物理人工智能的实践:推动人机交互的技术基础

在这篇文章中,我们探索了物理人工智能的完整开发生命周期——从数据收集和模型训练到边缘部署——并研究这些智能系统如何通过持续的反馈循环来学习理解、推理以及与物理世界交互。我们通过 Diligent Robotics 的 Moxi 来说明这一工作流程,Moxi 是一款移动操纵机器人,已在医院完成了超过 120 万次分娩,为临床工作人员节省了近 600,000 个小时,同时转变了医疗保健物流,并将宝贵的时间返回给患者护理。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
在我们之前的文章《用人工智能改变物理世界:智能自动化的下一个前沿》中,我们探讨了物理人工智能领域如何重新定义建筑、制造、医疗保健和农业等广泛行业。现在,我们将注意力转向这项技术背后的完整开发生命周期——创建智能系统的过程,这些系统不仅遵循指令,而且通过协作、预测需求和积极推动共同目标来真正与人类合作。为了说明这一工作流程的实际应用,我们将探索 Diligent Robotics 如何应用物理 AI 原理来开发移动机器人,以协助医院环境中的临床团队。我们还将分享希望实施物理人工智能解决方案以改善运营和客户体验的企业领导者的关键考虑因素。定义物理人工智能人类与机器之间的关系正在经历深刻的转变。最初是人类直接控制下的简单工具,现已发展成为复杂的合作伙伴关系,其中智能机器可以理解上下文、解释意图并做出自主决策。物理人工智能一词描述了一种交互式和迭代的系统。物理人工智能是一个元素以各种模式协同工作以理解、推理、学习并与物理世界交互的过程。在自主飞轮的每一步中,各个元素都在不断学习和改进,以适应旅程的下一步。这个过程从理解开始。在这里,我们将模型和算法与传感器、现实世界和模拟数据集成,并使用这些数据集进行推理。接下来,推理模型实时预测物理世界中将实现的动作。但这些智能系统的过程并不止于此——它们必须通过反馈循环不断迭代学习,以提高系统的整体性能。端到端物理