發(fā)那科是日本一家專門研究數(shù)控系統(tǒng)的公司，為一些企業(yè)的生產(chǎn)提供工業(yè)機(jī)器人，如蘋果iPhone的組裝和大眾、特斯拉汽車組裝。現(xiàn)在公司又與Nvidia公司開始合作，將向FANUC的機(jī)器人裝置內(nèi)添加Nvidia的圖形處理器。發(fā)那科早在2015年就曾向機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司PreferredNetworks注資730萬美元，意在為旗下機(jī)器人帶來人工智能。
Nvidia的圖形處理器和深度學(xué)習(xí)技術(shù)將被用來幫助發(fā)那科機(jī)器人識(shí)別、處理和應(yīng)對(duì)周圍的環(huán)境。機(jī)器人的強(qiáng)化學(xué)習(xí)能力也將格外受到重視，該技能將幫助機(jī)器人通過人工智能在實(shí)踐不斷學(xué)習(xí)新技能。
機(jī)器人將對(duì)自己的生產(chǎn)過程進(jìn)行錄像，然后進(jìn)行分析總結(jié)，隨著時(shí)間的推移不斷改善提高生產(chǎn)技能。發(fā)那科的機(jī)器人將通過一個(gè)特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互連接，機(jī)器人之間可以相互學(xué)習(xí)和分享經(jīng)驗(yàn)。
工業(yè)機(jī)器人擅長重復(fù)地做一個(gè)任務(wù)且一直保持極高的高精度。但當(dāng)生產(chǎn)流程發(fā)生變化時(shí)，工程師需要花上數(shù)天的時(shí)間來重新為這些機(jī)器人編寫程序。然而，通過人工智能與強(qiáng)化學(xué)習(xí)能力，流水線上的機(jī)器人們可以相互進(jìn)行學(xué)習(xí)，教自己適應(yīng)新的生產(chǎn)流程或工藝，這個(gè)適應(yīng)時(shí)間僅僅只是一個(gè)晚上。
當(dāng)發(fā)那科機(jī)器人一起進(jìn)行學(xué)習(xí)，他們的學(xué)習(xí)進(jìn)度就會(huì)變得非?？?。而Nvidia的技術(shù)在并行處理方面尤其擅長，這意味著機(jī)器人可以同時(shí)處理成千上萬的計(jì)算任務(wù)。有了并行計(jì)算技術(shù)，8個(gè)機(jī)器人在一起學(xué)習(xí)的效果相當(dāng)于1個(gè)機(jī)器人學(xué)習(xí)8小時(shí)所收獲的知識(shí)，該效率遠(yuǎn)高于人類手動(dòng)編寫程序。
發(fā)那科并不是唯一進(jìn)入人工智能的工業(yè)機(jī)器人制造商。另一個(gè)全球領(lǐng)先的工業(yè)機(jī)器人制造商ABB，也已向VicariousAI公司投資1000萬美元用于機(jī)器人人工智能的研究。
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