Q jako Quantum computing: czy komputery kwantowe będą przyszłością sztucznej inteligencji?
7 lipca 2023S jako Społeczeństwo: jaki jest wpływ sztucznej inteligencji na naszą kulturę, politykę i etykę?
19 lipca 2023Q jako Quantum computing: czy komputery kwantowe będą przyszłością sztucznej inteligencji?
7 lipca 2023S jako Społeczeństwo: jaki jest wpływ sztucznej inteligencji na naszą kulturę, politykę i etykę?
19 lipca 2023R jako Robotyka: czy roboty mogą być wyposażone w sztuczną inteligencję i współpracować z ludźmi?
Robotyka jako obszar nauki i techniki, jest poświęcona konstruowaniu, projektowaniu i programowaniu robotów – maszyn zdolnych do autonomicznego lub zautomatyzowanego wykonywania różnych zadań.
Roboty, wyposażone w sztuczną inteligencję, są już nie tylko w stanie samodzielnie realizować zadania, ale również współpracować z ludźmi. Dzięki zaawansowanym algorytmom sztucznej inteligencji, te wysoce rozwinięte maszyny mogą dostosowywać swoje działania do zmieniających się warunków i interakcji z ludźmi.
Zespół naukowców z Delft University of Technology i Swiss Federal Institute of Technology zaprojektował pierwszego na świecie robota do zbierania pomidorów. Ciekawostką jest to, że podczas projektowania tej maszyny wykorzystali model językowy ChatGPT, który dostarczył im niezbędne wskazówki. Robot potrafi rozpoznawać dojrzałe pomidory i zbierać je za pomocą mechanizmu chwytaka, co jest dowodem na skuteczną współpracę między człowiekiem a sztuczną inteligencją.
Roboty medyczne pomagają w diagnozowaniu, leczeniu lub rehabilitacji pacjentów.
Robot Da Vinci jest zdolny do przeprowadzania operacji chirurgicznych z minimalnym nacinaniem skóry, co zwiększa precyzję i zmniejsza ryzyko powikłań. Jest to kolejny dowód na to, jak robotyka może służyć ludzkości, poprawiając jakość opieki medycznej.
Roboty asystujące są zaprojektowane do pomocy ludziom w codziennych czynnościach, takich jak sprzątanie, gotowanie, opieka nad seniorami czy osobami niepełnosprawnymi. Pepper to jeden z takich robotów – rozpoznaje ludzkie emocje, prowadzi konwersacje i dostosowuje swoje zachowanie do konkretnych sytuacji. Swoją pomoc oferuje w różnych miejscach, takich jak hotele, sklepy, szpitale czy szkoły.
Do pracy zespołowej z ludźmi w ramach organizacji stworzono roboty współpracujące, które są zaprojektowane do pracy zespołowej, wykonując wspólne zadania lub dzieląc się informacjami. Przykładem może być robot Baxter, który potrafi uczyć się od ludzi poprzez obserwację lub pokazywanie ruchów. Z powodzeniem współpracuje z pracownikami w fabrykach czy laboratoriach.
Roboty edukacyjne, takie jak Nao, służą zaś wsparciem procesu nauczania. Ten inteligentny asystent potrafi mówić w kilku językach, rozpoznaje twarze i głosy, a nawet radzi sobie z prostymi zadaniami matematycznymi czy logicznymi. Jest przydatny w szkołach czy bibliotekach jako narzędzie edukacyjne lub motywacyjne.
Robotyka i sztuczna inteligencja to dziedziny, które rozwijają się dynamicznie i oferują szereg możliwości współpracy z ludźmi na różnych poziomach. Ta symbioza poprawia efektywność, bezpieczeństwo, jakość życia, a także kreatywność.
Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!
Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.
OSTATNIE WPISY
TAGI
- #AI
- #bullwhip-effect
- #covid19
- #łańcuch-dostaw
- #NCBiR
- #optymalizacja-zapasów
- #out-of-stock
- #outllier
- #overstock
- #prognozowanie
- #prognozowanie-popytu
- #Program-Operacyjny-Inteligentny-Rozwój-2014-2020
- #projekcja-zapasów
- #projekcja-zapasów-w-czasie
- #service-level-dostawcy
- #sieci-neuronowe
- #supplychain
- #sztuczna-inteligencja-od-A-do-Z
- #zapas-bezpieczeństwa
- #zapas-sezonowy
- #zapas-zabezpieczający
- #zarządzanie-zapasem
Powiązane wpisy
Przy kawie o łańcuchu dostaw
PRZECZYTAJ
Jak trafność prognoz wypływa na efektywność operacji magazynowych Współczesny łańcuch dostaw to skomplikowana struktura, w której efektywność procesów zależy od precyzyjnego prognozowania popytu. Przy dzisiejszej kawie […]
Przy kawie o łańcuchu dostaw
PRZECZYTAJ
Analiza kosztów w łańcuchu dostaw Współczesne przedsiębiorstwa funkcjonują w dynamicznym środowisku rynkowym, gdzie efektywne zarządzanie kosztami w łańcuchu dostaw jest kluczowe dla utrzymania konkurencyjności. Analiza kosztów […]
Przy kawie o łańcuchu dostaw
PRZECZYTAJ
Vendor Managed Replenishment Współczesne zarządzanie zapasami jest kluczowym elementem skutecznego funkcjonowania łańcucha dostaw. Jednym z nowoczesnych podejść, które zyskało na popularności, jest Vendor Managed Replenishment (VMR). […]