Get best of the week

روبوتات المستودعات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لفرز العناصر جاهزة للانطلاق

خرج Covariant بدء التشغيل من Berkeley للخروج من الظل ، ويعتقد أن روبوتاته جاهزة للدخول إلى العالم




في صيف 2018 ، واجهت شركة ناشئة صغيرة من بيركلي ، قامت بتطوير روبوتات ، مهمة صعبة. كان Knapp ، وهو مورد رئيسي لتكنولوجيا المستودعات اللوجستية ، يبحث عن ذراع آلي جديد يتم التحكم فيه بالذكاء الاصطناعي يمكنه التقاط أكبر عدد ممكن من الأنواع المختلفة من الأشياء. في كل أسبوع ، ثمانية أسابيع متتالية ، أرسلت الشركة قائمة البدء للعناصر المتزايدة التعقيد - الصناديق غير الشفافة ، الصناديق الشفافة ، عبوات الأدوية ، الجوارب - التي تغطي مجموعة منتجات عملاء الشركة. اشترت الشركة المبتدئة مثل هذه العناصر ، ثم بعد ذلك بأسبوع أرسل مقطع فيديو نقل فيه roboruk العناصر من سلة رمادية إلى أخرى.

في نهاية المهمة ، هُزمت قيادة ناب. لمدة ست أو سبع سنوات ، أعطوا مهام مماثلة للعديد من الشركات الناشئة دون جدوى ، وكانوا يتوقعون الفشل هذه المرة أيضًا. ولكن بدلاً من ذلك ، في كل مقطع فيديو ، قام مساعد الروبوت في بدء التشغيل بتحويل كل عنصر بدقة مثالية والسرعة المناسبة.

قال بيتر باتشوين ، نائب رئيس الابتكار في Knapp ، ومقره في النمسا: "مع كل منتج تالي ، توقعنا الفشل لأن المهمة أصبحت معقدة بشكل متزايد". "ومع ذلك ، اتضح أنهم كانوا ناجحين ، وعمل كل شيء. لم نشهد قط مثل هذه الوظيفة عالية الجودة لمنظمة العفو الدولية ".


Covariant الآن خارج الظل ويعلن عن تعاون مع Knapp. تعمل خوارزمياتها بالفعل في روبوتات Knapp في مستودعات اثنين من عملاء الشركة. واحد منهم ينتمي إلى شركة Obeta الألمانية لتصنيع المنتجات الكهربائية ، وتعمل الروبوتات هناك منذ سبتمبر. يقول المؤسسون المشاركون في شركة Startup إن Covariant على وشك إبرام صفقة أخرى مع روبوتات تصنيع عملاقة صناعية أخرى.

ترمز هذه الأخبار إلى تغيير في الوضع الحالي للروبوتات AI. اقتصرت هذه الأنظمة على بيئة أكاديمية مصطنعة. لكن Covariant يدعي الآن أن نظامه يمكن أن يعمم العمل على الصعوبات المرتبطة بالعالم الحقيقي ، وهو جاهز لاقتحام المخازن.

تحتوي المستودعات على مهام لخيارين من المعدات - للآلات ذات الصناديق المتحركة تتحرك هنا وهناك ، وللآلات ذات الأيادي التي ترفع الأشياء وتضعها في المكان الصحيح. كانت الروبوتات موجودة منذ فترة طويلة في المستودعات ، ولكن نجاحاتها كانت محدودة بشكل أساسي من خلال أتمتة الخيار الأول. يقول بيتر تشين ، المؤسس المشارك ومدير Covariant: "نادرًا ما ينتقل الناس إلى مستودع حديث". "إن نقل الأشياء بين النقاط الثابتة يمثل مشكلة تؤديها الميكاترونكس بشكل جيد للغاية ."


ذراع آلي في مكتب مشترك

ولكن ليس فقط الأجهزة المناسبة مطلوبة لأتمتة اليد. تحتاج التكنولوجيا إلى التكيف بسرعة مع مجموعة واسعة من الأشكال والأحجام من المنتجات مع اتجاه دائم التغير. يمكن برمجة الذراع الروبوتية التقليدية لأداء الحركات نفسها مرارًا وتكرارًا ، ومع ذلك ، فإنها ستفشل بمجرد أن تواجه انحرافًا. إنها تحتاج إلى الذكاء الاصطناعي "لرؤية" والتكيف ، وإلا فلن تكون قادرة على التعامل مع البيئة النامية. يقول تشين: "إن الذكاء مطلوب من أجل البراعة".

على مدى السنوات القليلة الماضية ، حققت مختبرات الأبحاث نجاحًا غير مسبوق في الجمع بين الذكاء الاصطناعي والروبوتات ، وتحقيق مهارة مماثلة ، ومع ذلك ، فإن نقل هذه الإنجازات إلى العالم الحقيقي مهمة مختلفة تمامًا. في المختبرات ، يجوز دقة 60-70 ٪. هذا لا يكفي في الإنتاج. يقول بيتر أبيل ، المؤسس المشارك وكبير العلماء في Covariant ، أنه حتى مع دقة 90٪ ، فإن الذراع الآلية ستكون "عرضًا لفقدان القيمة".

يقدر آبل وتشين أنه من أجل استعادة الاستثمار فعليًا ، يجب أن يحقق الروبوت دقة 99-99.5٪. عندها فقط يمكنه العمل دون تدخل بشري متكرر وخطر إبطاء الناقل. ومع ذلك ، فإن التقدم الأخير فقط في التعلم العميق ، ولا سيما في التعلم المعزز ، هو الذي سمح بتحقيق هذا المستوى من الدقة.


يقع مكتب Covariant قبالة ساحل خليج سان فرانسيسكو ، بجوار موقف سيارات متدهور بين صفوف من المباني غير المميزة. في الداخل ، يتم تدريب العديد من الروبوتات الصناعية و "الروبوتات المشتركة" ، روبوتات التعاون المصممة للعمل الآمن مع البشر ، للعمل مع جميع المنتجات الممكنة.

يركض أعضاء فريق المتغير بانتظام إلى المتجر المحلي بحثًا عن عناصر عشوائية مختلفة. تتراوح الأشياء من المستحضرات في الزجاجات إلى الملابس المعبأة والممحاة في صناديق شفافة. يهتم الفريق بشكل خاص بالأشياء التي يمكن أن تربك الروبوت: الأسطح المعدنية العاكسة ، البلاستيك الشفاف ، الأسطح القابلة للتشوه بسهولة مثل الملابس أو حزم الرقائق التي ستبدو مختلفة على الكاميرا في كل مرة.

فوق كل روبوت هناك العديد من الكاميرات التي تعمل بعينيه. تدخل البيانات المرئية والبيانات الحسية من جسم الروبوت الخوارزمية التي تتحكم في تحركاته. بشكل أساسي ، يتعلم الروبوت من مزيج من المحاكاة والتعزيز. الأول هو أن الشخص يتحكم يدويًا في الروبوت ، ورفع أشياء مختلفة. ثم يسجل ويحلل تسلسل الحركات من أجل فهم كيفية تعميم هذا السلوك. والثاني هو أن الروبوت يقوم بملايين التكرار من التجربة والخطأ. في كل مرة ، محاولاً أخذ شيء ما ، يقوم الروبوت بذلك بشكل مختلف قليلاً. ثم يكتب عن المحاولات التي انتهت برفع أسرع وأكثر دقة للموضوع ، والذي فشل في تحسين كفاءته باستمرار.

نظرًا لأن الخوارزمية يتم تدريبها في نهاية المطاف ، فإن منصة Covariant البرمجية ، Covariant Brain ، مستقلة عن الأجهزة. هناك عشرات الروبوتات من نماذج مختلفة في المكتب ، ويستخدم الروبوت الذي يعمل في Obeta أجهزة Knapp.





لمدة ساعة ، شاهدت ثلاثة روبوتات مختلفة تلتقط بثقة عناصر مختلفة تمامًا من المتجر. في ثوانٍ ، تقوم الخوارزمية بتحليل موقعها ، وتحسب زاوية الهجوم ، وتعديل تسلسل الحركات وتصل لأخذها بكوب الشفط. يتحرك بثقة ودقة ، ويغير سرعة العمل اعتمادًا على هشاشة الهدف. مع الأدوية ملفوفة بورق ، فإنه يدير بلطف أكثر حتى لا يشوه العبوة ولا ينهار الدواء. خلال أحد مظاهر العمل المثيرة للإعجاب بشكل خاص ، أعاد الروبوت توجيه تدفق الهواء لتفجير الكيس الذي تم الضغط عليه بشكل غير مريح على الحائط إلى المركز ، بحيث كان من الأسهل رفعه.

يقول Knapp Pachwein أنه منذ أن تحولت الشركة إلى منصة Covariant ، انتقلت الروبوتات من القدرة على رفع 10-15 ٪ من العناصر من مجموعة Obeta إلى القدرة على رفع حوالي 95 ٪ من العناصر. نسبة الـ 5٪ الأخيرة هي أشياء هشة مثل الزجاج ، والتي لا يزال بإمكان الناس العمل بها. ويضيف باتشوين: "وهذه ليست مشكلة". - في المستقبل ، سيكون 10 روبوتات وشخص واحد جهاز مستودع نموذجي. هذه هي الخطة. " بفضل التعاون ، ستقوم Knapp بتوزيع روبوتاتها مع برنامج Covariant إلى مستودعات عملائها لعدة سنوات.

على الرغم من أن النتيجة مثيرة للإعجاب من وجهة نظر فنية ، إلا أنها تثير تساؤلات حول كيفية تأثير هذه الروبوتات على الأتمتة. يعترف باتشوين بأنه يتوقع أنه في السنوات الخمس المقبلة ، ستبدأ مئات أو آلاف الروبوتات في أداء المهام التي يتم حلها تقليديًا من قبل البشر. ومع ذلك ، يقول ، لم يعد الناس يريدون القيام بهذه المهمة. في أوروبا ، غالبًا ما تجد الشركات صعوبة في العثور على عدد كافٍ من الأشخاص للعمل في المستودعات. يقول: "هذا هو نوع التعليقات التي نحصل عليها من جميع العملاء". "إنهم لا يجدون موظفين ، ويحتاجون إلى المزيد من الأتمتة."

حتى الآن ، تلقى Covariant بالفعل 27 مليون دولار من المستثمرين ، بما في ذلك نجوم الذكاء الاصطناعي مثل الفائزين بجائزة Turing Joffrey Hinton و Ian Lekun. تريد الشركة الناشئة التعامل ليس فقط مع رفع الأشياء ، ولكن أيضًا مع مجموعة كاملة من عمليات المستودعات ، من تفريغ الشاحنات إلى صناديق التعبئة والفرز على الرفوف. لدى الشركة الناشئة أيضًا أفكار حول الانتقال خارج المستودعات ودخول صناعات أخرى.

لكن هدف أبيل النهائي هو أعلى من ذلك: "الفكرة طويلة المدى للشركة هي حل جميع المشاكل في مجال الروبوتات بالذكاء الاصطناعي.

More articles:


All Articles