bong da 24 h

  • Sự đóng góp
  • Thời gian cập nhật 12/10/2021
  • 3 readings
  • Rating 0
  • great
  • Step on

Giới thiệu về bong da 24 h

ketqua bong da

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một chuyên ngành kỹ thuật tổng hợp, chủ yếu nghiên cứu cơ chế hoạt động của trí tuệ con người và hình thức máy tính mô phỏng các hoạt động của trí tuệ con người. Sau nhiều thập kỷ phát triển, chủ đề này đã đạt được nhiều kết quả đáng kinh ngạc, cụ thể là trong các hệ thống chuyên gia, mạng nơ-ron nhân tạo và các thuật toán thông minh đa dạng. Robot thông minh có thể được coi là hệ thống mô phỏng toàn bộ con người, hình thức của chúng rất đa dạng. Người viết bài này tìm hiểu ứng dụng cụ thể của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực robot thông minh trên cơ sở đọc một lượng lớn tài liệu.


1 Liệt kê các nội dung nghiên cứu của trí tuệ nhân tạo


1.1 Nhận dạng mẫu


Trong quá trình nghiên cứu về hệ thống trí tuệ nhân tạo, nghiên cứu về phần nhận dạng mẫu của nó về cơ bản là mượn công nghệ máy tính để điều chỉnh nhận thức của cơ thể con người về môi trường bên ngoài vào hệ thống máy tính trong một chương trình nhất định, từ đó xây dựng một hệ thống nhận dạng thông minh.[1]Hệ thống máy tính có thể trình bày khả năng nhận biết và nhận thức của cá nhân, và với sự hỗ trợ của các nguồn thông tin tự cơ sở dữ liệu, các nội dung như văn bản, bảng biểu, âm thanh và sơ đồ có thể được hiển thị. Nhận dạng mẫu trong các hệ thống trí tuệ nhân tạo thường liên quan đến các quá trình như thu thập dữ liệu, tiền xử lý, trích xuất nguyên thủy và phân loại mẫu.


1.2 Thị giác máy


Công nghệ trí tuệ nhân tạo này được phát triển trên cơ sở nhận dạng khuôn mẫu, tác dụng lớn nhất của nó là có thể ảo hóa chức năng nhận dạng của thị giác con người, đồng thời cho thấy những ưu điểm nhất định trong việc bắt chước chức năng hiểu biết của con người về sự vật. Việc đào sâu các chức năng thị giác máy đã tạo ra những thành tựu trong việc phá vỡ những hạn chế của công nghệ ban đầu, đồng thời nó đã phát triển thành một kỷ luật có tính độc lập mạnh mẽ, mở rộng đến mức độ sâu hơn trong quá trình phát triển. Trong quá trình nghiên cứu thị giác máy, hướng công việc chủ yếu là mô phỏng thị giác cá nhân, để đảm bảo hệ thống rô bốt nhìn xuyên suốt và nắm bắt các thông tin khác nhau như cảnh quan sinh thái, và tiến hành khám phá sâu về nó để xây dựng hiệu ứng thị giác máy hình ảnh. Bản thân rô bốt thời gian có hiệu ứng thị giác của con người. Trong quá trình nhìn nổi, kiểm tra hình ảnh, phân tích hình ảnh động và các hình thức hoạt động khác, rô bốt có thể tự hiểu và khai thác nội hàm của hình ảnh bên ngoài và sau đó sẽ phản ánh các nguồn thông tin về trạng thái hoạt động của robot.Cung cấp cho hệ thống điều khiển hoạt động của robot.


1.3 Máy học


Máy học có thể được coi là một công nghệ quan trọng để phát triển thông minh, đặc điểm lớn nhất là bắt chước trí thông minh của từng cá nhân để đạt được mục tiêu thu nhận các nguồn tri thức. Lúc này, robot có thể cung cấp cho con người những dịch vụ tốt hơn. Trong thời đại toàn cầu hóa kinh tế, con người đặt ra các tiêu chuẩn cao hơn về chất lượng công việc của robot, điều này đòi hỏi robot phải liên tục học hỏi kiến ​​thức mới, thực hiện các điều chỉnh khoa học đối với các thuộc tính của chúng và đạt được mục tiêu lớn là hoạt động hiệu quả trong một môi trường phức tạp. Hiệu quả của học máy có thể được phản ánh ở các khía cạnh sau: một là tăng cường khả năng thích ứng của rô bốt trong một môi trường thay đổi, thu thập một cách trơn tru các nguồn thông tin lớn và phân tích chúng một cách chính xác; thứ ba, sử dụng liên kết học tập mà rô bốt có thể tự củng cố Điểm thông minh, phản ứng một cách khoa học với môi trường thay đổi và kịp thời giải quyết các vấn đề cấp bách; thứ ba là bắt đầu học máy, có thể hỗ trợ các nhà thiết kế robot đạt được mục tiêu tối ưu hóa hiệu ứng thiết kế, tiết kiệm nguồn nhân lực và giảm chi phí sản xuất, Và cuối cùng là hỗ trợ robot để đạt được mục tiêu cuối cùng là tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.


2 Các ứng dụng cụ thể của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực robot thông minh


2.1 Ứng dụng của mạng nơron nhân tạo trong định vị và dẫn đường cho rô bốt


Mạng nơron nhân tạo là một cách xử lý tài nguyên thông tin được phát triển trên cơ sở hệ thần kinh sinh học. Tính năng độc đáo của nó là nó có thể xử lý các chương trình và hệ thống mà không thể tóm tắt bằng mô hình hoặc các thông số kỹ thuật liên quan. Nó giải thích cấu trúc của hệ thống phi tuyến. Nó cho thấy mức độ thống nhất nhất định với hiệu suất và các khía cạnh khác; nó có hiệu suất kết hợp nhiều tài nguyên thông tin. Cấu trúc phổ biến nhất của mạng nơ-ron nhân tạo được thể hiện trong Hình 1. Đây là loại trí tuệ nhân tạo có tần suất ứng dụng cao trong việc định vị và dẫn đường cho robot di động, chủ yếu là do sự tích hợp thông tin đa cảm biến của robot di động với sự trợ giúp của nhiều thuộc tính của mạng nơ-ron. Lúc này, thông tin tài nguyên của các cảm biến bên ngoài của rô bốt phát triển thành việc truyền và xử lý mạng nơ-ron nhân tạo. Cơ thể mục tiêu, để người vận hành có thể dễ dàng thu được thông tin liên quan đến vị trí của rô bốt di động, đồng thời có đánh giá chính xác hơn về vị trí, hình dạng và kích thước của chướng ngại vật và robot di động có thể tránh nó một cách dễ dàng với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo. Các chướng ngại vật và vị trí của cơ thể cũng được làm rõ.


Như chúng ta đã biết, hiệu chỉnh camera là một phần quan trọng trong hệ thống thị giác của robot di động Quá trình xác định thông số camera là quá trình tích hợp các thông số hình học và quang điện bên trong của robot thông minh đồng thời định hướng tương đối của nó Các học giả trong nước có liên quan đã sử dụng mạng nơron nhân tạo để đạt được thành công các mục tiêu trên. Cụ thể, với sự hỗ trợ của mạng nơ-ron nhân tạo, các nguồn thông tin hình ảnh được trình bày bởi camera robot thông minh được thu thập trực tiếp và sau đó một hệ tọa độ ba chiều (x, y, z) được xây dựng để làm rõ các thông số hình học và quang điện bên trong của máy ảnh. , và hệ thống tự điều phối và hệ thống phối hợp bên ngoài. Mức độ liên quan giữa các phòng ban. Như trong Hình 1, lớp đầu tiên của mạng nơ-ron nhân tạo là lớp đầu vào, lớp thứ hai là lớp ẩn và lớp cuối cùng là lớp đầu ra.[2]Các loại tế bào thần kinh trong lớp ẩn và lớp đầu ra tương ứng là chức năng kích hoạt loại S và chức năng kích hoạt tuyến tính. Lớp đầu vào mạng là tất cả các tài nguyên thông tin hình ảnh của điểm đích của rô bốt di động trong 3 camera và loại hệ tọa độ được xây dựng bởi lớp đầu ra là tọa độ Thế giới ba chiều. Việc ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo trong quá trình vận hành của rô bốt di động có thể cho phép người vận hành thu được thông tin vị trí chính xác hơn với mục tiêu trong không gian ba chiều. hướng dẫn hướng. Hướng của quỹ đạo được làm rõ hơn và mục tiêu của việc theo dõi quỹ đạo cũng đạt được.


2.2 Ứng dụng Hệ thống Chuyên gia trong Điều khiển Robot


Con người chưa bao giờ ngừng nghiên cứu lý thuyết điều khiển robot và họ cũng đã đạt được những kết quả nghiên cứu khoa học đáng mừng. Dựa trên các đặc tính năng động của robot thông minh như không tuyến tính, tuân thủ và khớp nối nhiều khớp, hệ số khó khăn lớn hơn được đặt để xác định các tham số và danh mục mô hình toán học. Ngoài ra, độ chính xác của mô hình toán học động trong quá trình ứng dụng bị thay đổi bởi sự thay đổi vị trí của robot thông minh, khiến việc hoàn thành các nhiệm vụ tính toán khổng lồ với sự hỗ trợ của phương pháp này trở nên khó khăn. Trong tình huống này, khái niệm điều khiển thông minh đã được đề xuất, có thể mô phỏng các hành vi cá nhân mà không cần sự hỗ trợ của một số lượng lớn các mô hình và công thức toán học. Hiện tại, điều khiển thông minh liên quan đến nhiều cấu trúc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như hệ thống chuyên gia, mạng nơ-ron và điều khiển mờ.


2.3 Ứng dụng của thuật toán tiến hóa trong thiết kế đường dẫn robot


Thiết kế đường dẫn là một chủ đề được nghiên cứu trong lĩnh vực robot thông minh. Dựa trên thực tế rằng thiết kế đường dẫn là một thành phần quan trọng của việc xây dựng robot thông minh, mục đích của thiết kế đường dẫn là hỗ trợ robot di động tìm ra một con đường tuyệt vời, không va chạm từ trạng thái ban đầu đến trạng thái cuối cùng theo các yếu tố nhất định. Trong thiết kế đường đi của robot thông minh, nhiều học giả đã thực hiện rất nhiều công việc nghiên cứu và phát triển một số phương pháp.


Trong sự mở rộng liên tục của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, trí thông minh tính toán và trí tuệ tiến hóa đã được phát triển liên tiếp, và các thuật toán như thuật toán di truyền và đàn kiến ​​cũng đã được đề xuất và áp dụng để đảm bảo tính hiệu quả của thiết kế đường đi của rô bốt thông minh. Đặc biệt việc ứng dụng thuật toán di truyền trong liên kết thiết kế đường đi của robot đã làm cho mức độ thông minh của robot lên một mức cao hơn, lúc này quỹ đạo hoạt động của nó về cơ bản trùng khớp với hiệu quả mong đợi. Một số nhà nghiên cứu tiếp tục thực hiện các biện pháp cải tiến trong quá trình áp dụng thuật toán di truyền, và tích cực sử dụng các phương tiện động để thiết kế và lập kế hoạch đường đi của robot trong một môi trường không quen thuộc. Lúc này, họ sử dụng mã nhiễm sắc thể có độ dài thay đổi của giá trị tọa độ điểm tham chiếu trong hệ thống thuật toán di truyền.Phương pháp tạo hàm chi phí bao hàm hàm phụ bác bỏ chướng ngại vật. Việc ứng dụng dạng trí tuệ nhân tạo này trong lĩnh vực rô bốt thông minh đảm bảo rằng các nguồn thông tin bản đồ trong liên kết thiết kế đường dẫn được tích hợp nhuần nhuyễn vào quá trình thao tác di truyền. Trong quá trình ứng dụng và cải tiến liên tục các thuật toán di truyền, các nhà nghiên cứu đã tích cực tiến hành nghiên cứu chuyên sâu về dạng ứng dụng của con đường robot đã thiết kế, và phát triển hai toán tử di truyền, đó là toán tử chéo và toán tử đột biến, đang phát triển theo hướng đa dạng hóa. sự hỗ trợ của thuật toán, robot thông minh đã đạt được kết quả tốt nhất khi tìm kiếm đường đi trong quá trình hoạt động, để đảm bảo hiệu quả hoạt động của robot di động. để phát triển. Đó cũng là một thực tế không nghi ngờ gì nữa.


3 Triển vọng phát triển của trí tuệ nhân tạo


Trong thời đại hội nhập kinh tế tri thức, trí tuệ nhân tạo phát triển phản ánh hiệu quả cao, liên kết ứng dụng phản ánh tính bao quát của quản lý, điều này không nằm trong phạm vi mong đợi của con người, do đó, con người tồn tại trong việc dự đoán xu hướng phát triển của công nghệ điện tử, trí tuệ nhân tạo và rô bốt. Mức độ khó hơn. Ở giai đoạn này, trình độ chức năng suy luận của robot trí tuệ nhân tạo đã được cải thiện ở một mức độ nhất định, tuy nhiên việc nghiên cứu và phát triển các chức năng học tập và trí tưởng tượng của robot vẫn đang trong giai đoạn phát triển trong việc chế tạo ra các robot thông minh, khó khăn trong nghiên cứu khoa học nhân là bắt chước chức năng mờ của não phải của não người và các chức năng xử lý của toàn bộ não.[4]Ở giai đoạn này, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo không ngừng được mở rộng, có thể gián tiếp suy ra rằng tỷ lệ ứng dụng của nó trong robot ngày càng tăng, nhiều sản phẩm trí tuệ nhân tạo đã được ứng dụng thực tế vào đời sống thực tế của con người và đạt được kết quả ứng dụng tốt. Có thể suy đoán rằng trong tương lai, sự phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong công nghệ điện tử sẽ mang lại những thay đổi to lớn trong sản xuất và đời sống của con người. Trí tuệ nhân tạo sẽ tích cực học hỏi từ công nghệ máy tính trong quá trình phát triển, để đảm bảo việc nghiên cứu chuyên sâu về lý thuyết trí tuệ nhân tạo và các khía cạnh khác. Một công ty trí tuệ nhân tạo trong nước sẽ tiếp tục củng cố sức mạnh của chính mình và tăng cường hiệu quả của robot thông minh từ nhiều khía cạnh, để có thể cung cấp năng lượng lớn hơn cho sự phát triển kinh tế và xã hội.


4. Kết luận


Tóm lại, trong thời đại công nghệ điện tử phát triển như vũ bão, trí tuệ nhân tạo sẽ có được không gian ứng dụng lớn hơn trong lĩnh vực máy tính thông minh. Các bộ phận phát triển công nghệ liên quan cũng nên bắt kịp với sự phát triển của thời đại, chuyển đổi và tối ưu hóa các hệ thống trí tuệ nhân tạo, để đảm bảo rằng robot có thể hỗ trợ con người hoàn thành các nhiệm vụ khó khăn trong môi trường phức tạp và có thể thay đổi, đồng thời góp phần bảo tồn và đánh giá cao xã hội và giá trị kinh tế.


người giới thiệu

  [1] Zhao Shaochong. Thiết kế và xác minh dây chuyền lắp ráp robot thông minh dựa trên trí tuệ nhân tạo[J]Các ngành công nghiệp mới nổi chiến lược của Trung Quốc, 2016 (28): 71-75.

  [2] Shen Xiaobo, Han Shulin. Trí tuệ nhân tạo và các công nghệ khác sẽ định hình lại ngành công nghiệp chế tạo người máy. Cái sau mở ra cơ hội lớn[J]. Thông tin và Máy tính (Ấn bản lý thuyết), 2016 (17): 8-14.

  [3] Wu Weiguo. Tiến trình nghiên cứu robot hình người cho các nhiệm vụ và trí tuệ nhân tạo[J]Tạp chí Học viện Công nghệ Cáp Nhĩ Tân, 2015 (7): 1-19.

  [4] Zhao Shuying, Sun Hao, Hu Bin, Tian Xiangzhang. Trí tuệ nhân tạo vào Campus-Robot DIY[J].Công nghệ và ứng dụng robot, 2014 (6): 36-39.

Tác giả: Huang Chunfang



Chúc các bạn đọc tin bong da 24 h vui vẻ!

Original text