Universal Robots представи UR AI Trainer, нова система, предназначена да ускори обучението на роботи чрез изкуствен интелект за индустриална автоматизация. Платформата беше представена на NVIDIA GTC и бележи преход от предварително програмирани роботизирани процедури към работни процеси за движение, разработени от изкуствен интелект. Решението е разработено в сътрудничество със Scale AI и се фокусира върху събирането на данни за движенията и взаимодействията в реалния свят за приложения в роботиката.

Universal Robots представя UR AI Trainer на NVIDIA GTC. Изображението е предоставено от Universal Robots.

Преодоляване на разликата между обучението в лаборатория и внедряването във фабриката

Обучението на роботи чрез изкуствен интелект често среща затруднения при преминаването от лабораторни симулации към реални производствени среди. Данните за обучение, генерирани в контролирани условия, може да не отразяват реалните механични вариации, поведението на обектите или производствените условия. В резултат на това роботите, обучени в симулация, често изискват допълнителна настройка преди внедряване.

Традиционните подходи за обучение също разчитат предимно на визуални набори от данни. Данните само от изображения не могат да уловят обратната връзка от въртящия момент, контактните сили или съпротивлението на материалите. Тези ограничения намаляват производителността при приложения като сглобяване, вмъкване и съвместна работа с хора.

Директното управление на въртящия момент добавя обучение, отчитащо силата

UR AI Trainer интегрира директно управление на въртящия момент и обратна връзка за силата в процеса на обучение. Това позволява на роботите да усвояват както траекториите на движение, така и характеристиките на физическото взаимодействие. По време на обучението системата записва въртящия момент, силата на захващане и поведението при контакт, за да създава по-реалистични набори от данни.

Като комбинират визуална информация с механична обратна връзка, роботите научават как трябва да се усещат задачите при изпълнение. Това подобрява производителността при приложения, изискващи адаптивно движение, взаимодействие с хора и прецизно боравене.

Директното управление на въртящия момент позволява на роботите да усвояват обратната връзка за силата, което осигурява по-точно обучение чрез изкуствен интелект. Изображението е предоставено от Universal Robots.

Водещият робот събира данни за движенията и взаимодействията

UR AI Trainer използва модел на обучение с водещ и следващ робот. Оператор насочва водещия робот през поредица от задачи, докато системата записва информация за движението, силата и визуалната среда. Събраните данни се обединяват в набор от данни „Визия–Език–Действие“ за обучение на допълнителни роботи.

След това следващите роботи могат да възпроизвеждат усвоените действия без ръчно програмиране. Това намалява инженерното време и подобрява последователността между роботизираните клетки. Подходът също така подпомага по-бързото внедряване в системи за автоматизация с множество роботи.

Програмиране на роботи чрез изкуствен интелект за индустриална автоматизация

UR AI Trainer представлява стъпка към обучение машина към машина в индустриалната роботика. Моделите с изкуствен интелект могат да оптимизират траекториите на движение, да балансират скоростта и точността и да се адаптират към променящата се производствена среда. Това намалява зависимостта от ръчно програмиране чрез програматорски панели и опростява въвеждането в експлоатация.

По-голямата част от обработката се извършва на външни изчислителни платформи с изкуствен интелект, а не в контролерите на роботите. Тази архитектура осигурява усъвършенствани възможности за изкуствен интелект без увеличаване на хардуерната сложност и подпомага мащабируемото внедряване в множество системи за автоматизация.

Приложения в индустриалната автоматизация

UR AI Trainer поддържа автоматизация на сглобяването, обслужване на машини и обработка на материали. Той е особено подходящ за задачи, изискващи управление, отчитащо силата, като вмъкване, полиране и опаковане. Средите с колаборативни роботи също се възползват от подобрената интелигентност на движенията и адаптивното взаимодействие.

За автора

Лин Хаою отразява теми, свързани с индустриалната автоматизация, роботиката и технологиите за производство, управлявани от изкуствен интелект.