ما يقوم به المهندسون والعلماء عندما يقومون بإجراء محاكاة هو أمر خاص للغاية. تتيح لهم هذه المحاكاة استكشاف كيفية عمل الأشياء بطريقة مشابهة للعب بلعبة رقمية. المحاكاة باستخدام تقنيات مثل MINYUE الروبوتات ذات الذكاء الاصطناعي تساعدنا في التنبؤ بالنتائج الواقعية، تمامًا كما يوضح اللعب باستخدام لعبة حدث مستقبلي محتمل. لكن قبل أن نبدأ بلعب ألعابنا الرقمية، من الضروري التأكد من أنها تعمل بشكل صحيح. يُعرف هذا التحقق باسم "التحقق من صحة المحاكاة الواقعية". في جوهره، السبب الرئيسي الذي نحتاج إليه هو لأنه يمنحنا الثقة بأن ما نكتشفه بمساعدة هذه التقنيات الرقمية هو صحيح.
الآن دعونا نفكر بشيء نحبه جميعًا — صنع البسكويت. ماذا يحدث إذا كنت تتبع وصفة بسكويتك المفضلة، لكن القياسات غير صحيحة؟ ماذا تعتقد أن会发生 إذا؟ قد يؤدي ذلك حتى إلى جعل البسكويت طعمه سيئًا أو لا يشبه البسكويت إطلاقًا. لهذا السبب يجب التحقق حتى من نماذج المحاكاة. إذا لم يتم اختبارها بشكل صحيح، فإن الحصول على نتائج صحيحة يصبح كاللعبة الحظ. تمامًا كما تريد أن تكون حذرًا في اتباع الوصفة لضمان أن يكون البسكويت لذيذًا، يجب علينا أيضًا تجربة هذه النماذج للتأكد من أنها تعطينا ما يسمى بالحقيقة.
الآن دعونا نركز على موضوع آخر نعرفه جميعًا. تخيلوا جسرًا تسير عليه السيارات. لا تريدون أن يكون هذا الجسر هشًا ويتصدع عندما تكون هناك سيارات عليه، أليس كذلك؟ هذا هو السبب الذي يجعل من الضروري للغاية أن تكون نماذج المحاكاة الخاصة بـ MINYUE صلبة وموثوقة. نختبر نماذج المحاكاة لدينا كما يفعل المهندسون مع الجسور لضمان أنها آمنة. نختبرها في بيئات وظروف مختلفة لنرى إذا كانت قادرة على تحمل كل ما تقدمه العالم الحقيقي. وبهذه الطريقة، يمكننا أن نكون أكثر ثقة بأن محاكاتنا صالحة وموثوقة. الذكاء الاصطناعي المتجسد التي تكون صلبة وموثوقة. نقوم باختبار نماذج المحاكاة الخاصة بنا تحت ضغوط شديدة كما يقوم المهندسون باختبار الجسور لضمان سلامتها. نختبرها في بيئات وظروف مختلفة لمعرفة إذا كانت قادرة على تحمل كل ما يقدمه العالم الحقيقي. وبفضل ذلك، يمكننا أن نثق أكثر بصلاحية وموثوقية محاكاتنا.
غالبًا ما نفكر في ما إذا كان ما يقوله صديق لنا صحيح عندما نسمعه يروي قصة. هذا عادة صحية، لأنه يعني أننا ننتقد المعلومات التي نستهلكها. نحن بحاجة إلى القيام بالشيء نفسه عندما ننظر إلى نتائج محاكاة لدينا. لهذا السبب تعتبر التحقق من الصحة (التحقق) أمرًا مهمًا. يمكننا تأكيد أن هذا الظاهرة تحدث بالفعل، ضمن البيانات والطرق الحالية لمحاكاتنا. إنها مثل التحقق من أن حكاية صديقك متسقة مع ما تعرفه بالفعل. إذا كانت كذلك، فإنك تثق بها بسهولة أكبر.
هل قمت يومًا بإكمال لغز؟ إنه مثل، تعرف مدى الرضا الذي يشعر به الشخص عندما تناسب القطع بعضها البعض بشكل مثالي. هذا هو الطريق الذي نريده، لأن نماذج المحاكاة الخاصة بنا يجب أن تعمل في بيئة تحتوي على بيانات حقيقية. عند التحقق من صحة هذه النماذج، نتأكد من أن المعلومات التي توفرها تتوافق مع ما نلاحظه في العالم الحقيقي. هذا مهم لأنه يساعدنا في اتخاذ تنبؤات وقرارات أكثر إدراكًا بناءً على البيانات المتاحة. يُطلق عليهم أن نماذجنا قد تم ضبطها لتتناسب مع التجارب الفعلية ويمكننا الوثوق بالتنبؤات الخاصة بها أكثر.
كما نستخدم النماذج وكذلك MINYUE روبوت ذكاء اصطناعي في التحليل والمحاكاة لمساعدتنا على التنبؤ بسلوك أصحاب المصلحة استجابةً لخططنا، يجب أن نتأكد من أن نماذجنا تمثل الواقع ويمكن الوثوق بها.
الثقة هي جزء لا يتجزأ من حياتنا. نحن نتوقع أن يستمر كتابنا المفضل، كما تفعل أنت، في سرد قصة جيدة، ونتوقع أن توفر لنا نماذج المحاكاة معلومات دقيقة. لغرس هذه الثقة يجب علينا استثمار الوقت لاختبار وتصحيح هذه النماذج بشكل كامل. بهذه الطريقة، يمكننا أن نثق بنسبة 100% في صحتها وموثوقيتها. يمكن أن يعني ذلك الشعور بالثقة بأننا نستخدم هذه الأدوات الرقمية لفهم العالم بشكل أفضل واتخاذ قرارات مدروسة.
شركة بيجينغ مينيوه التكنولوجيا المحدودة، باعتبارها واحدة من الشركات الرائدة عالميًا في مجال التطبيقات الذكية غير التعليمية لروبوتات الصناعة. نتخصص في التصنيع الذكي المرنة مع نظام اتخاذ القرار الذكي RobotSmart الخاص بنا الذي تم تطويره ذاتيًا، ونظام الرؤية الذكية SmartVision - نظام رؤية الضوء الهيكلي ثنائي العدسة، ونظام تتبع الخياطة بالليزر SmartEye. نقدم جيلًا جديدًا من حلول اللحام والقطع الذكية للروبوتات.
استخدام وظيفة البحث والتتبع، مسح خياطة اللحام، تأكيد موقع ومعلومات خياطة اللحام، تصحيح موقع خياطة اللحام بين الرسم ثلاثي الأبعاد والقطعة الفعلية، وحل مشكلة اللحام المنحرف بسبب أخطاء المواد الواردة والتشوه الحراري.
توفير روبوت لحام قوي مع تحميل أمامي، تحميل جانبي، تحميل مقلوب، تركيب على جسر، تخطيط ذكي للمسار لأكثر من روبوت، محاور خارجية متعددة، وموضع للعمل التعاوني. تحقيق محاكاة حركة الروبوت، كشف الاصطدامات، تجنب النقاط الحرجة وكشف حدود المحاور.
سريع، دقيق، بدون أي برمجة تمامًا، بكفاءة ودقة عالية. يحل مشكلة العملية التعليمية المعقدة للروبوتات التقليدية ويوفر وقت التوقف الناتج عن عملية التعليم.
EN
AR
HR
NL
FR
DE
EL
HI
IT
JA
KO
PT
RO
RU
ES
TL
IW
ID
LV
LT
SR
SK
UK
VI
GL
HU
TH
TR
FA
AF
MS
MK
HY
AZ
KA
UR
BN
LA
MN
KK
