Fraunhofer NeurOSmart: สิ่งที่วิศวกรควรตรวจสอบ

Fraunhofer ประกาศแพลตฟอร์มเทคโนโลยี NeurOSmart เมื่อวันที่ 2 มีนาคม 2026 โครงการนี้ผสาน LiDAR เหนือศีรษะ การควบคุมลำแสงด้วย MEMS การประมวลผล AI ที่ฝั่งเซนเซอร์ และการประมวลผลแบบนิวโรมอร์ฟิกสำหรับพื้นที่ทำงานระหว่างมนุษย์กับหุ่นยนต์

ประกาศดังกล่าวไม่ใช่การเปิดตัวผลิตภัณฑ์หรือการรับรองความปลอดภัยของเครื่องจักร คุณค่าด้านวิศวกรรมอยู่ที่สถาปัตยกรรมที่โครงการสาธิต โดยย้ายการรับรู้และการสนับสนุนการตัดสินใจเข้าใกล้เซนเซอร์มากขึ้น พร้อมมุ่งลดเวลาแฝงและการใช้พลังงาน

Fraunhofer อาศัยหลักการทำงานของสมองมนุษย์เพื่อยกระดับประสิทธิภาพและการตอบสนองของระบบหุ่นยนต์ 

สิ่งที่ Fraunhofer ประกาศ

ข่าวเผยแพร่งานวิจัยของ Fraunhofer อธิบายถึงพื้นที่ทำงานร่วมที่มี LiDAR ตรวจสอบจากด้านบน กระจก MEMS แบบเคลื่อนที่ได้จะสแกนลำแสงเลเซอร์ไปทั่วเซลล์ สัญญาณพัลส์สะท้อนกลับจะสร้างภาพแทนพื้นที่ทำงานแบบสามมิติ

Fraunhofer ระบุว่าโมเดล AI เฉพาะทางจะประเมินข้อมูลใกล้กับเซนเซอร์ จากนั้นแพลตฟอร์มจะสนับสนุนการตอบสนองของหุ่นยนต์เมื่อมีบุคคลเข้าสู่ระยะใกล้ที่กำหนด พันธมิตรของโครงการรายงานว่ามีเส้นทางสั้นระหว่างการรับสัญญาณ การประเมินผล และการตอบสนองทางกล

โครงการนี้ผสานความเชี่ยวชาญจากหลายสถาบัน

NeurOSmart ประสานงานโดย Fraunhofer ISIT โดย Fraunhofer IPMS มีส่วนสนับสนุนชิปประสิทธิภาพสูงและเทคโนโลยีหน่วยความจำ Fraunhofer IMS ทำงานด้านการประมวลผลเบื้องต้นที่ใช้ AI และการบูรณาการระบบ Fraunhofer IWU ประเมินระบบเซนเซอร์ในการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับหุ่นยนต์ ส่วน Fraunhofer IAIS พัฒนาโมเดลตรวจจับบุคคลที่มีประสิทธิภาพ

การแบ่งงานนี้มีความสำคัญ เนื่องจากหุ่นยนต์ทำงานร่วมกันอย่างปลอดภัยไม่ใช่ปัญหาของเซนเซอร์เพียงตัวเดียว ระบบออปติก การประมวลผล โมเดล รูปทรงของเซลล์ พลวัตของหุ่นยนต์ ระบบควบคุม และการตรวจสอบยืนยัน ล้วนส่งผลต่อผลลัพธ์

เหตุใดการประมวลผลที่ฝั่งเซนเซอร์จึงสำคัญ

ห่วงโซ่การรับรู้แบบทั่วไปอาจส่งข้อมูลปริมาณมากไปยังคอมพิวเตอร์ส่วนกลาง การออกแบบดังกล่าวเพิ่มภาระเครือข่ายและทำให้เกิดขั้นตอนด้านเวลาหลายช่วง การประมวลผลใกล้เซนเซอร์สามารถลดปริมาณข้อมูลที่ส่งและทำให้เส้นทางการตัดสินใจสั้นลง

นอกจากนี้ยังอาจเปลี่ยนแปลงการจำกัดขอบเขตของความขัดข้อง การประมวลผลเฉพาะที่อาจทำงานต่อได้เมื่อเครือข่ายระดับสูงไม่พร้อมใช้งาน อย่างไรก็ตาม วิศวกรต้องกำหนดว่าส่วนใดยังคงทำงานได้ วิธีรายงานสถานะเสื่อมสภาพ และการดำเนินการหลังสูญเสียการซิงโครไนซ์หรือความสามารถในการประมวลผล

เวลาแฝงเฉลี่ยที่ลดลงไม่เพียงพอสำหรับฟังก์ชันป้องกัน ระบบต้องมีเวลาตอบสนองกรณีเลวร้ายที่สุดที่ผ่านการตรวจสอบยืนยันแล้ว งบเวลานี้รวมการตรวจจับ การประมวลผลเบื้องต้น ตรรกะการตัดสินใจ การสื่อสาร รอบการสแกนของคอนโทรลเลอร์ การตอบสนองของชุดขับ และเวลาหยุดทางกล

ฮาร์ดแวร์แบบนิวโรมอร์ฟิกเปลี่ยนแปลงอะไร

การประมวลผลแบบนิวโรมอร์ฟิกใช้โครงสร้างฮาร์ดแวร์ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากการประมวลผลของระบบประสาททางชีวภาพ เป้าหมายคือการประมวลผลเวิร์กโหลด AI บางประเภทอย่างมีประสิทธิภาพ Fraunhofer นำเสนอแนวทางนี้ในฐานะวิธีประมวลผลงานด้านการรับรู้ที่ต้องใช้ทรัพยากรมาก โดยใช้พลังงานน้อยลงใกล้กับเซนเซอร์

ประสิทธิภาพด้านพลังงานช่วยระบบฝังตัวที่มีข้อจำกัดด้านการระบายความร้อนและพื้นที่ภายในตู้ได้ นอกจากนี้ยังอาจสนับสนุนการรับรู้แบบกระจาย วิศวกรยังคงต้องประเมินขีดจำกัดทางความร้อน ความแม่นยำของโมเดล การควบคุมการอัปเดต ความครอบคลุมของการวินิจฉัย และวงจรอายุการใช้งานของส่วนประกอบ

LiDAR เพิ่มข้อมูลด้านรูปทรง ไม่ได้ทำให้เกิดความปลอดภัยโดยอัตโนมัติ

LiDAR วัดระยะทางจากจังหวะเวลาและการสะท้อนของแสงที่ปล่อยออกมา การแสดงจุดข้อมูลแบบสามมิติช่วยแยกแยะบุคคล การเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์ อุปกรณ์ติดตั้ง และขอบเขตของเซลล์ได้

ประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับค่าการสะท้อน การบดบัง ความสูงในการติดตั้ง ขอบเขตมุมมอง สิ่งปนเปื้อน สภาพแวดล้อม และจังหวะการสแกน บุคคลที่ถูกอุปกรณ์บังอาจสังเกตได้ยากขึ้น เสื้อผ้าและพื้นผิวต่างชนิดกันอาจส่งสัญญาณกลับมาแตกต่างกัน การเปลี่ยนแปลงของเซลล์อาจทำให้โมเดลเดิมใช้ไม่ได้

สำหรับตรรกะการตรวจจับที่เกี่ยวข้อง คู่มือของ PLC ProTech เกี่ยวกับโหมดการทำงานของเซนเซอร์โฟโตอิเล็กทริกแสดงให้เห็นว่าเหตุใดจึงต้องแยกสถานะทางแสงออกจากความหมายของกระบวนการ หลักการตรวจจับแตกต่างกัน แต่แนวทางการทดสอบเดินระบบยังคงเป็นประโยชน์

สิ่งที่ผู้สร้างเครื่องจักรต้องตรวจสอบ

ไม่ควรนำอุปกรณ์สาธิตงานวิจัยไปติดตั้งโดยตรงในฟังก์ชันความปลอดภัย ผู้สร้างเครื่องจักรต้องพิจารณากฎหมาย มาตรฐาน เป้าหมายการลดความเสี่ยง และข้อกำหนดด้านการตรวจสอบยืนยันที่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้ยังต้องระบุว่าส่วนประกอบแต่ละรายการได้รับการจัดระดับความปลอดภัยสำหรับบทบาทที่ต้องการหรือไม่

การคำนวณระยะหยุดต้องใช้ความเร็วจริงของหุ่นยนต์ น้ำหนักบรรทุก อุปกรณ์ปลายแขน ประสิทธิภาพเบรก ความล่าช้าของคอนโทรลเลอร์ และรูปทรงของเส้นทางเข้าใกล้ ระยะป้องกันต้องคำนึงถึงความไม่แน่นอนของการวัดและการเคลื่อนไหวที่คาดการณ์ได้

ผลลบลวงและผลบวกลวงมีผลกระทบแตกต่างกัน การตรวจไม่พบคนอาจก่อให้เกิดอันตราย การหยุดกวนซ้ำๆ อาจทำให้ผู้ปฏิบัติงานหาทางข้ามระบบและลดความเชื่อมั่นในการผลิต ดังนั้นการตรวจสอบยืนยันควรครอบคลุมความครอบคลุมของการตรวจจับ เวลาตอบสนอง พฤติกรรมการเริ่มทำงานใหม่ และการแจ้งเตือนความขัดข้อง

การบำรุงรักษาเปลี่ยนแปลงไปเมื่อมีการรับรู้ด้วย AI

อุปกรณ์ความปลอดภัยแบบเดิมมักมีขั้นตอนการทดสอบที่กำหนดไว้ชัดเจน การรับรู้ด้วย AI เพิ่มการจัดการเวอร์ชันของโมเดล ชุดข้อมูล ค่าเกณฑ์ความเชื่อมั่น และการพึ่งพาซอฟต์แวร์ การเปลี่ยนแปลงที่ได้รับอนุมัติทุกครั้งต้องมีการควบคุมการกำหนดค่าและการทดสอบการถดถอย

การทำความสะอาด การจัดแนว และการตรวจสอบสิ่งกีดขวางยังคงมีความสำคัญ เซนเซอร์ที่ดูเหมือนออนไลน์อาจมีความครอบคลุมลดลง ทีมบำรุงรักษาต้องมีระบบวินิจฉัยที่ระบุการบดบังมุมมอง ความขัดข้องด้านเวลา การประมวลผลเกินพิกัด และช่องสัญญาณที่ไม่พร้อมใช้งาน

คอลเลกชัน ABB Robotics ของเว็บไซต์นี้แสดงตัวอย่างอุปกรณ์ควบคุมและชิ้นส่วนบริการของหุ่นยนต์ ชิ้นส่วนเหล่านั้นแยกจากแพลตฟอร์มงานวิจัย NeurOSmart แต่ช่วยแสดงบริบทด้านวงจรอายุการใช้งานที่ทีมบำรุงรักษาต้องเผชิญ

คำถามด้านการจัดซื้อที่มากกว่าการสาธิต

ทีมจัดซื้อควรถามว่าใครเป็นเจ้าของโมเดล การอัปเดตได้รับอนุมัติอย่างไร ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ประมวลผลแบบใด และส่วนประกอบแต่ละรายการจะได้รับการสนับสนุนนานเท่าใด นอกจากนี้ควรขอหลักฐานด้านประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อม ความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ การวินิจฉัย และการตอบสนองแบบกำหนดแน่นอน

ต้นทุนการบูรณาการอาจสูงกว่าราคาเซนเซอร์ การสร้างโมเดลเซลล์ การออกแบบเครือข่าย การตรวจสอบยืนยัน การฝึกอบรมผู้ปฏิบัติงาน และการตรวจสอบยืนยันใหม่ในอนาคต ต้องมีการกำหนดผู้รับผิดชอบอย่างชัดเจน การเก็บรักษาข้อมูลและความเป็นส่วนตัวก็มีความสำคัญเช่นกัน เมื่อระบบทำแผนที่พื้นที่ทำงานร่วมอย่างต่อเนื่อง

ความสำคัญทางวิศวกรรม

NeurOSmart แสดงให้เห็นทิศทางที่น่าเชื่อถือสำหรับการรับรู้ในอุตสาหกรรม นั่นคือการผสานการตรวจจับสามมิติเข้ากับการประมวลผลเฉพาะที่ซึ่งใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ สถาปัตยกรรมดังกล่าวอาจลดการเคลื่อนย้ายข้อมูลและสนับสนุนการตอบสนองที่รวดเร็วขึ้น

ประกาศนี้ไม่ได้ขจัดความจำเป็นในการประเมินความเสี่ยงหรือมาตรการป้องกันที่ผ่านการรับรอง คุณูปการเชิงปฏิบัติคือแพลตฟอร์มที่วิศวกรสามารถประเมินเทียบกับอันตรายจริงในเซลล์ ข้อจำกัดด้านเวลา สภาพแวดล้อม และความต้องการด้านการบำรุงรักษา