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人工智能能协助工业机械人顺应客栈州差别的工具
现在自动化仓储大都工业机械人仍相当鸠拙 ，当遇到生疏或形状较重大的工具时 ，往往无法顺遂完成拾取的行动。Covariant.ai使用增强学习(Reinforcement Learning)等最新人工智能手艺 ，乐成提升了仓储机械人的拾取能力 ，并已获得不少仓储机械人业者的青睐。
凭证WIRED报导 ，Covariant.ai是美国柏克莱加州大学(UC Berkeley)人工智能教授Pieter Abbeel于2017年所建设的新创公司。Geoffrey Hinton、Yann LeCun等多位人工智能大厂都相当看好Covariant.ai生长仓储机械人的远景 ，并加入了投资。
近年来 ，Plus One Robotics、Picnic、RightHand Robotic等厂商 ，相继使用较简朴的算法 ，推出了可执行浅易拾取行动的仓储机械人 ，然而这些机械人并无法处置惩罚不熟悉 ，或是外型重大的工具。
Covariant.ai的机械手臂平台 ，除了配备感测镜头、特殊夹爪 ，还具备强盛的运算能力 ，用来辨识客栈储料箱内的种种工具。只管Covariant.ai的机械人还无法做到像人类一样无邪 ，但Covariant.ai将增强学习等人工智能手艺引进工业应用的效果 ，仍相当显著。
增强学习是一种使用试误(Trial and Error)举行自我训练的要领。纵然眼前工具的形状与训练使用的工具不相同 ，机械人仍可透过增强学习明确工具的形状 ，以及该从那里抓取工具。
由于增强学习需有大宗的运算能力支持 ，因此Covariant.ai的系统可说是增强学习在商业应用上的一大突破。
除了增强学习外 ，Covariant.ai机械人还使用了模拟学习(Imitation Learning)及元学习(Meta-Learning)等手艺。模拟学习是透过视察其他算法的行动举行学习 ，元学习则着重于学习流程的刷新。藉由这些学习方法 ，仓储机械人便能迅速顺应新的工具。
2019年机械人厂商ABB为推动仓储自动化 ，专程将一箱箱的工具寄给全球机械人业者举行测试 ，而只有Covariant.ai的机械人乐成拾取了每一件物品。
凭证国际机械人协会(IFR)视察 ，2018年全球机械人装置的数目为42.2万台 ，比起2017年生长了6% ，其中较先进的协作机械人装置数目更增添了23%。IFR预估 ，2020年到2022年间全球机械人的装置数目 ，平均将有12%的生长。
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