로봇 기술의 문제의 편집자는 미해결 온라인 설문 조사를 실시하고, 30의 가장 중요한 주제를 나열 로봇 전문가 전문가 팀을 조직하고 10 개 큰 과제로 나누어 그 수도 미래 5~10년에 상당한 영향.
그들이 제시 한 10 대 도전 과제는 다음과 같습니다.
1, 신소재 및 제조 프로그램
로봇 전문가들은 이러한 고급 모터, 기어 및 센서와 로봇을 만드는 종래의 방법에 국한되지 더 이상 같은 하나의 재료에 여러 가지 기능의 통합과 같은 인공 근육, 부드러운 로봇과 새로운 제조 방법을 사용하려고하기 시작했다. 그러나된다 초기 단계에서의 제조 방법의 대부분은, 그러나. A의 서로 다른 특성들의 조합, 그들은. 또한 다기능 재료 유도 모바일 통합을 달성하기 어려운 로봇이보다 효율적으로 설계 할 수 있도록 등 에너지 또는 에너지 저장, 수집 컴퓨터에, 당신은 새로운 방법을 사용할 필요, 새로운 방법은 또 다른 연구 방향이 물질이 환경이나자가 치료에 적응하는 시간이 지남에 따라 변경 될 수 있습니다하는 것이 바람직하다. 마이크로 제조 기술과 대규모 제조 기술을 혼합해야하지만 필요 더 많은 연구를하십시오.
2, 바이오닉 로봇 및 생물학적 하이브리드 로봇
자연은 로봇 전문가가 해결하려고하는 많은 문제를 해결했으며, 많은 사람들이 영감을 얻기 위해 생물학에 관심을 가지기도하고 생명 시스템을 로봇에 통합하려고 시도하고 있지만 근육을 복제하는 기계적 특성과 생물학적 시스템을 제공합니다 에너지 용량, 여전히 큰 병목 현상이 있습니다. 인공 근육 발달은 큰 진전을 이루었지만 근육의 견고성, 효율성, 활력 및 에너지 밀도를 개선해야합니다. 살아있는 세포는 로봇에 박혀있어 소형 로봇은 퍼즐에 힘을 실어 주지만자가 치유 및 내장형 감지와 같은 생체 인식 기능을 로봇에 내장하지만 이러한 부분을 통합하는 방법은 여전히 중요한 도전 과제입니다. 점점 더 많은 '로봇 기술' 자연의 비밀이지만 비행과 수영과 같은 능력 사이에서 동물이 어떻게 전환하여 다중 채널 플랫폼을 구축하는지 이해하기 위해서는 더 많은 것을해야합니다.
3, 에너지 및 에너지
에너지 저장은 모바일 로봇 분야의 주요 병목이며 무인 항공기, 전기 자동차 및 신 재생 에너지에 대한 수요 증가로 인해 배터리 기술이 발전했지만 근본적인 문제는 수년 동안 변하지 않았으므로 전지 개발하면서, 우리는 로봇의 전력 수요를 최소화하기 위해 노력하고, 그 에너지의 새로운 소스를 사용하자. 그 환경으로부터 에너지를 얻을 수 있도록하고 에너지는 약속이 연구 가치가 무선 연구를 통해 전송해야합니다.
4, 로봇 클러스터 처리 작업
단순한 로봇 메뚜기이 특정 작업을 수행하는 로봇의 대규모 교체를위한 저렴하고 더 유연한 솔루션이 될 수있다 다른 작업을 처리하기 위해 다른 구조로 조립한다. 작고 저렴 강력한 하드웨어 주변 환경의 간단한 로봇의 인식을, 자연 조류의 행동에서 볼 수있는 에너지를 시뮬레이션하는 인공 지능과 결합 할 수 있습니다. 그러나, 다른 크기의 로봇이 더 많은 일을 할 필요가 제어 할 수있는 가장 효과적인 방법을 달성하기 위해 작업 - 작은 그룹은 중앙에서 제어 할 수 있지만, 큰 그룹은 작은 그룹으로 다변화하고이 로봇은 또한 현실 세계에서 상황의 변화에 적응할 수있는보다 강력한 제조 할 필요가 제어하고, 또한 고의 또는 실수로 부상을 견딜 수있는 필요 ,. 보완 기능이있는 여러 로봇에 대한 더 많은 연구가 필요합니다.
5, 탐색 및 탐색
로봇의 주요 목적은 인간은 깊은 바다, 공간이나 재해 지역으로, 도달 할 수없는 곳 탐구하는 것입니다. 이것은 그들이 종종 매우 혼란하고 위험한 환경을 탐구하고 내비게이션지도 않고 그 전문과해야한다는 것을 의미한다. 주요 과제 작성을 포함 할 수 있습니다 여러 다른 신뢰성과 정확성을 사용할 수있는 동안 로봇이 자신의 모니터링 및 다시 설정을 수행 할 수 있도록 적응 배우고 네비게이션 시스템에 장애를 복구하고, 새로운 발견을 인식 할 수 있습니다. 이것은 높은 수준의 자율성을 필요로 데이터 소스는 세계의 이미지를 구축합니다.
6, 로봇 자체
깊은 학습 기계 식별 모드의 능력을 혁명 만이 적응 그들의 작업 과정에서 배울 수있는 로봇을 만들기 위해 모델 기반의 추론과 결합이 필요합니다. 이것은 인공 지능의 창조의 핵심 거짓말 중 하나입니다 자신의 한계를 인식하고 새로운 것을 배우는 법을 배우면 심화 학습에 필요한 수백만 가지 예제를 통해 배울 필요없이 제한된 데이터 세트에서 빠르게 학습하는 시스템이 만들어집니다 인간 지능에 대한 우리의 더 깊은 이해가 이러한 문제를 해결하는 열쇠가 될 것입니다.
7, 두뇌 기계 인터페이스
BCI는 완벽하게 진보 할 수 로봇 제어 수 있지만 또한 그들이 인류의 정신 상태를 이해하는 데 도움이 단지 로봇 명령과 통신 할 수있는보다 빠르고 자연스러운 방법을 증명하거나 할 수 있습니다. 전류 측정 뇌의 대부분 활동 모두 비용과 번거로운 절차 때문에 작동 할 수있는 간단하고 저전력 및 무선 장치에 두뇌 활동을 읽었 때문에 부정확 매우 중요 할 것이다, 그들은 또한 교육, 교정 및 적응을 확장하는 경향이있다. 그리고 안구 운동이나 근육 신호 읽기와 같은 간단한 기술보다 성능이 월등히 우수 할 지 여부는 아직 알려지지 않았습니다.
8, 사회적 상호 작용
로봇이 인간의 삶을 입력 할 경우, 그들은 인간에 대처하는 법을 배워야 할 필요가있을 것이다. 그러나 우리는 인간 행동의 거의 특정 모델을 가지고 있기 때문에 이것은 간단하지 않다, 우리의 타고난 인간 본성의 복잡성을 과소 평가하기 쉽다. 사회 로봇은 자신의 문화와 사회 환경을, 같은 얼굴 표정이나 목소리의 톤 미묘한 사회적 신호를 인식 이해 할 수 있어야하고, 자신의 정신 상태를 가진 사람들의 상호 작용에 있는지, 인간과 의사 소통을 맞게 모델링 단기간의 관계 또는 프로세스 간의 장기적인 관계.
9, 의료용 로봇
의학 로봇 장치를 사용하는 외과 의사의 능력을 향상시키기 위해 가까운 장래에 큰 영향을 미칠 것이다 로봇이 정상이었다 분야 중 하나이지만, 주요 과제는 위험도가 높은 환경에서 이러한 시스템의 자율성을 증가시키는 것이다. 로봇 자동화 Assistant는 다양한 시나리오와 상황 인식의 신체 구조를 확인하고 다른 시나리오의 요구를 이해하는 음성 명령을 사용할 수있게 할 수 있어야합니다. 수술에, 자동화 로봇, 일반적인 단계의 수술을 수행 할 수있는 많은 질병으로 의사를 수 복잡한 환자. 인체 내부의 마이크로 로봇의 동작이 향후 인기 희망하지만, 이러한 로봇의 사용은 여전히 효율적으로 추적 할 수있는 교통 시스템 및 제어 방법을 포함하여 많은 장애물이다에, 키는 기존의 치료를 개선하기위한 방법을 찾는 것입니다 .
10, 로봇 윤리 및 안전
앞서 도전 하나 하나 극복으로, 로봇은 점차 우리의 삶에 통합 될 것이다, 그러나 이러한 발전은 새로운 윤리적 딜레마를 만드는 것입니다. 가장 중요한 것은 우리가 할 수있다 로봇에 의존 이상. 이것은 인간이 일부 손실 될 수있다 사람들이 실패 할 경우 로봇에 책임을 전가 할 수 있도록 기술과 능력, 우리는 실패의 경우에 상황을 제어 할 수 있도록. 우리는 결국 로봇에 위탁 감독의 윤리적 인 이유로 작업에 대한 인간을해야합니다. 인간의 행동이 효과적으로 작동하는 데 필요한 일상적인 활동 및 제한 로봇과 인공 지능의 일부를 수용 할 수 있도록 변경 때문에 그것은 또한 사람들의 자기 결정을 줄일 수 있습니다.