Wie kann KI Roboter autonomer und anpassungsfähiger machen?

Im Bereich der industriellen Automatisierungstechnik gibt es zwei aktuelle Hotspots, die kaum zu ignorieren sind: Künstliche Intelligenz (KI) und Nvidia.

Ändern Sie nicht die Bedeutung des ursprünglichen Inhalts, optimieren Sie den Inhalt nicht, schreiben Sie den Inhalt neu und fahren Sie nicht fort: „Darüber hinaus sind beide eng miteinander verbunden, da NVIDIA nicht auf das Original beschränkt ist Inhalt. Die ursprüngliche Grafikverarbeitungseinheit (GPU) erweitert ihre GPU-Technologie auf den Bereich digitaler Zwillinge und verknüpft sie gleichzeitig eng mit neuen KI-Technologien.

Vor kurzem hat NVIDIA eine Zusammenarbeit mit vielen Industrieunternehmen geschlossen, darunter führende Industrieautomatisierungsunternehmen wie Aveva, Rockwell Automation, Siemens und Schneider Electric sowie Teradyne Robotics und seine Unternehmen MiR und Universal Robots. In jüngster Zeit hat Nvidia mit zahlreichen Industrieunternehmen zusammengearbeitet, darunter mit führenden Industrieautomatisierungsunternehmen wie Aveva, Rockwell Automation, Siemens und Schneider Electric sowie mit der Robotiksparte von Teradyne und ihren Tochtergesellschaften MiR und Universal Robots.

Umgang mit Differenzierung

Ujjwal Kumar, Präsident von Teradyne Robotics, einem führenden Unternehmen für fortschrittliche Robotik mit einer der größten installierten Basen kollaborativer und autonomer mobiler Roboter, sagte, der Industriesektor stehe immer noch vor vielen Problemen. Teradyne arbeitet mit NVIDIA zusammen, um Kunden bei der Lösung dieser Probleme zu unterstützen. Er verdeutlicht diesen Punkt am Beispiel autonomer Palettenhubwagen.

In der Industrie werden viele Arten von Paletten verwendet. Sie waren mit Farbe und Aufklebern beklebt und an manchen Stellen war das Holz abgenutzt oder zerbrochen. Allerdings werden automatisierte Palettenhubwagen in der Regel an neuen, nahezu perfekten Paletten getestet, was in den meisten Fabrikhallen nicht der Realität entspricht. Kumar sagte, die Branche habe dies weitgehend akzeptiert und sich dafür entschieden, Menschen für die Handhabung von Paletten einzusetzen, die automatische Palettenhubwagen nicht bewältigen können.

„Was wir aber nicht auf den Markt bringen wollen, ist nur ein weiterer autonomer Hubwagen.“ Kumar sagte: „Wir wollen den Kunden eine vollständig autonome Lösung bieten – und das ist der Grund.“ „Wir haben mit NVIDIA zusammengearbeitet. Es ist dieses KI-basierte Palettenerkennungssystem, das es uns ermöglicht, ein hohes Maß an Palettenerkennung und -sicherheit basierend auf der Art und Weise zu bieten, wie es erkennt, reagiert und bewegt“, erklärte Kumar vor der Einführung von KI-Funktionen in Paletteninspektionsanwendungen , wurden die autonomen Palettenhubwagenfähigkeiten der Branche mit einem „Sternchen“ gekennzeichnet, was bedeutet, dass sie nur dann autonom waren, wenn die Arbeitsbedingungen des Roboters perfekt waren. Aber jetzt können wir in unserem neuen System sagen, dass es ein autonomes System ist, das für die reale Welt geeignet ist. Wir wissen, dass Paletten aus der ganzen Welt kommen und zerbrochen, zerkratzt und viele Mängel aufweisen können. Aber unsere Roboter werden nicht mehr nach dem perfekten Szenario suchen. Sie funktionieren in unvollständigen Szenarien und schlecht strukturierten Umgebungen mit größerer Variabilität, als typische Roboterlösungen bewältigen können.

Bild: Jetson Edge AI-Modul im Einsatz mit dem kollaborativen Roboter UR5e und dem Bildverarbeitungssystem zur Qualitätsprüfung. Software Stack

NVIDIA begegnet den Automatisierungsherausforderungen der Branche durch drei Arten von Rechenmethoden. Der erste ist der Edge AI-Computer, der auf der Jetson-Plattform von Nvidia läuft und mit einem vollständigen Software-Stack ausgestattet ist, erklärte Gerard Andrews, Nvidias Direktor für Robotik-Produktmarketing. Und dann ist da noch die große Cloud-Computing-KI – unsere Trainingscomputer. Der dritte ist unser Simulationsrechner, der die Leistung des Roboters vor dem Einsatz detailliert simuliert. Es gibt ein Sprichwort, dass ein Roboter tausend Leben in der Simulation verbringt, bevor er in die reale Welt eintritt, und wir glauben, dass dies das Vertrauen in die Roboterlösung schafft, wenn sie schließlich eingesetzt wird.

NVIDIA hat außerdem kürzlich den Software-Stack Isaac Manipulator für Roboterarme und den Software-Stack Isaac Perceptor für die 3D-Vision von Robotern angekündigt. Andrews fügte hinzu, dass Nvidia eine Projektgruppe ins Leben gerufen hat, die sich auf multimodale KI-Modelle für humanoide Roboter konzentriert, um Eingabeinformationen zu empfangen und Roboteraktionen zu generieren.

NVIDIA entwickelt komplette Software-Stacks für diese verschiedenen Arten von Anwendungen, sagte Andrews, „weil wir verstehen wollen, wo die Einschränkungen liegen. Dadurch können unsere Kunden so viel vom Stack erhalten, wie sie benötigen. Deshalb bauen wir Dinge wie At.“ Das Herzstück des KI-basierten Robotik-Stacks und des KI-basierten mobilen Robotik-Stacks ist die Tatsache, dass Ihre Lösung nicht nur funktionieren soll, wenn alles perfekt ist. Sie möchten, dass sie in der Lage ist, das zu bewältigen, was Sie in der Realität tun -Weltumfeld. Vernünftige Veränderungen gesehen. Dann wird sich der Hype um KI in realen Fähigkeiten niederschlagen, die die Industrie braucht.

Dieser Wendepunkt ist möglicherweise schneller als jede Technologieeinführung in 20 Jahren Fertigung. Der Grund dafür ist, dass in der Vergangenheit für jede neue Technologie die Inbetriebnahme eines Teils der Fabrik – des am wenigsten riskanten Teils – erforderlich war, um die neue Technologie auszuprobieren und dabei darauf zu achten, dass nichts kaputt geht. Wenn die meisten unserer Kunden diese KI-Algorithmen jetzt testen, tun sie dies in digitalen Zwillingen in der Cloud für verschiedene Tests in Millionen verschiedener Szenarien, was die Einführung der Technologie erheblich beschleunigen wird. Nach Ansicht von Kumar wird dieser Wendepunkt daher viel schneller eintreten, als es die Branche gewohnt ist.

Er nannte das jüngste Beispiel kleiner Hersteller in den US-Bundesstaaten North Carolina und Missouri, die mit Teradyne und NVIDIA zusammenarbeiten, um Anwendungen zu entwickeln, die mittlerweile in mehreren Ländern eingesetzt werden. „Früher konnten nur große Unternehmen so schnell skalieren. Jetzt erreichen wir genau diese Art der Skalierung.“ Entwicklung neuer Robotikanwendungen in Unternehmen jeder Größe.

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