Học tập tự động đảo ngược: Một chuỗi mệnh lệnh mới

Học tập tự động đảo ngược: Một chuỗi mệnh lệnh mới Học tập tự động đảo ngược: Một chuỗi mệnh lệnh mới Văn bản tiêu đề phụ Cobot học hỏi từ con người đang định hình lại tương lai của chuỗi cung ứng và hơn thế nữa. tác giả: tên tác giả Tầm nhìn lượng tử Tháng Tám 29, 2023 Thông tin chi tiết nổi bật Khi chúng ta bước vào kỷ nguyên tự động hóa, cobot tận dụng khả năng học tăng cường nghịch đảo (IRL) đang xác định lại bối cảnh của chuỗi cung ứng. Bằng cách quan sát và học hỏi từ các nhiệm vụ của con người, cobot không chỉ tăng năng suất mà còn định hình lực lượng lao động trong tương lai, mở ra cơ hội nâng cao kỹ năng và đổi mới trong các ngành. Tuy nhiên, khi làn sóng công nghệ này dâng cao, nó mang đến một loạt thay đổi xã hội từ việc thay đổi nhân khẩu học sang luật lao động mới, nhu cầu quy hoạch đô thị và các mối quan tâm về sức khỏe tâm thần, nhấn mạnh sự cần thiết của một cách tiếp cận cân bằng.

Bối cảnh học tập tự động đảo ngược Học tăng cường thông thường (RL) nhằm mục đích phát triển quy trình ra quyết định nhằm tối ưu hóa chức năng phần thưởng được xác định trước. Tuy nhiên, học tăng cường nghịch đảo (IRL), một khái niệm được giới thiệu bởi Andrew Ng và Stuart Russell vào năm 2000, đảo ngược cách tiếp cận này, nhằm mục đích suy ra hàm phần thưởng từ hành vi được thể hiện của một tác nhân. Về cốt lõi, IRL, học nghề và các phương pháp học bắt chước tương tự thành công nhờ khả năng khai thác thông tin chi tiết từ chính sách do chuyên gia con người thực hiện. Tuy nhiên, nguyện vọng cuối cùng là cho phép các hệ thống máy học (ML) học hỏi từ dữ liệu đa dạng của con người.

Cobots hay "rô-bốt cộng tác" đang tận dụng IRL để nâng cao năng suất và sự an toàn của con người trong chuỗi cung ứng. Với khả năng học hỏi bằng cách quan sát công nhân của con người, cobot có thể sao chép chuyển động của con người và nâng cao hiệu quả, loại bỏ các nhiệm vụ dư thừa. Công nghệ biến đổi này đang xâm nhập vào ngành vận tải đường bộ tự hành, được thể hiện bởi Plus, một công ty sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tìm hiểu và thích ứng với các điều kiện đường xá bất ngờ, thúc đẩy giao thông tự hành, an toàn hơn. Khi các nền tảng AI/ML tích lũy hàng tỷ dặm dữ liệu lái xe, Plus nhằm mục đích áp dụng thông tin này trong một môi trường hoàn toàn không có trình điều khiển.

Song song đó, Viện nghiên cứu người máy tại Đại học Carnegie Mellon đang đi tiên phong trong chương trình Học tập người máy bắt chước con người hoang dã, cho phép người máy học hỏi từ các cảnh quay video trực tuyến. Các công ty như Brooks, với trợ lý người máy Carter, đang sử dụng những tiến bộ này để phát triển các máy tự động có khả năng quan sát chặt chẽ và hỗ trợ các nhiệm vụ của con người, báo hiệu một sự thay đổi lớn trong cách vận hành của chuỗi cung ứng.

Tác động gián đoạn Cobots sử dụng IRL có thể mang lại nhiều cơ hội đáng kể để nâng cao kỹ năng và phát triển nghề nghiệp. Vì cobot được thiết kế để quan sát và học hỏi từ các nhiệm vụ của con người nên chúng vốn đã cho phép tích hợp mượt mà hơn vào môi trường làm việc hiện có. Theo thời gian, điều này có thể dẫn đến sự thay đổi trong vai trò công việc, trong đó các cá nhân sẽ dành ít thời gian hơn cho các nhiệm vụ thông thường và dành nhiều thời gian hơn cho vai trò tư duy phản biện và ra quyết định. Mối quan hệ hợp tác giữa người và người máy có thể mang đến cho các cá nhân cơ hội nâng cao kỹ năng, tập trung nhiều hơn vào việc quản lý và duy trì các hệ thống tự động này, tạo ra một hệ sinh thái gồm những người vận hành.

Ngoài ra, các công ty khởi nghiệp có thể tận dụng xu hướng này bằng cách cung cấp các giải pháp độc đáo liên quan đến việc tích hợp, bảo trì và cải tiến cobot. Chẳng hạn, họ có thể phát triển các giao diện lập trình nâng cao, tạo các mô hình tương tác giữa người và máy trực quan hơn hoặc thậm chí thiết lập các chương trình đào tạo cho công nhân thích ứng với các hệ thống mới này. Họ cũng có thể giải quyết các mối lo ngại về đạo đức và an toàn có thể phát sinh từ việc triển khai cobot trên diện rộng, đưa ra các giải pháp phù hợp với các tiêu chuẩn quy định đồng thời nâng cao hiệu quả hoạt động.

Các công ty có thể tận dụng công nghệ này để nâng cao hiệu quả, giảm chi phí và cải thiện an toàn tại nơi làm việc. Tuy nhiên, quá trình chuyển đổi có thể yêu cầu đầu tư đáng kể vào cơ sở hạ tầng và đào tạo công nhân. Trong khi đó, các chính phủ có thể cần phải cân bằng giữa thúc đẩy đổi mới và đảm bảo an toàn cho người lao động và an ninh việc làm, có thể dẫn đến các khung pháp lý mới về luật lao động và tiêu chuẩn nơi làm việc.

Ý nghĩa của học tập tự trị đảo ngược Ý nghĩa rộng hơn của học tập tự trị đảo ngược có thể bao gồm:

Các nhà lập pháp phải đối mặt với áp lực cân bằng giữa bảo vệ việc làm và hỗ trợ tiến bộ công nghệ. Cũng có thể có những sửa đổi trong luật lao động, chẳng hạn như những điều khoản liên quan đến giờ làm việc, sức khỏe, an toàn và tiền lương, vì cobot có thể làm việc suốt ngày đêm mà không cần nghỉ giải lao. Nhiều công nhân lành nghề hơn có vai trò cơ bản là đào tạo, vận hành và bảo trì rô-bốt. Giảm dấu chân môi trường bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và giảm chất thải. Tuy nhiên, những lo ngại về tiêu thụ năng lượng và việc loại bỏ các mô hình lỗi thời có thể phát sinh. Các tổ chức giáo dục cần đại tu chương trình giảng dạy của họ để chuẩn bị cho sinh viên sẵn sàng cho thị trường việc làm đang thay đổi. Các chương trình đào tạo nghề có thể tập trung hơn vào người máy và trí tuệ nhân tạo. Các thành phố điều chỉnh cơ sở hạ tầng của họ để đáp ứng nhu cầu sử dụng cobot ngày càng tăng. Ví dụ, hệ thống đường xá và giao thông có thể cần phải đáp ứng các phương tiện tự lái trong ngành công nghiệp chuỗi cung ứng. Các chuỗi cung ứng trở nên phụ thuộc rất nhiều vào công nghệ này, khiến chúng dễ bị tổn thương trước các lỗi kỹ thuật hoặc các cuộc tấn công mạng. Một nơi làm việc tự động hơn tạo ra căng thẳng và lo lắng cho người lao động về an ninh công việc, dẫn đến những tác động tiềm tàng đối với các hệ thống hỗ trợ phúc lợi và sức khỏe tâm thần xã hội. Giảm tương tác giữa con người với con người, có thể ảnh hưởng đến văn hóa nơi làm việc và tinh thần đồng đội. Các câu hỏi cần xem xét Nếu bạn làm việc trong một chuỗi cung ứng, công ty của bạn sẽ áp dụng cobot như thế nào? Các chuỗi cung ứng có thể hợp tác với nhân công của họ như thế nào để đảm bảo họ làm việc tốt với cobot? Tham khảo thông tin chi tiết Các liên kết phổ biến và liên kết thể chế sau đây đã được tham chiếu cho thông tin chi tiết này:

ArXiv Cho tôi xem bạn muốn gì: Học tăng cường nghịch đảo để tự động thiết kế bầy rô-bốt bằng trình diễn | Xuất bản ngày 17 tháng 2023 năm XNUMX BusinessWire Robust.AI ra mắt Bộ phần mềm Grace™ & Sản phẩm phần cứng Carter™ | Xuất bản ngày 21 tháng 2022 năm XNUMX Các Bước Phân Tích Học tăng cường nghịch đảo là gì? | Xuất bản ngày 18 tháng 2021 năm XNUMX