Kaip dirbtinis intelektas daro pramoninius robotus protingesnius
Ateityje mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas leis robotams patiems mokytis ir prisitaikyti, o tai leis pagerinti našumą. Naudodami mašininį mokymąsi ir dirbtinį intelektą matome galimybių toliau plėtoti žmogaus ir roboto bendradarbiavimą ir padaryti robotus savarankiškesnius, neviršijant nustatytų parametrų.
Ilgainiui robotas turėtų savaime mokytis arba pats save optimizuoti. Tai nėra žmogaus gebėjimų kopijavimas. Norime suteikti robotams galimybę dirbti nestruktūruotoje aplinkoje. Tam būtina, kad robotai atpažintų tam tikrus modelius, pavyzdžiui, etiketes ant butelių, ir leistų jiems savarankiškai ištaisyti klaidas. Ateityje robotai galės mokytis naujų užduočių ir iš kitų robotų.
Swaminathan Ramamurthy, OMRON Azijos ir Ramiojo vandenyno regiono bendrovės OMRON automatizavimo centro ir robotikos generalinis direktorius, išvardijo, kaip dirbtinis intelektas daro pramoninius robotus efektyvesnius ir išmanesnius.
- Gebėjimas jausti ir reaguoti: Robotai su dirbtiniu intelektu yra gerai aprūpinti "dalių agnostikos" žiniomis. Jie gali atrinkti objektus, kuriems nėra iš anksto nustatytos trajektorijos ir nurodytos erdvinės vietos darbo erdvėje. Mašininis mokymasis leidžia jiems tai daryti. Tai taip pat padeda geriau ir sąmoningiau tikrinti gaunamas dalis surinkimo proceso metu.
- Gebėjimas judėti savarankiškai: Šiuolaikiniai robotai su dirbtiniu intelektu gali savarankiškiau ir tiksliau judėti sudėtingoje ir nenuspėjamoje aplinkoje. Jie gali pajusti kliūtis savo kelyje ir atitinkamai perplanuoti maršrutą.
- Gebėjimas prisitaikyti prie aplinkinių pokyčių: Į servo valdiklį integruotas dirbtinis intelektas padeda robotams sklandžiai prisitaikyti prie aplinkos ir naudingojo krovinio pokyčių.
- Procesų optimizavimas: Naudodami dirbtinį intelektą, gamintojai dabar gali visiškai kontroliuoti remonto išlaidas ir gedimus, nes gauna prieigą prie realiuoju laiku iš jutiklių gaunamų duomenų, užtikrinančių daug didesnį patikimumą.
Išplėsti galimybes
Subrata Karmakaras, ABB Indijos robotikos ir diskrečiosios automatikos padalinio prezidentas, sakė, kad jo bendrovė jau siūlo keletą programų, kuriose derinama robotika ir mašinų mokymasis. Tarp jų - dirbtinio intelekto naudojimas, leidžiantis robotams savarankiškai pajusti aplinką ir į ją reaguoti, tikrinti ir analizuoti defektus bei optimizuoti procesus. Pavyzdžiui, robotai, kuriuose įrengti regos jutikliai, gali pasitelkti dirbtinį intelektą objektams atpažinti, nepriklausomai nuo jų padėties.
Autonominio procesų optimizavimo srityje tokie sprendimai, kaip ABB robotinis dažų purkštuvas, leidžia realiuoju laiku atlikti išmaniąją diagnostiką ir optimizuoti dažų kokybę. Stebėdamas kritinių kintamųjų, tokių kaip pagreitis, slėgis, vibracija ir temperatūra, būklę, purkštuvas 75 proc. sumažina vidines atliekas keičiant spalvą. Jis 20 proc. sumažina suspausto oro sąnaudas.
"ABB ir Silicio slėnio dirbtinio intelekto pradedančioji įmonė "Covariant" bendradarbiauja siekdamos rinkai pateikti dirbtinio intelekto robotus naudojančius sprendimus, pradedant visiškai autonominiu sandėlio užsakymų vykdymo sprendimu", - tęsė Karmakaras. "Šiandien sandėlio operacijos reikalauja daug darbo jėgos, o pramonė susiduria su sunkumais ieškodama ir išlaikydama komplektavimo ir pakavimo darbuotojus. Nors robotai idealiai tinka pasikartojančioms užduotims atlikti, jiems trūko intelekto, kad atpažintų ir apdorotų dešimtis tūkstančių nuolat besikeičiančių produktų tipiškoje dinamiškoje sandėlio operacijoje. ABB partnerystė su bendrove "Covariant" yra dalis mūsų strategijos plėstis į naujus augančius sektorius, pavyzdžiui, platinimo ir elektroninės prekybos vykdymo, ir išnaudoti šiose srityse esantį didinimo potencialą. Nustatėme didelę robotų sprendimų galimybę įvairiose srityse, įskaitant logistiką, sandėliavimą ir siuntų ir pašto rūšiavimą."
Geresnis atpažinimas
Gebėjimas suprasti aplinką naudojant palyginti nebrangias jutiklių technologijas yra viena iš besivystančių šios pramonės šakos galimybių. Būtent čia dirbtinis intelektas yra itin svarbus. Bendrovės "Fetch Robotics" vyriausiasis produktų vadovas Stefanas Nusseris paaiškino, kad tai leidžia robotams, kaip ir jų pačių, atpažinti gamykloje ar sandėlyje esančius daiktus ir atitinkamai veikti.
"Būtent šioje srityje mums padeda dirbtinio intelekto ir kompiuterinės regos pažanga", - sakė Nusseris. "Panašiai, pavyzdžiui, robotinei rankai kompiuterinė regimybė leidžia rinkti. Kai kurios šioje srityje veikiančios įmonės siekia automatizuoti komplektavimo procesą. Bendra tendencija čia - tiesiog suprasti objektų vietą ir padėtį aplinkoje, o tai leidžia robotui su jais sąveikauti."
