Нейронные сети положительно влияют на эффективность систем управления в робототехнике. 12 Вот некоторые способы:

• Обработка и анализ больших объёмов данных. 1 Это позволяет выявлять сложные паттерны и зависимости, которые могут быть незаметны при использовании традиционных методов анализа данных. 1
• Адаптивность. 2 Нейронные сети способны обучаться на основе опыта, что позволяет роботам адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды и сценариям. 2
• Самообучение. 2 Нейронные сети могут непрерывно улучшать свои навыки и приспосабливаться к новым ситуациям, что делает их более гибкими и эффективными. 2
• Точное распознавание и классификация. 2 Нейронные сети могут обеспечивать точное распознавание объектов, классификацию сцен и обнаружение аномалий в реальном времени. 2
• Улучшение безопасности и надёжности систем. 1 Нейросети способны выявлять аномалии и подозрительное поведение устройств, что позволяет оперативно реагировать на возможные угрозы и предотвращать кибератаки. 1
• Повышение удобства и комфорта для пользователей. 1 Нейросети могут анализировать данные о поведении и предпочтениях пользователей, чтобы предлагать персонализированные решения и улучшать взаимодействие с роботами. 1