Peranan Model Ramalan Kecerdasan Buatan dalam Robot Autonomi

(1) Meningkatkan pembuatan keputusan melalui analisis ramalan
Dengan bantuan model ramalan AI, keupayaan membuat keputusan robot autonomi telah bertambah baik. Robot tradisional kebanyakannya berdasarkan pengaturcaraan tetap untuk menyelesaikan tugas yang ditetapkan, yang menjadikan mereka tidak fleksibel dalam menangani persekitaran yang kompleks dan berubah. Model ramalan AI membolehkan robot menganalisis sejumlah besar data dalam masa nyata untuk meramalkan senario masa depan dan menyediakan sokongan data yang kukuh untuk membuat keputusan robot.
Pertimbangkan contoh kehidupan sebenar: Di tingkat kilang yang sibuk, robot perlu sentiasa menyedari mesin dan pekerja di sekeliling mereka. Dengan bantuan model ramalan AI, robot boleh meramalkan laluan pergerakan peralatan lain dan tabiat operasi pekerja, dengan itu mengelakkan kemungkinan perlanggaran dan memastikan kemajuan lancar barisan pengeluaran.
(2) Meningkatkan kebolehsuaian dalam persekitaran yang berubah-ubah
Dunia yang kita diami penuh dengan ketidakpastian, dan persekitaran di mana robot beroperasi tidak terkecuali. Untuk berfungsi dengan baik dalam pelbagai situasi yang tidak menentu, robot mestilah sangat mudah menyesuaikan diri. Model ramalan AI menyediakan robot dengan tepat keupayaan untuk meramalkan perubahan akan datang dan melaraskan strategi mereka berdasarkan data yang dikumpul dalam masa nyata.
Sebagai contoh, robot pertanian mungkin menghadapi pelbagai keadaan cuaca yang kompleks apabila bekerja di ladang. Model ramalan AI boleh membantu robot meramalkan perubahan cuaca dalam beberapa jam akan datang berdasarkan ramalan cuaca dan data persekitaran masa nyata, dengan itu melaraskan strategi untuk tugas seperti pengairan, menyemai atau menuai, dan memastikan bahawa pertanian
Pengoptimuman pengeluaran.