بکارگیری سیستم های چندعامله هوشمند در رباتیک صنعتی ایران

این پژوهش با هدف بررسی کاربردهای نوین هوش مصنوعی و رباتیک در صنعت ایران با تمرکز بر سیستم های چندعامله (Multi-Agent Systems) و یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning) انجام شده است. با استفاده از روش شناسی ترکیبی شامل تحلیل های کتابخانه ها، مصاحبه های عمیق با ۲۱۵ متخصص حوزه های هوش مصنوعی، رباتیک و مهندسی صنایع، و شبیه سازی های کامپیوتری پیشرفته و چالش های بومی سازی این فناوری در محیط صنعتی ایران مورد بررسی قرار گرفته است. یافته های تحقیق حاکی از آن است که پیاده سازی سیستم های چندعامله می تواند منجر به بهبود ۳۰ درصدی در سرعت تولید و افزایش ۵ درصدی دقت عملیاتی نسبت به سیستم های مرسوم تک عامله گردد. موانع اصلی شناسایی شده شامل محدودیت های زیرساختی سخت افزاری، کمبود نیروی انسانی متخصص در حوزه های میان رشته ای، و چالش های امنیت سایبری در محیط های صنعتی هستند. این مطالعه با ارائه یک چارچوب بهینه سازی شده مبتنی بر الگوریتم Q-Learning و آزمون های تجربی در محیط MATLAB، راهکارهای عملیاتی برای غلبه بر این چالش ها پیشنهاد می دهد. نتایج نشان دهنده کاهش قابل توجه هزینه های عملیاتی و افزایش انعطاف پذیری در خطوط تولید صنعتی است. در نهایت، پژوهش حاضر با ترکیب یافته های نظری و عملی، الگویی بومی برای توسعه فناوری های هوشمند رباتیک در شرایط خاص ایران ارائه می کند که همسو با نیازهای استراتژیک کشور و شرایط تحریمی سازگار است. همچنین پیشنهادات نهایی بر ایجاد آزمایشگاه های ملی رباتیک و توسعه پلتفرم های بومی یادگیری ماشین تاکید دارند. این پژوهش با ارائه راهکارهای بومی سازی شده، گامی موثر در جهت توسعه رباتیک هوشمند در صنایع ایران محسوب می شود.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، رباتیک صنعتی ، سیستم های چندعامله ، یادگیری تقویتی عمیق