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機器學習的當前應用

目前，最常用的學習方法是圖像識別。其他用途包括數(shù)字助理或智能機器人，人臉識別，語音識別和語音處理，自動翻譯和轉(zhuǎn)錄，文本和視頻分析以及自動駕駛。

集成了全套Omron工控自動化產(chǎn)品的乒乓球機器人Forpheus第五代比以往更強大了，除了AI自動化計算對手數(shù)據(jù)，通過分析自動調(diào)整競技水平，還能夠通過機器視覺捕捉對手動作，建立實時虛擬模型。更逆天的是，能夠分析對手競技的弱點，選擇性攻擊對手。

圖：歐姆龍第五代機器人

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數(shù)字監(jiān)控

在生產(chǎn)過程中，它們根據(jù)圖像識別在傳送帶的產(chǎn)品并可自動分類。這項技術也一樣用在質(zhì)量控制中，比如檢查產(chǎn)品漏洞，或者產(chǎn)品顏色錯誤之類的信息。

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人工智能有望推動增長

據(jù)專家介紹，使用機器學習流程的公司可以提高經(jīng)濟效益，預計IT和金融行業(yè)，通信和制造業(yè)將獲得最大的收益。

圖：雄克五指機器人

Schunk展示了世界首款通過德國法定事故保險協(xié)會（DGUV）的認證可用于人機協(xié)作性操作的五指機器人手SCHUNK SVH，再次開創(chuàng)世界抓取系統(tǒng)和夾持技術領域世界之先河。SVH五指機器人配有多個攝像頭，通過3D機器視覺多維度獲取影像信息，并通過帶有自學習功能的AI系統(tǒng)進行信息分析處理，從而處理復雜的分揀與抓取工作任務。在現(xiàn)場，可以將樂高積木可以自由搭配成任何形狀，通過機器視覺來判斷形狀、角度等多維度信息，然后通過AI分析規(guī)劃最優(yōu)路徑，最后用靈活的手指，對不規(guī)則形狀物體進行精準抓取。