Українська
English
#Інновації
Робобалет: Нова система штучного інтелекту керує роботами-руками для швидшої роботи на заводі
Вирішуючи до 40 завдань за допомогою восьми роботизованих рук за лічені секунди, RoboBallet обіцяє масштабовану ефективність, з якою ручне програмування не може зрівнятися.
Робобалет: Нова система штучного інтелекту керує роботами-руками для швидшої роботи на заводі
РобоБалет у дії
Google DeepMind/UCL
Координація роботизованих рук залишається однією з найскладніших проблем у сучасному виробництві. У переповнених заводських цехах машини повинні ділити простір одна з одною та з перешкодами, працюючи на високій швидкості.
Сьогодні це планування лягає на плечі фахівців, які витрачають сотні годин на програмування роботів, щоб уникнути зіткнень та виконати завдання. Цей процес виснажливий, схильний до помилок та дорогий.
Команда з UCL, Google DeepMind та Intrinsic представила альтернативу. Вони створили систему штучного інтелекту під назвою RoboBallet, яка може планувати рухи для груп роботизованих рук за лічені секунди.
Таким чином, це обіцяє замінити тижні ручної роботи та відкрити нові рівні ефективності.
Система поєднує навчання з підкріпленням та графові нейронні мережі. Вона навчається методом спроб і помилок, отримуючи винагороду за швидше виконання завдань.
Графічний дизайн дозволяє розглядати перешкоди та завдання як точки в мережі, що спрощує обчислення координації.
Провідний автор дослідження Метью Лай, доктор філософії з UCL та Google DeepMind, сказав: «RoboBallet перетворює промислову робототехніку на хореографічний танець, де кожна рука рухається з точністю, цілеспрямованістю та усвідомленням дій своїх товаришів по команді. Йдеться не лише про уникнення аварій; йдеться про досягнення гармонії у великих масштабах».
Під час тестування RoboBallet вирішив до 40 завдань за допомогою восьми роботизованих рук, навіть у макетах, яких ніколи раніше не бачив. Він створював високоякісні плани за лічені секунди, що є кроком вперед у порівнянні з попередніми системами планування.
Швидкість та масштабованість
Заводи часто зупиняються, якщо один робот виходить з ладу або змінюється планування. RoboBallet може миттєво адаптуватися, генеруючи нові плани в сотні разів швидше, ніж у режимі реального часу. Він також допомагає виробникам вирішувати, де розмістити роботів для максимальної продуктивності.
Традиційні інструменти планування руйнуються під тягарем складності, оскільки до них додається все більше роботів.
RoboBallet уникає цієї пастки, вивчаючи загальні правила координації, а не запам'ятовуючи конкретні випадки. Команда стверджує, що саме ця масштабованість є її головним проривом.
Доцент Алекс Лі з UCL Computer Science сказав: «На сучасних заводах координація кількох роботизованих рук схожа на розгадування рухомої 3D-головоломки: кожна дія має бути ідеально розрахована та розміщена, щоб уникнути зіткнень».
Він додав, що RoboBallet «може миттєво створювати плани для абсолютно нових макетів у великих масштабах та зі швидкістю, які фахівці не можуть створити вручну».
Майбутнє використання та обмеження
Потенційне застосування охоплює різні галузі промисловості. Виробники автомобілів, складальники електроніки та навіть будівельні фірми можуть розгорнути команди рук, які працюватимуть разом безперебійно.
Наразі RoboBallet справляється з такими завданнями, як зварювання. Майбутні версії можуть виконувати операції з переміщенням, фарбування або роботи, що передбачають сувору послідовність дій.
Поточна версія не враховує роботів з різними можливостями або всі типи перешкод. Дослідники кажуть, що гнучкий дизайн має забезпечити ці функції в майбутніх ітераціях.
Проєкт, що фінансується Google DeepMind та Intrinsic, також оприлюднив свою кодову базу.
Цей крок може пришвидшити розробку та сприяти ширшому впровадженню планування на основі штучного інтелекту в робототехніці.
Дослідження опубліковане в журналі Science Robotics .
Робобалет: Нова система штучного інтелекту керує роботами-руками для швидшої роботи на заводі
Вирішуючи до 40 завдань за допомогою восьми роботизованих рук за лічені секунди, RoboBallet обіцяє масштабовану ефективність, з якою ручне програмування не може зрівнятися.
Робобалет: Нова система штучного інтелекту керує роботами-руками для швидшої роботи на заводі
РобоБалет у дії
Google DeepMind/UCL
Координація роботизованих рук залишається однією з найскладніших проблем у сучасному виробництві. У переповнених заводських цехах машини повинні ділити простір одна з одною та з перешкодами, працюючи на високій швидкості.
Сьогодні це планування лягає на плечі фахівців, які витрачають сотні годин на програмування роботів, щоб уникнути зіткнень та виконати завдання. Цей процес виснажливий, схильний до помилок та дорогий.
Команда з UCL, Google DeepMind та Intrinsic представила альтернативу. Вони створили систему штучного інтелекту під назвою RoboBallet, яка може планувати рухи для груп роботизованих рук за лічені секунди.
Таким чином, це обіцяє замінити тижні ручної роботи та відкрити нові рівні ефективності.
Система поєднує навчання з підкріпленням та графові нейронні мережі. Вона навчається методом спроб і помилок, отримуючи винагороду за швидше виконання завдань.
Графічний дизайн дозволяє розглядати перешкоди та завдання як точки в мережі, що спрощує обчислення координації.
Провідний автор дослідження Метью Лай, доктор філософії з UCL та Google DeepMind, сказав: «RoboBallet перетворює промислову робототехніку на хореографічний танець, де кожна рука рухається з точністю, цілеспрямованістю та усвідомленням дій своїх товаришів по команді. Йдеться не лише про уникнення аварій; йдеться про досягнення гармонії у великих масштабах».
Під час тестування RoboBallet вирішив до 40 завдань за допомогою восьми роботизованих рук, навіть у макетах, яких ніколи раніше не бачив. Він створював високоякісні плани за лічені секунди, що є кроком вперед у порівнянні з попередніми системами планування.
Швидкість та масштабованість
Заводи часто зупиняються, якщо один робот виходить з ладу або змінюється планування. RoboBallet може миттєво адаптуватися, генеруючи нові плани в сотні разів швидше, ніж у режимі реального часу. Він також допомагає виробникам вирішувати, де розмістити роботів для максимальної продуктивності.
Традиційні інструменти планування руйнуються під тягарем складності, оскільки до них додається все більше роботів.
RoboBallet уникає цієї пастки, вивчаючи загальні правила координації, а не запам'ятовуючи конкретні випадки. Команда стверджує, що саме ця масштабованість є її головним проривом.
Доцент Алекс Лі з UCL Computer Science сказав: «На сучасних заводах координація кількох роботизованих рук схожа на розгадування рухомої 3D-головоломки: кожна дія має бути ідеально розрахована та розміщена, щоб уникнути зіткнень».
Він додав, що RoboBallet «може миттєво створювати плани для абсолютно нових макетів у великих масштабах та зі швидкістю, які фахівці не можуть створити вручну».
Майбутнє використання та обмеження
Потенційне застосування охоплює різні галузі промисловості. Виробники автомобілів, складальники електроніки та навіть будівельні фірми можуть розгорнути команди рук, які працюватимуть разом безперебійно.
Наразі RoboBallet справляється з такими завданнями, як зварювання. Майбутні версії можуть виконувати операції з переміщенням, фарбування або роботи, що передбачають сувору послідовність дій.
Поточна версія не враховує роботів з різними можливостями або всі типи перешкод. Дослідники кажуть, що гнучкий дизайн має забезпечити ці функції в майбутніх ітераціях.
Проєкт, що фінансується Google DeepMind та Intrinsic, також оприлюднив свою кодову базу.
Цей крок може пришвидшити розробку та сприяти ширшому впровадженню планування на основі штучного інтелекту в робототехніці.
Дослідження опубліковане в журналі Science Robotics .
#Інновації
Робобалет: Нова система штучного інтелекту керує роботами-руками для швидшої роботи на заводі
Вирішуючи до 40 завдань за допомогою восьми роботизованих рук за лічені секунди, RoboBallet обіцяє масштабовану ефективність, з якою ручне програмування не може зрівнятися.
Робобалет: Нова система штучного інтелекту керує роботами-руками для швидшої роботи на заводі
РобоБалет у дії
Google DeepMind/UCL
Координація роботизованих рук залишається однією з найскладніших проблем у сучасному виробництві. У переповнених заводських цехах машини повинні ділити простір одна з одною та з перешкодами, працюючи на високій швидкості.
Сьогодні це планування лягає на плечі фахівців, які витрачають сотні годин на програмування роботів, щоб уникнути зіткнень та виконати завдання. Цей процес виснажливий, схильний до помилок та дорогий.
Команда з UCL, Google DeepMind та Intrinsic представила альтернативу. Вони створили систему штучного інтелекту під назвою RoboBallet, яка може планувати рухи для груп роботизованих рук за лічені секунди.
Таким чином, це обіцяє замінити тижні ручної роботи та відкрити нові рівні ефективності.
Система поєднує навчання з підкріпленням та графові нейронні мережі. Вона навчається методом спроб і помилок, отримуючи винагороду за швидше виконання завдань.
Графічний дизайн дозволяє розглядати перешкоди та завдання як точки в мережі, що спрощує обчислення координації.
Провідний автор дослідження Метью Лай, доктор філософії з UCL та Google DeepMind, сказав: «RoboBallet перетворює промислову робототехніку на хореографічний танець, де кожна рука рухається з точністю, цілеспрямованістю та усвідомленням дій своїх товаришів по команді. Йдеться не лише про уникнення аварій; йдеться про досягнення гармонії у великих масштабах».
Під час тестування RoboBallet вирішив до 40 завдань за допомогою восьми роботизованих рук, навіть у макетах, яких ніколи раніше не бачив. Він створював високоякісні плани за лічені секунди, що є кроком вперед у порівнянні з попередніми системами планування.
Швидкість та масштабованість
Заводи часто зупиняються, якщо один робот виходить з ладу або змінюється планування. RoboBallet може миттєво адаптуватися, генеруючи нові плани в сотні разів швидше, ніж у режимі реального часу. Він також допомагає виробникам вирішувати, де розмістити роботів для максимальної продуктивності.
Традиційні інструменти планування руйнуються під тягарем складності, оскільки до них додається все більше роботів.
RoboBallet уникає цієї пастки, вивчаючи загальні правила координації, а не запам'ятовуючи конкретні випадки. Команда стверджує, що саме ця масштабованість є її головним проривом.
Доцент Алекс Лі з UCL Computer Science сказав: «На сучасних заводах координація кількох роботизованих рук схожа на розгадування рухомої 3D-головоломки: кожна дія має бути ідеально розрахована та розміщена, щоб уникнути зіткнень».
Він додав, що RoboBallet «може миттєво створювати плани для абсолютно нових макетів у великих масштабах та зі швидкістю, які фахівці не можуть створити вручну».
Майбутнє використання та обмеження
Потенційне застосування охоплює різні галузі промисловості. Виробники автомобілів, складальники електроніки та навіть будівельні фірми можуть розгорнути команди рук, які працюватимуть разом безперебійно.
Наразі RoboBallet справляється з такими завданнями, як зварювання. Майбутні версії можуть виконувати операції з переміщенням, фарбування або роботи, що передбачають сувору послідовність дій.
Поточна версія не враховує роботів з різними можливостями або всі типи перешкод. Дослідники кажуть, що гнучкий дизайн має забезпечити ці функції в майбутніх ітераціях.
Проєкт, що фінансується Google DeepMind та Intrinsic, також оприлюднив свою кодову базу.
Цей крок може пришвидшити розробку та сприяти ширшому впровадженню планування на основі штучного інтелекту в робототехніці.
Дослідження опубліковане в журналі Science Robotics .
1Kпереглядів
