Producție, depozitare, transport maritim - în toate cazurile în care mărfurile sunt produse, depozitate, sortate sau ambalate, este necesară și manipularea. Aceasta înseamnă că mai multe bunuri individuale sunt scoase din unitățile de depozitare, cum ar fi cutii sau cutii de carton și reasamblate.
Cu proiectul FLAIROP (Federated Learning for Robot Picking), Festo și cercetătorii de la Karlsruhe Institute of Technology (KIT), împreună cu parteneri din Canada, doresc să facă roboţii de manipulare mai inteligenţi folosind metode distribuite de AI. Pentru a face acest lucru, ei investighează modul de utilizare a datelor de instruire de la mai multe staţii, de la mai multe fabrici sau chiar companii, fără a cere participanţilor să predea date sensibile ale companiei.
„Cercetăm modul în care cele mai versatile date de formare posibile din mai multe locații pot fi utilizate pentru a dezvolta soluții mai robuste și mai eficiente folosind algoritmi de inteligență artificială, decât cu datele de la un singur robot.” Jonathan AUBERLE de la Institutul de manipulare a materialelor și logistică (IFL) la KIT
În acest proces, articolele sunt procesate în continuare de roboţi autonomi la mai multe staţii de preluare prin prindere și transfer. La diferite staţii, roboţii sunt instruiţi cu articole foarte diferite. La final, ar trebui să poată înţelege articole de la alte staţii despre care nu au aflat încă. „Prin abordarea învăţării automate federate, echilibrăm diversitatea datelor și securitatea datelor într-un mediu industrial", spune expertul.
Algoritmi puternici pentru industrie şi logistică 4.0
Până în prezent, învăţarea automată federată a fost utilizată predominant în sectorul medical pentru analiza imaginii, unde protecţia datelor pacienţilor este o prioritate deosebit de mare. În consecinţă, nu există schimb de date de testare, cum ar fi imagini sau puncte de înţelegere pentru antrenarea reţelei neuronale artificiale. Doar bucăţi de cunoștinţe stocate - dificultăţile locale ale reţelei neuronale care spun cât de puternic este conectat un neuron la altul - sunt transferate către un server central. Acolo, sarcini de la toate staţiile sunt co-lectate și optimizate folosind diverse criterii. Apoi, versiunea îmbunătăţită este redată la staţiile locale și procesul se repetă. Scopul este de a dezvolta noi algoritmi mai puternici pentru utilizarea robustă a inteligenţei artificiale pentru industria și logistica 4.0, respectând în același timp liniile directoare privind protecţia datelor.
„În proiectul de cercetare FLAIROP, dezvoltăm noi modalități prin care roboții pot învăța unii de la alții fără a partaja date sensibile și secrete ale companiei. Acest lucru aduce două beneficii majore: protejăm datele clienților noștri și câștigăm viteză, deoarece roboții pot prelua mai multe sarcini mai repede. În acest fel, roboții cola-borativi pot, de exemplu, să sprijine lucrătorii din producție cu sarcini repetitive, grele și obositoare.” Jan SEYLER, șeful Advanced Development. Analize și control la Festo SE & Co. KG
În timpul proiectului, vor fi înfiinţate un total de patru staţii de picking autonome pentru instruirea roboţilor: două la Institutul KIT pentru manipularea materialelor și logistică (IFL) și două la compania Festo SE cu sediul în Esslingen am Neckar.
Start-up-ul DarwinAI şi Universitatea din Waterloo din Canada, parteneri Festo
„DarwinAI este încântat să ofere platforma noastră explicabilă (XAI) proiectului FLAIROP și este încântat să lucreze cu renumite organizaţii academice canadiene și germane și cu partenerul nostru industrial, Festo. Sperăm că tehnologia noastră XAI va permite procese de înaltă valoare om-în-buclă pentru acest proiect interesant, care reprezintă o faţetă importantă a ofertei noastre alături de noua noastră abordare a învăţării federate. Având rădăcinile noastre în cercetarea academică, suntem entuziasmaţi de această colaborare și de avantajele industriale ale noii noastre abordări pentru o gamă largă de clienţi producători ”, spune Sheldon Fernandez, CEO, DarwinAI.
Mai multe detalii despre proiectele dedicate Industry 4.0 de la Festo veţi afla vizitând pagina www.festo.com/group/en/cms/11903.htm. Pentru a afla care sunt cele mai noi proiecte de cercetare în care este implicată compania Festo puteţi accesa pagina www.festo.com/group/en/cms/10268.htm.
