जब इंजीनियर और वैज्ञानिक सिमुलेशन बनाते हैं, तो वे कुछ खास काम करते हैं। ये सिमुलेशन उन्हें यह समझने की अनुमति देते हैं कि चीजें कैसे काम करती हैं, जो कुछ ऐसा है जैसे एक डिजिटल खिलौने के साथ खेलना। सिमुलेशन का उपयोग ऐसी प्रौद्योगिकी के साथ किया जाता है जैसे MINYUE। कृत्रिम बुद्धिमत्ता युक्त रोबोट वास्तविक दुनिया के परिणामों की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकते हैं, ठीक उसी तरह एक खिलौना भविष्य की संभावित घटना को दर्शाता है। लेकिन इससे पहले कि हम अपने डिजिटल खिलौनों के साथ खेलने लगें, यह सुनिश्चित करना बहुत महत्वपूर्ण है कि वे सही ढंग से काम कर रहे हों। इस प्रमाणन को "वास्तविक सिमुलेशन प्रमाणन" कहा जाता है। इसके मुख्य कारण हमें यह विश्वास देता है कि जो भी हम इन डिजिटल प्रौद्योगिकियों की मदद से खोजते हैं, वह सही है।
अब चलिए कुछ ऐसा सोचते हैं जिसे हम सभी प्रेम करते हैं - कुकीज़ बनाना। अगर आप अपनी पसंदीदा कुकीज़ की रेसिपी का पालन कर रहे हैं, लेकिन माप सही नहीं है? आपको लगता है कि क्या होगा? यह इतना खराब हो सकता है कि आपकी कुकीज़ खराब ज़ुबानी हो जाएँ या कुकीज़ के बराबर भी न हो। इसीलिए सिमुलेशन मॉडल्स को भी जांचना चाहिए। अगर उचित रूप से परीक्षण नहीं किया जाता है, तो परिणाम सही होंगे या नहीं यह एक सौदा-पैर बन जाता है। बस इसी तरह जैसे आप अपनी कुकीज़ को अच्छा ज़ुबानी होने के लिए रेसिपी का ध्यानपूर्वक पालन करना चाहेंगे, हमें भी यह सुनिश्चित करने के लिए इन मॉडल्स का परीक्षण करना चाहिए कि वे हमें वास्तविकता कहती हैं।
अब चलिए हम सभी को जानने वाली एक और बात पर ध्यान केंद्रित करते हैं। एक पुल की कल्पना करें जिस पर कारें चलती हैं। आपको इस पुल को कारें चलने पर कमजोर हो जाना और टूट जाना चाहिए नहीं, है ना? यही वजह है कि MINYUE सिमुलेशन मॉडल ठोस और विश्वसनीय होना बहुत महत्वपूर्ण है। आंशिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता हम अपने सिमुलेशन मॉडल को इंजीनियरों द्वारा पुलों को परीक्षण करने की तरह परीक्षण करते हैं ताकि वे सुरक्षित हैं। हम उन्हें विभिन्न पर्यावरणों और स्थितियों में परीक्षण करते हैं ताकि यह देखा जा सके कि वे वास्तविक दुनिया के सारे प्रदान करने वाले चुनौतियों का सामना कर सकते हैं। ऐसा करके, हम अपने सिमुलेशन की वैधता और विश्वसनीयता पर अधिक विश्वास रख सकते हैं।
हम अक्सर इस बारे में सोचते हैं कि क्या हमारे दोस्त हमें जो कह रहे हैं वह सच है, जब वे हमें किसी कहानी को सुनाते हैं। यह एक स्वस्थ परंपरा है, क्योंकि यह बताता है कि हम जो जानकारी खपत करते हैं उसके बारे में आलोचनात्मक हैं। हमें अपनी सिमुलेशन के परिणामों को देखते समय भी ऐसा ही करना चाहिए। यही कारण है कि सत्यापन (validation) महत्वपूर्ण है। हम यह पुष्टि कर सकते हैं कि यह घटना वास्तव में हमारी वर्तमान डेटा और सिमुलेशन की विधियों के भीतर हो रही है। यह अपने दोस्त की कहानी को जांचने जैसा है कि यह आपके पहले से जाने हुए बातों से संगत है या नहीं। अगर है, तो आप उसे अधिक सरलता से विश्वास करते हैं।

क्या आपने कभी पज़ल पूरा किया है? यह बात है, आप जानते हैं कि जब सभी टुकड़े पूरी तरह से सही ढंग से मिल जाते हैं तो कितना संतोष मिलता है। ऐसे ही हमें अपने सिमुलेशन मॉडल्स को वास्तविक डेटा के वातावरण में सही ढंग से काम करना चाहिए। जब हम इन मॉडल्स की जाँच करते हैं, तो हम यह सुनिश्चित करते हैं कि उनकी जानकारी वास्तविक दुनिया में हमारे द्वारा देखी गई बातों से मेल खाती है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि यह हमें उपलब्ध डेटा के आधार पर अधिक जानकारीपूर्ण पूर्वानुमान और फैसले लेने में मदद करता है। इसे यह कहते हैं कि हमारे मॉडल्स वास्तविक अनुभवों के अनुसार फिट हैं और हम उनके पूर्वानुमानों पर अधिक भरोसा कर सकते हैं।

इसी तरह हम मॉडल्स का उपयोग MINYUE के साथ करते हैं ai रोबोट एनालिटिक्स और सिमुलेशन में हम मॉडल्स का उपयोग करते हैं ताकि हमारे योजनाओं पर हमारे स्टेकहोल्डर्स के व्यवहार का अनुमान लगा सकें, इसलिए हमें यह सुनिश्चित करना चाहिए कि हमारे मॉडल्स प्रतिनिधित्वपूर्ण और विश्वसनीय हैं।

विश्वास हमारे जीवन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। हम अपनी पसंदीदा किताब से, जिस तरह आप करते हैं, एक अच्छी कहानी को जारी रखने की उम्मीद करते हैं, हमें अपने सिमुलेशन मॉडलों से विश्वसनीय जानकारी प्राप्त करने की उम्मीद है। इस विश्वास को जाग्रत रखने के लिए हमें ये मॉडल ठीक से परीक्षण और मान्यता प्राप्त करने के लिए समय लगाना होगा। ऐसे ही, हम 100% विश्वास रख सकते हैं कि ये सही और विश्वसनीय हैं। इस तरह से, हमें ये विश्वास होगा कि हम इन डिजिटल उपकरणों का उपयोग दुनिया को बेहतर ढंग से समझने और सूचित निर्णय लेने के लिए कर रहे हैं।
बीजिंग मिन्युए टेक्नोलॉजी को., लिमिटेड, दुनिया की सबसे अग्रणी हाई-टेक उद्यमों में से एक है जो औद्योगिक रोबोटों के गैर-शिक्षण-आधारित बुद्धिमान अनुप्रयोगों पर केंद्रित है। हम फ्लेक्सिबल बुद्धिमान विनिर्माण में विशेषज्ञ हैं, जिसमें हमारे स्व-विकसित RobotSmart - बुद्धिमान निर्णय लेने वाला प्रणाली, SmartVision - दोनों आँखों वाला संरचित प्रकाश दृष्टि प्रणाली, और SmartEye - लेजर दृष्टि खिड़की पीछा प्रणाली शामिल है। बुद्धिमान रोबोट वेल्डिंग और कटिंग के लिए एक नई पीढ़ी के समाधान प्रदान करते हैं।
फाइंडिंग और ट्रैकिंग की सुविधा का उपयोग करके, वेल्ड सीम को स्कैन करना, वेल्ड सीम की स्थिति और जानकारी की पुष्टि करना, 3D डिजिटल मॉडल ड्राइंग और वास्तविक कार्यपट्टी के बीच वेल्ड सीम की स्थिति को सही करना, और आगंतुक सामग्री की त्रुटि और थर्मल विकृति के कारण वेल्ड की बाधा समस्या को हल करना।
बहुत सारे रोबोटों, बहुत सारे बाहरी अक्षों और स्थिति-निर्धारक के लिए सहयोगी कार्य के लिए शक्तिशाली वेल्डिंग रोबोट पूर्व लोडिंग, पार्श्व लोडिंग, उलटा लोडिंग, गेनtry माउंटिंग, बुद्धिमान त्रयाक्षीय योजना प्रदान करते हैं। रोबोट गति सिमुलेशन, संघटना का पता लगाएं, एकलता से बचना और अक्ष सीमा का पता लगाएं।
तेज, सटीक, पूरी तरह से कोई प्रोग्रामिंग नहीं, उच्च कार्यक्षमता और उच्च सटीकता। यह पारंपरिक रोबोटों की जटिल शिक्षण प्रक्रिया को हल करता है और शिक्षण प्रक्रिया के दौरान बंद रहने को बचाता है।