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机器学习、人工智能在日本工业领域的应用


本文摘要:这一轮人工智能进一步强调了“技术产业应用”的发展路径,已经有AI零售、AI媒体、AI金融增长。

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这一轮人工智能进一步强调了“技术产业应用”的发展路径,已经有AI零售、AI媒体、AI金融增长。AI医疗、AI安防、AI汽车等几个消费领域首次突破。另一方面,在数据过于丰富的工业领域,现在实际应用更为不足,为了探索而明确应用的情况很多。

说明日本工业领域的实际应用,从案例说明来看,主要适用于以提高作业效率、降低成本等为目标的产品。我不理解国内的情况。本人在东京专攻人工智能工作。日本的人工智能技术应用于工业界。

让我举几个例子。(1)交换肉眼检查作业,构建生产检查的智能化和无人化,例如工程岩体的分类。

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现在主要是有经验的工程师细心识别,效率低,因人而异。使用人工智能,将工程师的经验转换成深刻的自学算法,判别的淮概率和人工判别非常大。在获得相应的权重后,开发了app。

这样,现场的工程人员在tablet照片中使用后,可以通过app自动得到工程岩体分类的结果,效率很高,淮河的可靠亲率很低。也有汽车零件制造商,但是现在在检查生产零件的磨损种类和等级的时候,有经验的人很多。在一定程度上,采用深度自学算法可以将人工检测经验转化为算法,构建无人化检测。

(2)大幅度提高工业机器人的作业性能,生产过程的自动化和无人化,例如binpicking机器人,在工业上需要偷的作业很多,如果使用上图右的零件,则速度慢,成本高,而且合适的动作但是,一般需要偷的零件没有放好,机器人虽然照相机在看零件,但没有教好如何捡起零件。这种情况下,用于机器学习,让工业随机展开一次偷窃动作,告诉他们该动作是顺利捡到零件还是抓住了天空,训练了好几次后,机器人按照什么顺序进行偷窃,没有更大的成功率。如下图所示。


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