Jak uczą się roboty? Techniki uczenia maszynowego

109

Szybki rozwój środowiska 5G, technologii komunikacyjnych, sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego umożliwiają zastosowanie inteligentnych algorytmów do rozwoju robotów przemysłowych o zupełnie nowych funkcjonalnościach. A nowe możliwości oznaczają nowe zastosowania, wspierające rozwój przemysłu i podnoszące opłacalność produkcji.

Roboty przemysłowe wykonują automatycznie różnego typu zadania, przyjmując polecenia i realizując odpowiadające im funkcje w oparciu o procedury programów lub wykorzystując technologię sztucznej inteligencji. Jednak zdolność robotów do wykonywania zaprogramowanych zadań zależy w dużej mierze od dokładnego wykrywania celów oraz identyfikowania tych zadań, a więc od systemu wizyjnego.

Przełomowa technologia AI

Różne, zmieniające się typy produkcji i produktów sprawiają, że tradycyjne metody pozycjonowania oraz rozpoznawania charakteryzują się poważnymi błędami oraz niską dokładnością. Z tego też względu w złożonych środowiskach wiele zadań jest wciąż wykonywanych manualnie.

Dlatego tak przełomowa okazała się technologia głębokiego uczenia (deep learning), która umożliwiła analizę różnego typu danych, jak np. obraz czy odczyt siły z czujników zamontowanych na robocie. Zastosowanie metod głębokiego uczenia pozwala na tworzenie bardziej generycznych i odpornych rozwiązań do montażu elementów na liniach produkcyjnych. W związku z tym, we współczesnej robotyce z powodzeniem stosuje się algorytmy wizyjne do wyznaczania lokalizacji oraz planowania trajektorii ruchu ramienia robota – tłumaczy Grzegorz Bartyzel, specjalista ds. AI z firmy FITECH.

Po co robotowi sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe?

Sztuczna inteligencja pomaga robotowi przemysłowemu wykrywać i chwytać różnego typu obiekty pomimo różnic w kształcie.Dlatego doskonałym przykładem uczenia maszynowego jest np. lokalizacja elementów do pobrania w przestrzeni roboczej robota albo stanowisko do zapewnienia kontroli jakości PCBA na liniach produkcyjnych w fabrykach elektroniki – wylicza ekspert z FITECH.