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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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