Для людей робота на виробництві стає все більш стресовою. Етапи роботи стають швидшими, продукція різноманітнішою. У той же час потрібно виробляти більше товарів, щоб належним чином забезпечити зростаюче населення світу. Роботи та Коботи можуть стати підтримкою для працівників і полегшити їх працю. Якщо робот сам розробляє рішення своїх завдань і знає, що людина збирається робити далі, він може підтримувати її найкращим чином в безпечній співпраці.
Автономні системи стають дедалі важливішими, коли мова йде про надто небезпечні, надто складні чи надто монотонні для людини завдання. Системи реагують на події в навколишньому середовищі та приймають відповідне рішення: сприймають, навчаються, думають і діють впевнено та розумно реагують на непередбачені зміни.
Автономні системи також пропонують великий потенціал для колаборативної робототехніки. Наприклад, вони можуть передбачити на основі досвіду, що працівнмк робитиме далі, і відповідно контролювати його рухи. Це передбачення рухів робить співпрацю безпечнішою та ефективнішою.
Якщо автономний робот знає бажаний кінцевий стан, він може використовувати відповідні алгоритми штучного інтелекту (ШІ), щоб отримати всі робочі кроки, необхідні для вирішення завдання. Окрім навчання з підкріпленням, ми також використовуємо біологічний штучний інтелект: цей ефективний спеціалізований штучний інтелект створено на основі інтелекту мурах, бджіл та інших комах.
Щоб увімкнути ці та інші навички інтелектуального робота, такі як пакування коробок або оцінка ваги, ШІ можна навчити за допомогою віртуально згенерованих наборів даних. Також використовується Sim2Real Learning — навчання в симуляціях або гібридних системах і виконання того, що було вивчено на реальному роботі.