UMĚLÁ INTELIGENCE V AUTOMOTIVE / David et al.

S ohledem na náročnost operací C a D je nutné při implementaci zohlednit dva klíčové faktory: 1. Výkonnost robota včetně rychlosti, rozsahu pohybu a inteligence. 2. Investiční náklady, které mohou být vysoké s ohledem na možnou návrat nost investice. Implementace umělé inteligence (UI) v montážních robotech přináší revoluční změny v průmyslové výrobě. Díky UI jsou roboti schopni se učit a adaptovat své chová ní na základě změn v prostředí a pracovních podmínek. To umožňuje zlepšení efektivity a flexibility montážních linek a zároveň snižuje riziko lidských chyb. UI také umožňuje robotům spolupracovat s lidmi v týmech, což vede k větší produktivitě a bezpečnosti pracoviště. Implementace umělé inteligence v montážních robotech vyžaduje koordi novaný a multidisciplinární přístup. Pro dosažení úspěšné integrace umělé inteligence je nezbytné provést detailní analýzu požadavků a procesů v montážním prostředí. Tým odborníků z oblasti strojního inženýrství, robotiky, počítačových věd a umělé inteligen ce musí spolupracovat na vývoji a implementaci algoritmů a technologií umělé inteli gence. Důležitou součástí implementace umělé inteligence v robotických systémech je také validace a testování navržených řešení, aby byla zajištěna spolehlivost a bezpečnost provozu. Validace zahrnuje ověření správné funkcionality algoritmů a modelů strojo vého učení prostřednictvím matematických analýz, simulací a experimentů v reálném prostředí. Testování, pak slouží k ověření výkonnosti a chování systému v různých pod mínkách a situacích, a to včetně detekce a řešení potenciálních chyb a selhání.

14