CC BY
3
УДК 62
Чариева А., преподаватель Гарлиева Дж., студент Институт телекоммуникаций и информатики
ЭВОЛЮЦИЯ РОБОТОТЕХНИКИ С ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ
Эволюция робототехники с искусственным интеллектом (ИИ) представляет собой непрерывный процесс, в ходе которого робототехнические системы становятся все более автономными, гибкими и интеллектуальными. Изначально простые машины, выполнявшие рутинные задачи, постепенно превращаются в умные роботы, способные учиться и адаптироваться к меняющимся условиям. Рассмотрим ключевые этапы этой эволюции:
1. Начало робототехники (1940-1960-е годы)
• Первые механизмы: Ранние роботы были достаточно примитивными и не обладали ИИ. В этот период роботы использовались в основном для выполнения механических задач, таких как сварка, сборка и упаковка, в автоматизированных производственных процессах.
• Теоретические основы: В это время начали закладываться теоретические основы искусственного интеллекта, включая работы Алана Тьюринга и Джона Маккарти. Концепция "машинного разума" начала набирать популярность, и идеи из области ИИ начали проникать в робототехнику.
2. Ранние роботизированные системы (1970-1980-е годы)
• Простая автоматизация: На этом этапе начали появляться промышленные роботы, такие как Unimate (первый промышленный робот, использовавшийся на заводах General Motors в 1961 году). Эти роботы выполняли простые автоматизированные задачи, но их возможности ограничивались заранее запрограммированными сценариями.
• Основы робототехники с ИИ: Роботы начали получать базовые алгоритмы, такие как распознавание объектов и простая навигация. Однако их "интеллект" был минимальным, и они не могли адаптироваться к изменениям в окружающей среде без вмешательства человека.
3. Интеграция ИИ и машинного обучения (1990-2000-е годы)
• Интеллектуальные системы: В этот период в робототехнику начинают активно внедряться алгоритмы машинного обучения, что дает роботам возможность учиться на основе опыта. Одним из ярких примеров становится робот ASIMO от Honda (2000 год), который был способен к некоторым сложным действиям, таким как ходьба, бег и взаимодействие с окружающими.
• Программируемые роботы: В этот период роботы начинают интегрировать более сложные алгоритмы, включая компьютерное зрение и распознавание речи. Роботы начинают понимать и интерпретировать информацию из окружающего мира, что открывает путь для создания более сложных и универсальных машин.
4. Роботы с повышенной автономией (2010-настоящее время)
• Самообучение и адаптация: Роботы начинают использовать более сложные модели ИИ, основанные на глубоких нейронных сетях и усиленном обучении. Например, Boston Dynamics представила робота Spot, который может не только выполнять физические задачи, такие как перемещение объектов или открывание дверей, но и адаптироваться к изменениям в окружении.
• Автономные автомобили и дроны: Роботы с ИИ начинают внедряться в сферы, где необходима высокая автономия. Автономные автомобили, такие как те, что разрабатывает Tesla, используют ИИ для принятия решений в реальном времени, анализируя данные с сенсоров и камер для управления движением.
• Роботы-помощники и сервисные роботы: В области обслуживания и медицины роботы, такие как
Pepper от SoftBank, становятся более интерактивными, обладая возможностями для распознавания эмоций и взаимодействия с людьми. В то же время роботы, такие как TUG в медицинских учреждениях, могут доставлять лекарства и медицинское оборудование.
5. Современные тренды и будущее (2020-е и далее)
• Гибридные системы с ИИ и робототехникой: Современные роботы используют несколько форм ИИ, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и машинное обучение, чтобы стать более универсальными. Например, роботы могут не только перемещаться, но и распознавать, что происходит в их окружении, анализировать ситуацию и принимать решения на основе полученных данных.
• Роботы-коллаборационисты: Современные роботы работают в тесном сотрудничестве с людьми, помогая им в сложных и опасных задачах. Примером может служить робот Cobot, который помогает людям в производственных процессах, делая работу быстрее и безопаснее.
Ключевые направления развития робототехники с ИИ:
1. Самообучение: Роботы, которые способны учиться на основе своих ошибок и опыта, становятся более автономными и эффективными.
2. Интерфейсы человек-робот: Современные роботы становятся более "человечными", улучшая взаимодействие с пользователем через распознавание жестов, речи и эмоций.
Список использованной литературы: 1. https://tdh.gov.tm/tk - официальный сайт Государственного информационного агентства Туркменистана.
© Чариева А., Гарлиева Дж., 2024
УДК 62
Шанепесова С.
Преподаватель института Телекоммуникаций и Информатики Туркменистана
Пенаева О.
Преподаватель института Телекоммуникаций и Информатики Туркменистана
Джанмырадов М.
Студент института Телекоммуникаций и Информатики Туркменистана
Башиммырадов О.
Студент института Телекоммуникаций и Информатики Туркменистана РИСКИ КИБЕРАТАК НА КРИТИЧЕСКУЮ ИНФРАСТРУКТУРУ И МЕТОДЫ ИХ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ
Аннотация
В последние годы кибератаки на критическую инфраструктуру становятся все более актуальной проблемой для государств и организаций по всему миру. В данной статье рассматриваются основные риски, связанные с кибератаками, а также методы их предотвращения. Анализируются примеры успешных атак и предлагаются рекомендации по улучшению защиты критической инфраструктуры.
Ключевые слова:
телекоммуникационные системы, широкополосные сети, беспроводная связь, инфраструктура связи, технологии передачи данных, интеграция сетей 1оТ (Интернет вещей),5G т ехнологии будущее телекоммуникаций, конвергенция сетей.
