Big Data Processing တွင် Robotics အသုံးချမှုများ

Big Data Processing တွင် Robotics အသုံးချမှုများ

ရိုဘော့တစ်နှင့် ကြီးမားသောဒေတာနည်းပညာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် အလျင်အမြန်တိုးတက်နေပြီး အပြန်အလှန်အားဖြည့်ပေးနေပါသည်။ ခေတ်မီရိုဘော့များသည် ထပ်ခါတလဲလဲပြုလုပ်သော စက်ပိုင်းဆိုင်ရာအမိန့်များကို လုပ်ဆောင်သည့် ရိုးရိုးစက်များမဟုတ်တော့ဘဲ ၎င်းတို့၏ပတ်ဝန်းကျင်ကို အာရုံခံနိုင်စွမ်း၊ ဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်နိုင်စွမ်းနှင့် အတွေ့အကြုံမှ သင်ယူနိုင်စွမ်းသော ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သောစနစ်များဖြစ်သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ ကြီးမားသောဒေတာသည် အဖိုးတန်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်လုပ်ရန် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သော ကြီးမားသောဒေတာအစုံပုံစံဖြင့် လောင်စာဆီပေးသည်။ ရိုဘော့တစ်နှင့် ကြီးမားသောဒေတာတို့ ဆုံတွေ့သောအခါ၊ စက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များ၊ အများပြည်သူဝန်ဆောင်မှုများ၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးတို့ကို ပိုမိုထိရောက်မှု၊ တိကျမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ပေးသည့် အသုံးချမှုအမျိုးမျိုး ပေါ်ပေါက်လာပါသည်။

ရိုဘော့တစ်နှင့် Big Data အကြား ဆက်နွယ်မှုကို နားလည်ခြင်း

စက်ရုပ်များသည် အခြေခံအားဖြင့် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများ၊ အာရုံခံကိရိယာများ၊ actuator များနှင့် ထိန်းချုပ်မှုဆော့ဖ်ဝဲလ်များကို ပေါင်းစပ်ထားသော ဆိုက်ဘာ-ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ကိရိယာများဖြစ်သည်။ စက်ရုပ်များသည် ကင်မရာများ၊ LiDAR၊ IMU၊ GPS၊ force sensor များ၊ အပူချိန် sensor များ စသည်တို့ကဲ့သို့သော အာရုံခံကိရိယာများမှ စဉ်ဆက်မပြတ်ဒေတာစီးကြောင်းကို ထုတ်လုပ်သည်။ ဤဒေတာသည် ပမာဏများပြားပြီး အမြန်နှုန်းမြန်ဆန်သည် (streaming/real-time) နှင့် format အမျိုးမျိုးရှိသည် (ရုပ်ပုံများ၊ ဗီဒီယိုများ၊ ဂဏန်းအချက်ပြမှုများ၊ စာသားမှတ်တမ်းများ)။ ဤဝိသေသလက္ခဏာသုံးခုသည် big data ၏ အယူအဆနှင့် တူညီသည်။

ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနဲ့၊ big data တွေဟာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရလဒ်တွေဟာ dashboard တွေပေါ်မှာပဲ ရပ်တန့်မနေစေဖို့အတွက် လက်တွေ့ကမ္ဘာက "executors" တွေ လိုအပ်ပါတယ်။ ရိုဘော့တွေဟာ ကုန်ပစ္စည်းတွေ ရွှေ့ပြောင်းခြင်း၊ ပါဆယ်တွေ စီစစ်ခြင်း၊ စစ်ဆေးခြင်းတွေ ပြုလုပ်ခြင်း၊ ဆေးဝါးတွေ ပို့ဆောင်ခြင်းနဲ့ စိုက်ပျိုးမြေတွေကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းစတဲ့ ဒေတာအခြေပြု ဆုံးဖြတ်ချက်တွေကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်တဲ့ ကိရိယာတွေ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် big data processing မှာ ရိုဘော့တွေဟာ ဒေတာထုတ်လုပ်တဲ့ ရိုဘော့တွေအကြောင်းသာမက စွမ်းဆောင်ရည်တိုးတက်စေပြီး ပိုမိုစမတ်ကျတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချမှတ်နိုင်ဖို့ ကြီးမားတဲ့ ဒေတာတွေကို ဘယ်လိုအသုံးချလဲဆိုတာလည်း ပါဝင်ပါတယ်။

ရိုဘော့စနစ်များတွင် Big Data Processing Architecture

တကယ့်အကောင်အထည်ဖော်မှုတွေမှာ robotic data processing ဟာ ​​edge computing နဲ့ cloud computing တို့ကို ပေါင်းစပ်ထားလေ့ရှိပါတယ်။

၁။ အစွန်း (ရိုဘော့ပေါ်တွင် သို့မဟုတ် အနီးတွင်): လမ်းကြောင်းပြခြင်း၊ တိုက်မှုရှာဖွေခြင်း၊ မော်တာထိန်းချုပ်မှုနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ပြောင်းလဲမှုများကို တုံ့ပြန်ခြင်းကဲ့သို့သော အချိန်နှင့်တပြေးညီ လိုအပ်ချက်များအတွက် မြန်ဆန်သော လုပ်ဆောင်မှု။ အစွန်းသည် နှောင့်နှေးမှုကို လျှော့ချပေးသည်။
၂။ Cloud/Datacenter: အကြီးစား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်လေ့ကျင့်မှု၊ fleet သင်ယူမှုနှင့် သမိုင်းဝင်သိုလှောင်မှု။
၃။ ဒေတာပိုက်လိုင်း- အာရုံခံကိရိယာဒေတာကို ဖမ်းယူ၊ သန့်စင်၊ မှတ်ချက်ရေး (အညွှန်းတပ်)၊ အချိန်နှင့်တစ်ပြိုင်တည်းချိန်ကိုက်ပြီးနောက် စာရင်းအင်း သို့မဟုတ် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရစ်သမ်များကို အသုံးပြု၍ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည်။

ကိစ္စအများစုတွင်၊ bandwidth နှင့် သိုလှောင်မှုကုန်ကျစရိတ်များသည် အကန့်အသတ်ရှိနိုင်သောကြောင့် စက်ရုပ်များသည် raw data အားလုံးကို ပေးပို့မည့်အစား cloud သို့ summaries (telemetry) များပေးပို့သည်။ သို့သော်၊ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်မှု ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကဲ့သို့သော application အချို့အတွက်၊ ကင်မရာနှင့် LiDAR footage ကဲ့သို့သော raw data များသည် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်မှုအတွက် အသုံးဝင်သောကြောင့် စုဆောင်းနေဆဲဖြစ်သည်။

ထုတ်လုပ်ရေးလုပ်ငန်းတွင် အသုံးချမှုများ- ရိုဘော့များနှင့် ထုတ်လုပ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများ

ခေတ်မီစက်ရုံများတွင် စက်မှုလုပ်ငန်းသုံးရိုဘော့များသည် ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းတိုးမြှင့်ရန်အတွက် IoT စနစ်များနှင့် big data analytics များနှင့်အတူ လုပ်ဆောင်ကြသည်။ တပ်ဆင်ရိုဘော့များ၊ ဂဟေဆက်ရိုဘော့များနှင့် ထုပ်ပိုးရိုဘော့များသည် လည်ပတ်မှုအချိန်များ၊ တုန်ခါမှုအဆင့်များ၊ ပါဝါသုံးစွဲမှုနှင့် အလုပ်အရည်အသွေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။ ထို့နောက် ဤဒေတာကို အောက်ပါအတိုင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည်-

– လုပ်ငန်းစဉ် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း- အတားအဆီးများကို ရှာဖွေခြင်း၊ ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းအမြန်နှုန်းကို ချိန်ညှိခြင်းနှင့် ရပ်တန့်ချိန်ကို လျှော့ချခြင်း။
– ကွန်ပျူတာအမြင်အခြေပြု အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှု- စက်ရုပ်များရှိ ကင်မရာများသည် ထုတ်ကုန်ချို့ယွင်းချက်များကို အလိုအလျောက်စစ်ဆေးသည်။ စစ်ဆေးမှုရလဒ်များကို ထုတ်လုပ်မှုဒေတာနှင့် ပေါင်းစပ်၍ ပြဿနာများ၏ရင်းမြစ်ကို ဖော်ထုတ်သည်။
– ကြိုတင်ခန့်မှန်း ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု- ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု မော်ဒယ်များသည် စက်ရုပ်မော်တာ တုန်ခါမှု သို့မဟုတ် အပူချိန်တွင် ပုံမှန်မဟုတ်သော ပုံစံများကို ထောက်လှမ်းသောကြောင့် ချို့ယွင်းမှုများ မဖြစ်ပွားမီ ကာကွယ်နိုင်ပါသည်။

ဤချဉ်းကပ်မှုဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းသည် အလိုလိုသိစိတ်အပေါ်တွင်သာ မူတည်ခြင်းမဟုတ်ဘဲ ကြီးမားသော၊ စဉ်ဆက်မပြတ် အပ်ဒိတ်လုပ်ထားသော ထုတ်လုပ်မှုဒေတာအစုံများမှ အထောက်အထားများအပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။

ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးနှင့် ဂိုဒေါင်- ရိုဘော့ယာဉ်စု စီစဉ်ဖွဲ့စည်းခြင်း

အီလက်ထရွန်းနစ်ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးဂိုဒေါင်များနှင့် ဖြန့်ဖြူးရေးစင်တာများသည် စင်များကိုကောက်ယူရန်၊ ပါဆယ်များပို့ဆောင်ရန် သို့မဟုတ် ကုန်ပစ္စည်းများကိုစီရန် မိုဘိုင်းရိုဘော့များကို မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ အဓိကစိန်ခေါ်မှုမှာ တစ်ပြိုင်နက်တည်း ရာပေါင်းများစွာ သို့မဟုတ် ထောင်ပေါင်းများစွာသော ရိုဘော့လှုပ်ရှားမှုများကို စီမံခန့်ခွဲရန်ဖြစ်သည်။ ဤနေရာတွင် ကြီးမားသောဒေတာသည် အရေးပါလာသည်။

ဂိုဒေါင်စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များသည် ရွေ့လျားမှု၊ လမ်းကြောင်းသိပ်သည်းဆ၊ ကောက်ယူချိန်နှင့် ဝယ်လိုအားပုံစံများဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းပါသည်။ Big Data Analytics ဖြင့် ကုမ္ပဏီများသည် အောက်ပါတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်-

– လမ်းကြောင်းများနှင့် အချိန်ဇယားကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း- အယ်လဂိုရီသမ်သည် လမ်းကြောင်းပိတ်ဆို့မှုကို ခန့်မှန်းပြီး ရိုဘော့များကို တစ်ခုနှင့်တစ်ခု မနှောင့်ယှက်စေရန် စီစဉ်ပေးသည်။
– ဝယ်လိုအား ခန့်မှန်းချက်- သမိုင်းဝင် အမှာစာဒေတာကို အဆင်ပြေသောနေရာများတွင် အများဆုံးဝယ်ယူသော ပစ္စည်းများကို စီစဉ်ရန် အသုံးပြုသည်။
– ယာဉ်စုစွမ်းဆောင်ရည် အကဲဖြတ်ခြင်း- စက်ရုပ်တစ်ခုစီ၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ အမှားနှုန်းနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုလိုအပ်ချက်များကို အကဲဖြတ်ပါ။

ရလဒ်အနေဖြင့် ပို့ဆောင်မှုပိုမိုမြန်ဆန်ခြင်း၊ လည်ပတ်စရိတ်များ လျော့နည်းခြင်းနှင့် မှာယူမှုဖြည့်ဆည်းမှုတိကျမှု တိုးတက်လာခြင်းတို့ ဖြစ်ပါသည်။

ကျန်းမာရေး- ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရိုဘော့များနှင့် လူနာဒေတာ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် စက်ရုပ်များကို တိကျသောခွဲစိတ်မှု၊ ပြန်လည်ထူထောင်ရေးနှင့် ဆေးဝါးနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပစ္စည်းကိရိယာများ ပို့ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော ဆေးရုံဝန်ဆောင်မှုများအတွက် အသုံးပြုကြသည်။ Big data processing သည် စက်ရုပ်များ ပိုမိုဘေးကင်းပြီး ပိုမိုထိရောက်စေရန် ကူညီပေးသည်၊ ဥပမာအားဖြင့်-

– ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- ခွဲစိတ်ကုသမှုစက်ရုပ်များကို CT-scan သို့မဟုတ် MRI အချက်အလက်များနှင့် ပေါင်းစပ်၍ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းစီစဉ်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သည်။
– လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြန်လည်ထူထောင်ရေး စက်ရုပ်- လူနာလှုပ်ရှားမှုဒေတာကို အစည်းအဝေးတစ်ခုမှတစ်ခုသို့ စုဆောင်းပြီး ပိုမိုစိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသော လေ့ကျင့်ခန်းအစီအစဉ်ကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရန် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည်။
– အာရုံခံကိရိယာအခြေပြု လူနာစောင့်ကြည့်ခြင်း- ရိုဘော့များ သို့မဟုတ် ဝတ်ဆင်နိုင်သော စက်ပစ္စည်းများသည် အရေးပေါ်အခြေအနေများကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ထောက်လှမ်းနိုင်သည့် စဉ်ဆက်မပြတ်ဒေတာများကို ထုတ်လုပ်ပေးသည်။

သို့သော်လည်း ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍသည် မြင့်မားသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလုံခြုံရေးစံနှုန်းများကိုလည်း တောင်းဆိုပါသည်။ လူနာဒေတာကို ကုဒ်ဝှက်ခြင်း၊ တင်းကျပ်သော ဝင်ရောက်ခွင့်ထိန်းချုပ်မှုများနှင့် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းလိုက်နာမှုများမှတစ်ဆင့် ကာကွယ်ရမည်။

တိကျသော စိုက်ပျိုးရေး- ရိုဘော့များသည် အချက်အလက်စုဆောင်းသူများနှင့် အကောင်အထည်ဖော်သူများအဖြစ်

တိကျသော စိုက်ပျိုးရေးသည် မြေဆီလွှာ၊ အစိုဓာတ်၊ အာဟာရဓာတ်များနှင့် အပင်ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းရန် ရိုဘော့များ၊ ဒရုန်းများနှင့် လယ်ကွင်းအာရုံခံကိရိယာများကို အသုံးပြုသည်။ ထို့နောက် ဤကြီးမားသောဒေတာကို သင့်လျော်သောလုပ်ဆောင်ချက်များကို ဆုံးဖြတ်ရန် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည်-

– မြေမြေပုံရေးဆွဲခြင်း- ဒရုန်းများသည် အာဟာရချို့တဲ့နေသော သို့မဟုတ် ပိုးမွှားများကျရောက်နေသော နေရာများကို ထောက်လှမ်းရန် ဘက်စုံရောင်စဉ်ပုံရိပ်များကို ရယူကြသည်။
– ရွေးချယ်ပက်ဖျန်းခြင်း- ပက်ဖျန်းစက်ရုပ်များသည် ပိုးသတ်ဆေးများကို လိုအပ်သောနေရာများတွင်သာ ပက်ဖျန်းပေးသောကြောင့် ကုန်ကျစရိတ်နှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာသက်ရောက်မှုများကို လျှော့ချပေးပါသည်။
– သီးနှံအထွက်နှုန်းခန့်မှန်းချက်- ရာသီဥတုဒေတာ၊ မြေဆီလွှာအခြေအနေနှင့် သီးနှံသမိုင်းကြောင်းကို ပေါင်းစပ်၍ ထုတ်လုပ်မှုခန့်မှန်းသည်။

စက်ရုပ်များနှင့် big data ပေါင်းစပ်မှုသည် စိုက်ပျိုးရေးကို ရေအသုံးပြုမှု ပိုမိုထိရောက်စွာအသုံးပြုလာစေရန်၊ ပိုမိုထိရောက်စွာအသုံးပြုလာစေရန်နှင့် ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ပိုမိုသဟဇာတဖြစ်အောင် မောင်းနှင်နေပါသည်။

စမတ်မြို့များနှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံ- ဒေတာအခြေပြု အလိုအလျောက် စစ်ဆေးခြင်း

စစ်ဆေးရေးစက်ရုပ်များ—မြေပြင်စက်ရုပ်များနှင့် ဒရုန်းများ နှစ်မျိုးလုံး—ကို တံတားများ၊ ရထားလမ်းများ၊ ဓာတ်အားလိုင်းများ၊ ပိုက်လိုင်းများနှင့် မြင့်မားသောအဆောက်အအုံများကို စစ်ဆေးရန်အတွက် ပိုမိုအသုံးပြုလာကြသည်။ စက်ရုပ်များသည် ဓာတ်ပုံများ၊ ဗီဒီယိုများ၊ အပူဒေတာနှင့် LiDAR ဒေတာများကို ကြီးမားသောအတိုင်းအတာဖြင့် စုဆောင်းနိုင်သည်။ Big data analytics သည် အောက်ပါတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်-

– အလိုအလျောက် ပျက်စီးမှု ထောက်လှမ်းခြင်း- ကွန်ပျူတာ အမြင်အာရုံ မော်ဒယ်များသည် ရုပ်ပုံထောင်ပေါင်းများစွာမှ အက်ကွဲကြောင်းများ၊ သံချေးတက်ခြင်း သို့မဟုတ် ပုံပျက်ခြင်းကို ဖော်ထုတ်ပေးသည်။
– အန္တရာယ်အခြေပြု ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု- သမိုင်းဝင်ဒေတာများသည် အန္တရာယ်အရှိဆုံး သို့မဟုတ် သက်ရောက်မှုအရှိဆုံး ပိုင်ဆိုင်မှုများကို ပြုပြင်ရန် ဦးစားပေးရန် ကူညီပေးသည်။
– ကုန်ကျစရိတ် သက်သာစေခြင်း- စစ်ဆေးမှုများကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ပြုလုပ်နိုင်ခြင်း၊ အများပြည်သူ ဝင်ရောက်ခွင့်ကို ပိတ်ရန် သို့မဟုတ် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုများကို ရပ်တန့်ရန် လိုအပ်ချက်ကို လျှော့ချပေးခြင်း။

ထို့အပြင်၊ စစ်ဆေးမှုဒေတာသည် အချိန်နှင့်အမျှ အခြေခံအဆောက်အအုံအခြေအနေများ၏ “မှတ်တမ်း” တစ်ခုကိုလည်း ဖွဲ့စည်းပေးသောကြောင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုဆုံးဖြတ်ချက်များသည် ပိုမိုတိကျမှန်ကန်ပါသည်။

အဓိကစိန်ခေါ်မှုများ- ဒေတာ၊ လုံခြုံရေးနှင့် ကျင့်ဝတ်

၎င်း၏ ကြီးမားသော အလားအလာရှိနေသော်လည်း၊ ရိုဘော့တစ်နှင့် ကြီးမားသောဒေတာ ပေါင်းစပ်မှုသည် အရေးကြီးသော စိန်ခေါ်မှုများစွာနှင့် ရင်ဆိုင်နေရသည်-

၁။ ဒေတာ အရည်အသွေးနှင့် တသမတ်တည်းရှိမှု- အာရုံခံကိရိယာများသည် ဆူညံနိုင်ပြီး ဒေတာများ ပျောက်ဆုံးနိုင်ပြီး စက်ပစ္စည်းများအကြား ဒေတာဖော်မတ်များ ကွဲပြားနိုင်သည်။ ခိုင်မာသော ဒေတာသန့်စင်မှု စံနှုန်းများနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်များ လိုအပ်ပါသည်။
၂။ နှောင့်နှေးမှုနှင့် ချိတ်ဆက်မှု- Cloud ကို မှီခိုသော ရိုဘော့များသည် ကွန်ရက်ပြတ်တောက်မှုများကို ခံရနိုင်ခြေရှိသည်။ ထို့ကြောင့် hybrid edge-cloud ဒီဇိုင်းသည် မကြာခဏ ဖြေရှင်းချက်ဖြစ်သည်။
၃။ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး- ကွန်ရက်နှင့် ချိတ်ဆက်ထားသော ရိုဘော့များသည် ဟက်ခ်ခံရနိုင်ခြေရှိသည်။ တိုက်ခိုက်မှုများသည် ဒေတာများကိုသာမက ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများကိုပါ အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေနိုင်သည်။ ကုဒ်ဝှက်ခြင်း၊ အထောက်အထားစိစစ်ခြင်းနှင့် လုံခြုံရေးစောင့်ကြည့်ခြင်းကို ဦးစားပေးရမည်။
၄။ လျှို့ဝှက်ရေးနှင့် ကျင့်ဝတ်- အများပြည်သူနေရာများရှိ စက်ရုပ်များသည် လူ့မျက်နှာများ သို့မဟုတ် အပြုအမူများကို မှတ်တမ်းတင်နိုင်သည်။ ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုသည် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုရှိရမည်၊ အရေးကြီးသောဒေတာများ စုဆောင်းမှုကို အနည်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ရမည်ဖြစ်ပြီး သက်ဆိုင်ရာစည်းမျဉ်းများနှင့် ကိုက်ညီရမည်။

ကောင်းမွန်သောဒေတာအုပ်ချုပ်မှုကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းမရှိဘဲ၊ အဆင့်မြင့်နည်းပညာသည် လူမှုရေးနှင့် ဥပဒေရေးရာအန္တရာယ်များကို အမှန်တကယ်ဖန်တီးနိုင်သည်။

အနာဂတ်- ယာဉ်စုသင်ယူမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သော ရိုဘော့များ

အလားအလာအရှိဆုံး လမ်းညွှန်ချက်များထဲမှ တစ်ခုမှာ စက်ရုပ်များစွာ စုပေါင်းသင်ယူခြင်းဖြစ်သည့် fleet learning သဘောတရားဖြစ်သည်။ စက်ရုပ်တစ်ခုသည် အခြေအနေအသစ်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိသောအခါ သို့မဟုတ် ၎င်း၏ မဟာဗျူဟာကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေသောအခါ၊ ထိုအသိပညာကို cloud ရှိ မော်ဒယ်အပ်ဒိတ်များမှတစ်ဆင့် အခြားစက်ရုပ်များနှင့် "မျှဝေ" နိုင်သည်။ ၎င်းသည် စနစ်၏ ಒಟ್ಟಾರೆစွမ်းရည်များကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည်။

ထို့အပြင်၊ deep learning နှင့် reinforcement learning အပါအဝင် AI မော်ဒယ်များတွင် တိုးတက်မှုများသည် စက်ရုပ်များအား ရှုပ်ထွေးသောပတ်ဝန်းကျင်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် big data ကို အသုံးချနိုင်စေပါသည်။ စက်ရုပ်များသည် static map များကို လိုက်နာနိုင်ရုံသာမက ခန့်မှန်းချက်များပြုလုပ်နိုင်ခြင်း၊ အန္တရာယ်များကို အကဲဖြတ်နိုင်ခြင်းနှင့် သမိုင်းဝင်နှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီဒေတာများအပေါ် အခြေခံ၍ အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်ချက်များကို ရွေးချယ်နိုင်ခြင်းတို့ကိုလည်း ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။

နိဂုံး

Big data processing မှာ robotics တွေကို အသုံးပြုခြင်းက ကဏ္ဍအသီးသီးမှာ အသွင်ပြောင်းဖို့ အခွင့်အလမ်းတွေကို ဖွင့်လှစ်ပေးပါတယ်။ Robots တွေက data အမြောက်အမြားကို ထုတ်လုပ်ပေးပြီး Big data ကတော့ အဲဒီ data တွေကို သက်ရောက်မှုရှိတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေအဖြစ် ပြောင်းလဲဖို့ နည်းလမ်းတွေကို ပံ့ပိုးပေးပါတယ်။ ထုတ်လုပ်မှုနဲ့ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးကနေ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ စိုက်ပျိုးရေးနဲ့ အခြေခံအဆောက်အအုံ စစ်ဆေးခြင်းအထိ၊ ဒီနှစ်ခုပေါင်းစပ်မှုက ထိရောက်မှု၊ လုံခြုံရေးနဲ့ ဝန်ဆောင်မှုအရည်အသွေးကို တိုးတက်စေပါတယ်။ ဒါပေမယ့် ဒီနည်းပညာက လူ့အဖွဲ့အစည်းအတွက် အကျိုးကျေးဇူးတွေကို အမြင့်ဆုံးရရှိစေဖို့အတွက် data အရည်အသွေး၊ latency၊ လုံခြုံရေးနဲ့ privacy နဲ့ ဆက်စပ်တဲ့ စိန်ခေါ်မှုတွေကို အလေးအနက်ထား ဖြေရှင်းရပါမယ်။ edge computing၊ cloud analytics နဲ့ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနဲ့အတူ Big data-driven robotics ရဲ့ အနာဂတ်ဟာ နေ့စဉ်ဘဝထဲကို ပိုမိုလိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ပြီး ပေါင်းစပ်လာပါလိမ့်မယ်။