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El robot de almacén aprende a clasificar cosas no estándar

En un almacén cerca de Berlín, un nuevo robot automatiza tareas que eran recientemente inaccesibles para las máquinas.




En un almacén en el patio trasero de Berlín, una larga fila de cajas azules con interruptores, enchufes y otros artículos eléctricos avanzaban a lo largo de una cinta transportadora. Después de detenerse, cinco trabajadores clasificaron estos pequeños artículos y los colocaron en cajas de cartón.

En Obeta, un fabricante de productos eléctricos, que abrió en 1901, los trabajadores han estado haciendo un trabajo tan monótono durante años.

Sin embargo, hace unos años, un nuevo empleado se unió al equipo. El robot detrás del vidrio protector, que usa tres ventosas de vacío al final de un brazo largo, hace el mismo trabajo, clasificando los productos con una velocidad y precisión asombrosas.

Puede que no te impresione, pero un robot de clasificación de componentes es un gran avance en áreas como la IA y el trabajo humano que las máquinas son capaces de hacer.

Millones de productos pasan por los almacenes de tiendas minoristas como Amazon, Walmart, etc., y sus trabajadores de bajos salarios tienen que tamizar caja por caja, que contiene todo tipo de cosas, desde ropa y zapatos hasta productos electrónicos, para que cada producto pueda ser empaquetado. y envíe según lo dirigido. Y hasta hoy, los autos no podían manejarlo.


Más de 80,000 de estas cajas se almacenan en un almacén de Obeta en un suburbio de Berlín.

"He trabajado en logística durante más de 16 años y nunca antes había visto algo así", dijo Peter Pachwein, vicepresidente de la empresa austriaca de automatización de almacenes Knapp.

Los ingenieros de California que hicieron este robot fotografiaron el entorno circundante en teléfonos inteligentes, de pie junto al almacén de Obeta. Pasaron más de dos años desarrollando el sistema en su inicio Covariant.AI, basado en investigaciones previas de la Universidad de California en Berkeley.

Su tecnología demuestra que en un futuro cercano habrá muy pocas tareas en los almacenes que sean demasiado insignificantes o difíciles para los robots. Y cuanto mayor sea el número de tareas que tradicionalmente realizan las personas, las máquinas se apoderarán, más razones hay para preocuparse de que los trabajadores del almacén pierdan sus trabajos debido a la automatización.

Los economistas creen que debido al rápido crecimiento del comercio en línea, a pesar del hecho de que es poco probable que la mayoría de las empresas dominen las últimas tecnologías de automatización muy rápidamente, es improbable que todas estas tecnologías conduzcan a una fuerte caída en el número de empleos en logística en el futuro cercano. Sin embargo, los ingenieros que crean estas tecnologías reconocen que llegará el día en que las máquinas realizarán la mayoría de las tareas en los almacenes. Los trabajadores vivos tendrán que hacer otra cosa.

Los ingenieros covariantes se especializan en una subárea de IA como el aprendizaje de refuerzo. Las máquinas están capacitadas para realizar nuevas tareas de forma independiente, a través de una gran cantidad de prueba y error. Y el mejor lugar para enseñarles es el mundo real.

"Si quieres promover la IA mientras estás sentado en el laboratorio, no puedes hacerlo", dijo Peter Chen, director y cofundador de Covariant. "Hay una gran brecha entre el mundo ideal y el real".


Un obrero trabaja con un robot. Hasta ahora, el robot solo automatiza la estación de embalaje.

Los almacenes ya están altamente automatizados. En este almacén cerca de Berlín, dentro de una sala cercada más grande que un campo de fútbol, ​​se han usado otros robots para quitar cajas grandes de estantes altos.

Sin embargo, esta tarea para el automóvil es relativamente fácil. Los ingenieros pueden programar el robot para repetir el mismo movimiento. Todas las cajas son iguales. El robot puede tomarlos cada vez haciendo el mismo movimiento.

Ordenar canastas con artículos al azar es otra cuestión. Su forma y superficie varían. Algunos interruptores pueden estar boca abajo, mientras que otros pueden estar invertidos. Se puede empacar otro producto en una bolsa de plástico que refleje la luz de una manera que el robot nunca haya visto antes. Esto requirió la participación humana.

Es imposible programar el brazo del robot para manejar cualquier situación escribiendo muchas reglas en el programa. Durante muchos años, Knapp Pachwein y sus socios han estado tratando de crear un robot con la destreza y flexibilidad correctas, y fracasaron.


Pachwain Knapp ha estado intentando durante muchos años inventar un clasificador de robots

Covariant, trabajando con Knapp, ha creado un programa que puede aprender por prueba y error. Al principio, el sistema fue entrenado utilizando una simulación digital de una tarea: una canasta prácticamente recreada con objetos aleatorios. Luego, cuando Chen y sus colegas transfirieron el programa a un robot, pudo aprender cosas en el mundo real.

El robot puede continuar aprendiendo mientras clasifica cosas nunca antes vistas. Un robot de un almacén alemán puede seleccionar y clasificar más de 10,000 artículos diferentes, y con una precisión del 99%, según Covariant.

Y esto es una señal de cambios significativos en áreas como el comercio minorista en línea y la logística.

A finales del año pasado, el fabricante internacional de robots ABB celebró un concurso. Invitó a 20 compañías a desarrollar software para sus manipuladores robóticos, capaces de clasificar objetos aleatorios, desde cubos hasta bolsas de plástico que contienen otros objetos.


Los robots sobre rieles están buscando la carga necesaria para enviarla a empaquetar.

Diez compañías eran de Europa y la otra mitad de los Estados Unidos. La mayoría y no cerró la tarea. Algunos pudieron manejar casi todas las tareas, pero no pudieron hacer frente a los ejemplos más astutos. La única compañía que pudo hacer frente a todas las tareas de manera tan rápida y eficiente como las personas fue Covariante.

"Intentamos encontrar debilidades", dijo Mark Segura, director gerente de la división de robots de servicio de ABB. "Alcanzar cierto nivel en estas pruebas es bastante fácil, pero es muy difícil no demostrar un solo punto débil".

Knapp, que ayudó a implementar el sistema cerca de Berlín, y ABB, creen que esta tecnología puede usarse en otros almacenes similares.

Los ingenieros de Covariant creen que sus robots, que practican constantemente, afrontarán mejor las tareas. Mientras que el robot en uno de los almacenes está aprendiendo formas más convenientes de levantar ciertos objetos, esta información ingresa al cerebro central controlado por Covariante, y esto permitirá que las máquinas funcionen aún mejor.


Dirk Jandura, Director Gerente de Obeta, dijo que tales compañías son muy activas en mejorar la eficiencia. La automatización es la clave para reducir el desperdicio.

Al igual que muchos operadores de almacenes, Obeta tuvo problemas para encontrar trabajadores que quisieran hacer un trabajo monótono. Cada clasificador procesa alrededor de 170 pedidos por hora, aproximadamente tres por minuto, ocho horas al día. En verano, la temperatura en el almacén supera los 38 grados. Es difícil mantener a los trabajadores por más de seis meses.

Para Obeta, el nuevo robot es la solución perfecta. El trabajo de tres personas lo realiza un robot que no conoce la fatiga.

"No fuma, siempre está sano, no habla con los vecinos, no toma descansos para ir al baño", dijo Zhandura. "Es más efectivo".

Knapp también está considerando proyectos de almacén donde los robots trabajan en lugar de personas, lo que permitirá una colocación más densa de los paquetes que los robots recogerán.

"Se construirán nuevos almacenes con la vista puesta en los robots de IA, no en los humanos", dijo Pachwain.

Knapp planea dificultar que las empresas se nieguen a reemplazar a las personas con robots. Pachwain dijo que tomarían de las compañías la cantidad que siempre sería menor que el salario de un trabajador. Si la compañía le paga al trabajador $ 40,000 al año, entonces Knapp tomará $ 30,000, dijo.

"Simplemente bajaremos", dijo. - Este es nuestro modelo de negocio. Y será fácil para el cliente tomar una decisión ".


Peter Chen y Peter Abbeel, fundadores de Covariant.AI

Beth Gutelius, primer subdirector del Centro de Desarrollo Económico Urbano de la Universidad de Illinois en Chicago, quien estudió el impacto de la automatización en el trabajo, dijo que es poco probable que dicha tecnología provoque cambios en el mercado laboral en el futuro cercano.

Ella dijo que un problema más serio sería que cuando las personas comiencen a trabajar juntas con robots, serán juzgadas de manera diferente. "Después de que comencemos a comparar la velocidad y la eficacia de las personas con robots, aparecerá un nuevo conjunto de problemas de salud y seguridad", dijo.

Peter Abbil, profesor de Berkeley y cofundador, presidente y científico jefe de Covariant, dijo que la gente continuará trabajando junto con máquinas en dichos almacenes. Sin embargo, reconoció que el mercado laboral se moverá significativamente con la mejora del aprendizaje automático.


Carga de camiones en el almacén de Obeta en Alemania

"Si esto sucede en 50 años, el sistema educativo tendrá tiempo de sobra para incorporarse al estado del mercado laboral", dijo.

En un almacén alemán, una mujer con una camiseta holgada clasifica diligentemente los productos en cajas, mirando ocasionalmente a los visitantes de habla inglesa, tomando fotos del robot y admirando su efectividad.

Un ingeniero de Covariant se acercó al grupo para compartir información sobre cómo el robot completó más de 200 pedidos en la última hora; si fuera un humano, recibiría una bonificación.

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