Učení průmyslových robotů pomocí umělé inteligence

Učení průmyslových robotů pomocí umělé inteligence

Umělá inteligence (AI) je efektivní metoda učení průmyslového robotu novým dovednostem, která může zefektivnit výrobní procesy.

Plánování na vysoké úrovni je pro člověka relativně snadné, ale pro průmyslový robot to může být obtížné. Stejně jako se výrobci neustále snaží zefektivnit výrobní proces, hledají i technici stále nové způsoby, jak efektivně a snadno trénovat průmyslové roboty. Umělá inteligence (AI) je efektivní metoda učení průmyslového robotu novým dovednostem.

Výhody používání umělé inteligence pro učení průmyslových robotů

Usnadnění učení robotů pomáhá zpřístupnit automatizaci širšímu spektru průmyslových odvětví. V oborech, kde jsou průmyslové roboty nové, je těžší najít techniky a kvalifikované operátory, kteří by je mohli učit. Umělá inteligence pomáhá zjednodušit proces učení. S infrastrukturami umělé inteligence se člověk může zaměřit na to, co je třeba udělat, nikoli na to, jak to musí robot udělat.

Umělá inteligence může učit několik robotů najednou, takže učení zabere méně času. To je zvláště užitečné v odvětvích, která se potýkají s nedostatkem pracovní síly. Pro operátora může být obtížné ukázat robotu, jak má pohybovat věcmi stejným způsobem, jako by to dělal operátor. Technologie AI umožňuje obsluze intuitivnější výuku robotu. S umělou inteligencí je pro operátora snazší sledovat učení robotu, než tomu bylo dříve u konvenčních tréninkových metod.

Například při vychystávání z přepravek je robot školen, aby vyjímal předměty z přepravky. To pomáhá lidem vyhnout se únavným a časově náročným úkolům, jako je třídění hromadných objednávek dílů. Díky použití jednoduchých anotací a senzorové technologie omezuje umělá inteligence tréninkový proces potřebný k naučení průmyslových robotů vyjímat správné předměty z přepravky.

Konvenční proces by vyžadoval naučit robotický automatizační systém mnoho pravidel, aby věděl, jaké díly má vyjímat – to zahrnuje spouštění mnoha iterací a mnoho pokusů a omylů. Čas je strávený obzvláště zdlouhavým procesem. Poté by lidé museli učit robotický automatizační systém, když udělá chyby, aby zdokonalili výcvik robotu.

Nástroje založené na umělé inteligenci umožňují operátorovi jednoduše se podívat na fotografii dílů nepravidelně rozmístěných v přepravce a klepnout na několik příkladů položek, které mají být vyjmuty. V tomto procesu umělé inteligence robot porovnává obrázky příkladů se svými vizuálními senzory. Namísto vývoje složitých pravidel je to stejně snadné jako ukázat dítěti, jak má třídit hračky.

Tento článek byl původně publikován na blogu Robotics Online. Robotic Industries Association (RIA) je součástí sdružení Association for Advancing Automation (A3), obsahového partnera vydavatelství CFE Media. Upravil Chris Vavra, redaktor časopisu Control Engineering, CFE Media and Technology, Tato e-mailová adresa je chráněna před spamboty. Pro její zobrazení musíte mít povolen Javascript..

Control Engineering Česko

Control Engineering Česko je přední časopis o průmyslové automatizaci. Je vydáván v licenci amerického Control Engineering, které poskytuje novinky z této oblasti více než 60 let.

www.controlengcesko.com