AI

Alla pratar om AI men få tydliggör begreppet. RadioControl SMD AB från Lysekil tog ett första strategiskt beslut 2018, 2021 togs nästa steg. Strategin omfattar utvecklingsarbete för att implementera AI även för vår unika radiostyrningsprodukt RADIOLOGIC. Vi har valt att sätta fokus på maskininlärning eftersom bolaget har redan utvecklat tillförlitliga väl beprövade radiostyrda kabelersättare för olika industriapplikationer vilka nu vidareutvecklas.

Radiostyrning är extremt snabb och ger nästan omedelbar respons när det gäller att styra fjärrstyrda enheter eller system. Här är några faktorer som bidrar till dess snabbhet:

1. Ljusets hastighet: Radiosignaler färdas med ljusets hastighet i vakuum, vilket är ungefär 299 792 458 meter per sekund. Även om radiosignaler i den verkliga världen färdas något långsammare på grund av hinder och atmosfäriska förhållanden, är de fortfarande extremt snabba.

2. Ingen fysisk koppling: Radiostyrning kräver inte en fysisk kabel eller koppling mellan sändaren och mottagaren. Det innebär att kommandon kan skickas direkt och trådlöst till den fjärrstyrda enheten.

3. Teknikens snabbhet: Modern radiostyrningsteknik, som används inom fjärrstyrda drönare, racerbilar och andra enheter, har minimal latens eller fördröjning. Det innebär att när en användare rör spaken eller trycker på knappen på fjärrkontrollen, reagerar den fjärrstyrda enheten praktiskt taget omedelbart.

4. Fördröjningsfria kommunikationssystem: Inom kritiska applikationer som flygledning eller militära drönaroperationer används specialiserade radiokommunikationssystem som är utformade för att minimera fördröjning. Dessa system har mycket hög bandbredd och snabb signalbehandling.

Sammanfattningsvis kan radiostyrning anses vara mycket snabb och är lämplig för en mängd olika tillämpningar där snabb och exakt kontroll är viktig, inklusive underhållning, transport och industriella användningar.

-Artificiell intelligens (AI) är ett område inom datavetenskap som syftar till att skapa system och maskiner som kan utföra uppgifter som normalt kräver mänsklig intelligens. Här är några grundläggande sätt hur AI fungerar:

-Datainsamling: AI-system kräver en stor mängd data för att lära sig och förbättras. Det kan vara text, bilder, ljud eller andra former av information.

-Maskininlärning: Inom AI används maskininlärning (ML) för att träna modeller att hitta mönster i data. Det finns olika typer av ML, inklusive övervakad, oövervakad och förstärkt inlärning.

-Neurala nätverk: Djupa neurala nätverk är en viktig teknik inom AI som efterliknar den mänskliga hjärnans struktur.

-Algoritmer: AI använder olika algoritmer för att analysera och tolka data. Dessa algoritmer kan vara komplexa och anpassade för specifika uppgifter.

-Prediktion och beslut: Efter att ha tränats på data kan AI-system göra prediktioner och fatta beslut baserade på ny information.

-Återkoppling och förbättring: AI-system kan kontinuerligt förbättras genom att matas med mer data och justeras.