Статьи

12 апреля 2018

Роботы придут в логистику и медицину

Роботы (особенно так называемые коботы) станут интуитивно понятными и адаптированными для широкого спектра задач и откроют новые возможности для производственного сектора. Самым перспективным направлением по-прежнему останется логистика — потому что это самый простой способ окупить вложения в роботизацию операционных процессов. IDC прогнозирует, что на продажи промышленных роботов к 2020 году будет приходиться 70% всех продаж рынка роботизированной техники. И, судя по всему, большинство таких машин будут задействованы именно для логистических задач.

Возможно, уже в этом году мы увидим автономные управляемые системы в разных областях: AGV (Autonomous Guided Vehicle) на своих производственных площадках будут использоваться не только на складах, но также в супермаркетах и для доставки по городу, а с развитием беспилотников — и для междугородних перевозок. Понятное дело, что в 2018 дороги еще не заполнятся автопилотируемыми Теслами, — скорее всего, первыми придут гибридные решения вроде уже существующих AGV. Они станут мостиком между старыми устройствами и машинами нового поколения.

Много говорят о применении роботов и роботизированных ассистентов в медицине. CEO Kaiser Permanente, Бернард Тайсон считает, что в скором будущем ни один врач не будет практиковать без помощи искусственного интеллекта.

Использование потенциала ИИ в областях диагностирования, прогнозирования и лечение на основе сбора максимально полного анамнеза в кратчайшие сроки приведет к революции в здравоохранении. Станет возможным предсказывать опасные состояния на основе показателей пациента, сократить количество врачебных ошибок и время на лечение.

Индивидуальные устройства небольшого размера — праправнуки фитнес-браслетов — будут собирать и контролировать все ваши жизненные показатели, передавать их вашему врачу, делать вам мини-инъекции и еще десятки удивительных процедур.

Операции с помощью роботов уже проводятся, и их количество будет постоянно расти. Использование роботов позволяет минимизировать риск врачебной ошибки, уменьшить повреждение тканей и улучшить прогноз для пациента даже с самым сложным диагнозом.

По материалам hightech.fm