنوعی را که نرم‌افزار ممکن است در بازتولید آن مشکل داشته باشد، ثبت می‌کنند. ضبط‌ها باید مشاهدات و اقدامات لازم برای آموزش وظیفه را شامل شوند.
شبیه‌سازی به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا موقعیت، اصطکاک و نور را تغییر دهند، سپس همان تست را به طور مکرر اجرا کنند. این مقایسه مدل‌ها را آسان‌تر می‌کند و قبل از استقرار واقعی، شکست‌ها را آشکار می‌سازد. داده‌های تولید شده در یک محیط مصنوعی، داده‌های مصنوعی نامیده می‌شوند.
شکاف شبیه‌سازی به واقعیت، تفاوت بین آموزش مجازی و عملیات واقعی است. سطوح واقعی ممکن است اصطکاک متفاوتی داشته باشند؛ دوربین‌های واقعی ممکن است بازتاب‌های غیرمنتظره‌ای را ثبت کنند. آزمایش روی ربات نشان می‌دهد که کدام اقدامات آموخته شده منتقل می‌شوند و کدام نیاز به اصلاح دارند.
Axis Robotics ابزارهایی برای جمع‌آوری و پردازش داده‌های آموزشی ربات می‌سازد. نقش آن ارائه نمایش‌ها و اصلاحات مفید است. نتیجه مهم، عملکرد بهتر ربات در وظیفه هدف است.
چگونه می‌توان فهمید که آیا هوش مصنوعی فیزیکی در حال بهبود است؟
هوش مصنوعی فیزیکی زمانی بهبود می‌یابد که یک ماشین وظایف بیشتری را تکمیل کند، صحنه‌های متنوع‌تری را مدیریت کند یا به کمک انسانی کمتری نیاز داشته باشد. آزمایش‌های مکرر قابلیت اطمینان را نشان می‌دهند. یک نمایش انتخاب شده تنها یک تلاش را نشان می‌دهد.
| سوال ارزیابی | چرا مهم است |
|---|---|
| موفقیت چه چیزی محسوب می‌شود؟ | رسیدن به یک شیء با جابجایی سالم آن متفاوت است |
| چند تلاش آزمایش شد؟ | یک موفقیت اطلاعات کمی در مورد ثبات ارائه می‌دهد |
| آیا صحنه‌ها ناآشنا بودند؟ | شرایط جدید تعمیم را آزمایش می‌کنند |
| چند بار یک شخص مداخله کرد؟ | کمک، معنای خودمختاری را تغییر می‌دهد |
| چه چیزی بین آزمایش‌ها تغییر کرد؟ | شرایط مشابه مقایسه‌ها را مفید می‌سازد |
به عنوان مثال، یک فنجان را در ده موقعیت ناآشنا قرار دهید و هر تلاش را ثبت کنید. گزارش دهید که چند بار برداشت موفقیت‌آمیز است، چند بار شکست می‌خورد و چند بار یک شخص مداخله می‌کند. شکست‌ها نشان می‌دهند که کدام اقدامات به داده‌های آموزشی بیشتری نیاز دارند.
کسب و کارها همچنین سرعت، نظارت، نگهداری و زمان توقف را اندازه‌گیری می‌کنند. یک ماشین قابل اعتماد اما کند ممکن است برای یک شغل مناسب باشد و برای شغل دیگر هزینه زیادی داشته باشد. موفقیت وظیفه و هزینه عملیاتی با هم تعیین می‌کنند که آیا استقرار سودآور است.
هوش مصنوعی فیزیکی چگونه به رمزارز متصل می‌شود؟
شبکه‌های رمزارز می‌توانند مشارکت‌های داده را ثبت کرده و به شرکت‌کنندگان پاداش دهند. آنها از هماهنگی پیرامون هوش مصنوعی فیزیکی پشتیبانی می‌کنند؛ ربات همچنان از داده‌ها یاد می‌گیرد و از طریق مدل‌ها، حسگرها و کنترل‌های خود عمل می‌کند.
یک شبکه جمع‌سپاری می‌تواند ثبت کند که چه کسی یک نمایش پذیرفته شده را ارسال کرده است و پاداش‌ها را طبق قوانین برنامه توزیع کند. سوابق بلاکچین به کاربران کمک می‌کند تا مشارکت‌ها را بررسی کنند. اعتبارسنجی داده همچنان باید مشخص کند که آیا ضبط، یک اقدام مفید را آموزش می‌دهد.
شرکت‌های تراشه محصولات محاسباتی می‌فروشند. پلتفرم‌های داده مواد آموزشی را تامین می‌کنند. توکن‌ها به فعالیت در یک شبکه پاداش می‌دهند. تحلیل بازار تراشه هوش مصنوعی ما جنبه سخت‌افزاری را پوشش می‌دهد. این کسب و کارها می‌توانند با سرعت‌های متفاوتی رشد کنند زیرا چیزهای متفاوتی می‌فروشند.
هوش مصنوعی فیزیکی به این معنی است که ماشین‌ها می‌توانند از آنچه حس می‌کنند برای عمل استفاده کنند. داده‌ها و آموزش بهتر این اقدامات را قابل اعتمادتر می‌کنند؛ بلاکچین یکی از ابزارهای ممکن برای سازماندهی افرادی است که این داده‌ها را تامین می‌کنند.
چگونه بازارهای مرتبط با هوش مصنوعی را در Tapbit کاوش کنیم
بازار دائمی NVDA/USDT راهی برای دنبال کردن یک مشتق مرتبط با محاسبات هوش مصنوعی فراهم می‌کند. قیمت آن منعکس کننده دارایی متفاوتی نسبت به توکن داده رباتیک است.
- در Tapbit ثبت نام کنید یا وارد شوید و USDT را در حساب مناسب آماده کنید.
- NVDA/USDT را باز کنید، اطلاعات قرارداد را بررسی کنید و حالت مارجین و اهرم را انتخاب کنید.
- جهت، نوع سفارش، مقدار، سطوح حد سود و حد ضرر را تنظیم کنید.
- قبل از ارسال، قیمت، کارمزد، مارجین و قیمت ликвиیداسیون را بررسی کنید. موقعیت را نظارت کرده و هنگام خروج از طریق کنترل‌های موقعیت آن را ببندید.
سوالات متداول
آیا هوش مصنوعی فیزیکی همان رباتیک است؟
رباتیک شامل سخت‌افزار، کنترل و سایر مهندسی‌ها می‌شود. هوش مصنوعی فیزیکی هوش مورد استفاده برای تفسیر شرایط و انتخاب اقدامات فیزیکی در چنین سیستم‌هایی را توصیف می‌کند.
آیا هوش مصنوعی فیزیکی به بلاکچین نیاز دارد؟
خیر. بلاکچین می‌تواند از طرح‌های خاص هماهنگی یا ثبت داده پشتیبانی کند، در حالی که ماشین‌ها می‌توانند بدون آن یاد بگیرند و عمل کنند.
آیا هوش مصنوعی مولد می‌تواند بخشی از هوش مصنوعی فیزیکی باشد؟
بله. دستورالعمل‌های تولید شده، صحنه‌های شبیه‌سازی شده یا سایر خروجی‌های مدل می‌توانند به یک سیستم بزرگتر کمک کنند که در نهایت اقدامات فیزیکی را انجام می‌دهد.
