- Южнокорейские ученые разрабатывают роботов, которые самостоятельно учатся выполнять ту или иную работу
- Данная технология позволит значительно снизить затраты на настройку, которые занимают свыше половины затрат на автоматизацию
Доктор Ли Сан Хён, разработавший роботизированное решение на основе искусственного интеллекта [Корейский институт производственных технологий]
[HERALD BUSINESS = Корреспондент Гу Бон Хёк] В последнее время на различных предприятиях Южной Кореи предпринимаются попытки автоматизировать производственные процессы путем внедрения роботов в целях повышения конкурентоспособности производства и повышения производительности.
Крупные компании все чаще автоматизируют простые задачи, такие как упаковка и транспортировка, и уделяют много внимания и инвестиций в улучшение функций робота, в частности распознавания объектов и манипулирования ими.
С другой стороны, малые и средние компании, которые составляют ядро производственной экосистемы страны, неохотно внедряют автоматизацию из-за высоких затрат и нехватки квалифицированной рабочей силы.
Корейский институт производственных технологий объявил 17-го июня, что он разработал «интеллектуальное машинное решение на основе искусственного интеллекта», которое значительно сокращает затраты и время, необходимые для автоматизации процессов, за счет самостоятельного изучения метода работы, даже если работник показал как это делается лишь один раз.
Существующий метод автоматизации производственных процессов требовал изготовление и установки роботов, спроектированных под конкретные производственные условия, и мог выполнять только предварительно введенные и повторяющиеся задачи в абсолютно контролируемой производственной среде.
Поэтому каждый раз, когда изменяется производственная среда, роботы должны были заново обучаться посредством программирования. В этом случае рабочим приходилось вручную вводить в робота десятки тысяч фотоданных и синтезировать различные ситуации, что требует финансовых затрат и времени.
Исследовательская группа во главе с доктором Ли Сан Хёном решила отказаться от процедур программирования и разработала интеллектуальное машинное решение, которое находит оптимальный способ выполнения работ путем имитации и обучения с подкреплением.
Оператор лишь один раз показывает роботу, как выполняется работа, а робот пытается последовать его примеру в виртуальном мире и собирает данные о задачах методом проб и ошибок.
Потом происходит обучение с подкреплением на основе накопленных данных, при котором робот, работая в реальной жизни, обучается методам работы, подходящим для данной ситуации.
Поскольку роботы самостоятельно вырабатывают оптимальные методы выполнения работ, они позволяют сократить ручной ввод данных людьми или установку дополнительных устройств. Благодаря этому компании смогут значительно сократить затраты на настройку, на которые приходится более половины затрат на автоматизацию процессов.
На основе разработанного решения исследовательская группа также создала различные умные машины, которые можно сразу внедрить в производство.
«Deep Packer» - умная машина, которая самостоятельно находит лучший способ выполнения работ на основе одного примера, продемонстрированного человеком-сотрудником [Корейский институто производственных технологий]
«Deep Packer» - это интеллектуальная машина, которая может свободно обрабатывать и упаковывать произвольно уложенные предметы.
«Deep Sorter» - это улучшенная версия вышеописанной машины, которая обнаруживает и сортирует дефектные изделия нестандартной формы в режиме реального времени. Ее легко установить на существующих производственных линиях и можно переместить в другое место при необходимости.
Преимущество разработанных машин состоит в том, что они не нуждаются в дополнительном оборудовании и могут обращаться с различными предметами, а также могут быть установлены всего за один день.
Ожидается, что внедрение данного решения позволит снизить затраты на 30-40% по сравнению с затратами на оплату труда рабочих, задействованных в аналогичной работе.
«Новоразработанных роботов можно применить в различных отраслях и задачах, таких как производство и дистрибуция, где процедура работы легко демонстрируема рабочими. Наша конечная цель - предоставить эти решения в виде «приставок», чтобы их можно было использовать как готовая продукция, прикрепив к существующим оборудованиям» - сказал доктор Ли Сан Хён.
Он планирует выпустить Deep Packer и Deep Sorter на рынок в начале следующего года. Эти две машины уже прошли полевые испытания у южнокорейского производителя бумажной продукции.
nbgkoo@heraldcorp.com
Comments