Uma Nova Abordagem para Treinar Cobots com Pequenas Quantidades de Dados na Indústria 5.0

A aprendizagem de máquina é uma parte vital do mundo atual. Embora o slogan atual da Aprendizagem de Máquina seja “dados grandes são necessários para uma IA mais inteligente”. Todas as técnicas de aprendizagem de Inteligência Artificial requerem o treinamento de algoritmos com grandes dados. Coletar e armazenar esses dados leva tempo e requer um aumento na memória do computador. Na Indústria 5.0, a colaboração humano-robô é um desafio para a inteligência artificial (IA) e seus subdomínios. De fato, a integração de seus domínios é necessária. Muitas técnicas de IA são necessárias, variando de processamento visual a raciocínio simbólico, planejamento de tarefas a teoria da construção da mente, controle reativo a reconhecimento de ações e aprendizado. Caso contrário, os dois principais obstáculos para essa interação de fluxo de trabalho natural são a memorização de grandes dados e o Aprendizado de tempo que cresce exponencialmente com a complexidade do problema, especialmente. Neste artigo, propomos uma nova abordagem para treinar Cobots com Pequenas Quantidades de Dados no contexto da indústria 5.0, baseada na capacidade de bom senso inspirada na aprendizagem humana.