Universal Robots Meluncurkan UR AI Trainer untuk Pelatihan Robot Berbasis AI

Universal Robots telah memperkenalkan UR AI Trainer, sebuah sistem baru yang dirancang untuk mempercepat pelatihan robot berbasis AI untuk otomasi industri. Platform ini diperkenalkan di NVIDIA GTC dan menandai pergeseran dari rutinitas robot yang diprogram sebelumnya ke alur kerja gerakan yang dikembangkan oleh AI. Dikembangkan bekerja sama dengan Scale AI, solusi ini fokus pada pengambilan data gerakan dan interaksi dunia nyata untuk aplikasi robotika.

Universal Robots memperkenalkan UR AI Trainer di NVIDIA GTC. Gambar milik Universal Robots.

Menjembatani Kesenjangan Antara Pelatihan Laboratorium dan Penerapan di Pabrik

Pelatihan robot berbasis AI sering mengalami kesulitan saat berpindah dari simulasi laboratorium ke lingkungan manufaktur nyata. Data pelatihan yang dihasilkan dalam pengaturan terkendali mungkin tidak mencerminkan variasi mekanis dunia nyata, perilaku objek, atau kondisi produksi. Akibatnya, robot yang dilatih dalam simulasi sering memerlukan penyetelan tambahan sebelum diterapkan.

Pendekatan pelatihan tradisional juga terutama mengandalkan dataset visual. Data hanya visual tidak dapat menangkap umpan balik torsi, gaya kontak, atau resistensi material. Keterbatasan ini mengurangi kinerja dalam aplikasi seperti perakitan, penyisipan, dan penanganan kolaboratif.

Kontrol Torsi Langsung Menambahkan Pembelajaran Berbasis Gaya

UR AI Trainer mengintegrasikan Kontrol Torsi Langsung dan umpan balik gaya ke dalam proses pelatihan. Ini memungkinkan robot mempelajari jalur gerakan sekaligus karakteristik interaksi fisik. Selama pelatihan, sistem merekam torsi, gaya genggaman, dan perilaku kontak untuk membangun dataset yang lebih realistis.

Dengan menggabungkan informasi visual dengan umpan balik mekanis, robot belajar bagaimana tugas harus dirasakan saat pelaksanaan. Ini meningkatkan kinerja dalam aplikasi yang memerlukan gerakan adaptif, kolaborasi manusia, dan penanganan presisi.

Kontrol Torsi Langsung memungkinkan robot mempelajari umpan balik gaya, sehingga pelatihan berbasis AI menjadi lebih akurat. Gambar milik Universal Robots.

Robot Pemimpin Mengambil Data Gerakan dan Interaksi

UR AI Trainer menggunakan model pelatihan pemimpin-pengikut. Operator mengarahkan robot pemimpin melalui rangkaian tugas sementara sistem merekam gerakan, gaya, dan informasi visual. Data yang dikumpulkan disusun menjadi dataset Vision-Language-Action untuk melatih robot tambahan.

Robot pengikut kemudian dapat meniru tindakan yang dipelajari tanpa pemrograman manual. Ini mengurangi waktu rekayasa dan meningkatkan konsistensi di seluruh sel robotik. Pendekatan ini juga mendukung penerapan lebih cepat dalam sistem otomasi multi-robot.

Pemrograman Robot Berbasis AI untuk Otomasi Industri

UR AI Trainer merupakan langkah menuju pelatihan mesin-ke-mesin dalam robotika industri. Model AI dapat mengoptimalkan jalur gerakan, menyeimbangkan kecepatan dan akurasi, serta beradaptasi dengan lingkungan produksi yang berubah. Ini mengurangi ketergantungan pada pemrograman teach pendant manual dan menyederhanakan proses commissioning.

Kebanyakan pemrosesan berjalan di platform komputasi AI eksternal daripada pengendali robot. Arsitektur ini memungkinkan kemampuan AI canggih tanpa menambah kompleksitas perangkat keras dan mendukung penerapan yang dapat diskalakan di berbagai sistem otomasi.

Aplikasi Otomasi Industri

UR AI Trainer mendukung otomasi perakitan, pengawasan mesin, dan penanganan material. Sistem ini sangat cocok untuk tugas yang memerlukan kontrol berbasis gaya seperti penyisipan, pemolesan, dan pengemasan. Lingkungan robot kolaboratif juga mendapat manfaat dari kecerdasan gerakan yang lebih baik dan interaksi adaptif.

Tentang Penulis

Lin Haoyu meliput otomasi industri, robotika, dan teknologi manufaktur berbasis AI.