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Un robot d'entrepôt apprend à trier les choses non standard

Dans un entrepôt près de Berlin, un nouveau robot automatise des tâches qui n'étaient accessibles que récemment aux machines.




Dans un entrepôt dans l'arrière-cour de Berlin, une longue rangée de boîtes bleues avec des interrupteurs, des prises et d'autres appareils électriques a avancé le long d'un tapis roulant. Après leur arrêt, cinq travailleurs ont trié ces petits objets et les ont déposés dans des boîtes en carton.

Chez Obeta, un fabricant d'appareils électriques, qui a ouvert ses portes en 1901, les travailleurs font ce genre de travail monotone depuis des années.

Cependant, il y a quelques années, un nouvel employé a rejoint l'équipe. Le robot derrière la vitre de protection, utilisant trois ventouses à vide au bout d'un bras long, fait le même travail, triant les marchandises avec une rapidité et une précision incroyables.

Vous ne serez peut-être pas impressionné, mais un tel robot triant des composants est une percée majeure dans des domaines tels que l'IA et le travail humain dont les machines sont capables.

Des millions de marchandises transitent par les entrepôts de magasins de détail tels qu'Amazon, Walmart, etc., et leurs travailleurs à bas salaire doivent passer au crible boîte par boîte, contenant toutes sortes de choses - des vêtements et des chaussures à l'électronique - afin que chaque produit puisse être emballé et envoyer comme indiqué. Et jusqu'à aujourd'hui, les voitures ne pouvaient pas le supporter.


Plus de 80 000 de ces boîtes sont stockées dans un entrepôt Obeta dans une banlieue de Berlin.

"Je travaille dans la logistique depuis plus de 16 ans et je n'ai jamais rien vu de tel auparavant", a déclaré Peter Pachwein, vice-président de la société autrichienne d'automatisation des entrepôts Knapp.

Les ingénieurs californiens qui ont fabriqué ce robot ont photographié l'environnement environnant sur des smartphones, à côté de l'entrepôt Obeta. Ils ont passé plus de deux ans à développer le système dans leur startup Covariant.AI, sur la base de recherches antérieures de l'Université de Californie à Berkeley.

Leur technologie démontre que dans un avenir proche, il y aura très peu de tâches dans les entrepôts trop insignifiantes ou difficiles pour les robots. Et plus le nombre de tâches traditionnellement effectuées par les personnes est important, plus les machines prennent possession, plus il y a de raisons de s'inquiéter de la perte de leur emploi par les entrepôts en raison de l'automatisation.

Les économistes estiment qu'en raison de la croissance rapide du commerce en ligne - malgré le fait que la plupart des entreprises ont peu de chances de maîtriser très rapidement les dernières technologies d'automatisation - toutes ces technologies sont peu susceptibles de conduire à une forte baisse du nombre d'emplois dans la logistique dans un avenir proche. Cependant, les ingénieurs qui créent ces technologies reconnaissent que le jour viendra où les machines effectueront la plupart des tâches dans les entrepôts. Les travailleurs vivants devront faire autre chose.

Les ingénieurs de Covariant sont spécialisés dans un sous-domaine de l'IA comme l'apprentissage par renforcement. Les machines sont formées pour effectuer de nouvelles tâches de manière indépendante, grâce à un grand nombre d'essais et d'erreurs. Et le meilleur endroit pour leur enseigner est le monde réel.

"Si vous voulez promouvoir l'IA en étant assis dans le laboratoire, vous ne pouvez pas le faire", a déclaré Peter Chen, directeur et co-fondateur de Covariant. "Il y a un grand écart entre l'idéal et le monde réel."


Un ouvrier travaille avec un robot. Jusqu'à présent, le robot automatise uniquement la station d'emballage.

Les entrepôts sont déjà hautement automatisés. Dans cet entrepôt près de Berlin, à l'intérieur d'une salle clôturée plus grande qu'un terrain de football, d'autres robots ont longtemps été utilisés pour retirer les grandes boîtes des étagères hautes.

Cependant, cette tâche pour la voiture est relativement facile. Les ingénieurs peuvent programmer le robot pour répéter le même mouvement. Toutes les cases sont identiques. Le robot peut les prendre à chaque fois en faisant le même mouvement.

Le tri des paniers avec des éléments aléatoires est une autre affaire. Leur forme et leur surface varient. Certains commutateurs peuvent se trouver face vers le bas, tandis que d'autres peuvent être inversés. Un autre produit peut être emballé dans un sac en plastique qui réfléchit la lumière d'une manière que le robot n'a jamais rencontrée auparavant. Cela nécessitait la participation humaine.

Il est impossible de programmer le bras du robot pour gérer n'importe quelle situation en écrivant de nombreuses règles dans le programme. Depuis de nombreuses années, Knapp Pachwein et ses partenaires tentent de créer un robot doté de la dextérité et de la flexibilité voulues et échouent.


Pachwain Knapp tente depuis de nombreuses années d'inventer un robot trieur

Covariant, en collaboration avec Knapp, a créé un programme qui peut apprendre par essais et erreurs. Au début, le système a été formé à l'aide d'une simulation numérique d'une tâche - un panier virtuellement recréé avec des objets aléatoires. Puis, lorsque Chen et ses collègues ont transféré le programme sur un robot, il a pu reprendre les choses dans le monde réel.

Le robot est capable de continuer à apprendre tout en triant des choses jamais vues auparavant. Un robot d'un entrepôt allemand est capable de sélectionner et de trier plus de 10 000 articles différents, et avec une précision de 99%, selon Covariant.

Et cela est le signe de changements importants dans des domaines tels que la vente en ligne et la logistique.

À la fin de l'année dernière, le fabricant international de robots ABB a organisé un concours. Il a invité 20 entreprises à développer des logiciels pour ses robots manipulateurs, capables de trier des objets aléatoires, des cubes aux sacs en plastique contenant d'autres objets.


Des robots sur rails sont à la recherche de la cargaison nécessaire pour l’envoyer à l’emballage:

dix entreprises sont européennes et l’autre moitié américaine. La plupart et n'a pas clôturé la tâche. Certains étaient capables de gérer presque toutes les tâches, mais ne pouvaient pas faire face aux exemples les plus astucieux. La seule entreprise capable de faire face à toutes les tâches aussi rapidement et efficacement que les gens était Covariant.

«Nous avons essayé de trouver des faiblesses», a déclaré Mark Segura, directeur général de la division des robots de service chez ABB. "Atteindre un certain niveau dans ces tests est assez facile, mais il est très difficile de ne pas démontrer un seul point faible."

Knapp, qui a contribué à la mise en œuvre du système près de Berlin, et ABB, pensent que cette technologie peut être utilisée dans d'autres entrepôts similaires.

Les ingénieurs de Covariant croient que leurs robots, qui s'entraînent constamment, seront mieux à même de faire face aux tâches. Alors que le robot dans l'un des entrepôts apprend des moyens plus pratiques de soulever certains objets, ces informations pénètrent dans le cerveau central contrôlé par Covariant, ce qui permettra aux machines de fonctionner encore mieux.


Dirk Jandura, directeur général d'Obeta, a déclaré que ces entreprises sont très actives dans l'amélioration de l'efficacité. L'automatisation est la clé pour réduire les déchets.

Comme de nombreux exploitants d'entrepôt, Obeta a eu du mal à trouver des travailleurs qui souhaitent effectuer un travail monotone. Chaque trieur traite environ 170 commandes par heure, environ trois par minute, huit heures par jour. En été, la température dans l'entrepôt dépasse 38 degrés. Il est difficile de garder les travailleurs plus de six mois.

Pour Obeta, le nouveau robot est la solution parfaite. Le travail de trois personnes est effectué par un robot qui ne connaît pas la fatigue.

"Il ne va pas fumer, est toujours en bonne santé, ne discute pas avec ses voisins, ne fait pas de pause dans les toilettes", a expliqué Zhandura. "Il est plus efficace."

Knapp envisage également des projets d'entrepôt où les robots travaillent à la place des personnes, ce qui permettra un placement plus dense des colis que les robots ramasseront ensuite.

«De nouveaux entrepôts seront construits en tenant compte des robots IA, pas des humains», a déclaré Pachwain.

Knapp prévoit de rendre difficile pour les entreprises de refuser de remplacer des personnes par des robots. Pachwain a déclaré qu'ils prendraient aux entreprises le montant qui serait toujours inférieur au salaire d'un travailleur. Si l'entreprise verse 40 000 $ par an au travailleur, Knapp en prendra 30 000 $, a-t-il dit.

"Nous allons simplement descendre", a-t-il dit. - C'est notre modèle commercial. Et il sera facile pour le client de prendre une décision. »


Peter Chen et Peter Abbeel, fondateurs de Covariant.AI

Beth Gutelius, première directrice adjointe du Center for Urban Economic Development de l'Université de l'Illinois à Chicago, qui a étudié l'impact de l'automatisation sur le travail, a déclaré qu'il était peu probable que cette technologie entraîne des changements sur le marché du travail dans un avenir proche.

Elle a dit qu'un problème plus grave serait que lorsque les gens commenceront à travailler avec des robots, ils seront jugés différemment. "Après avoir commencé à comparer la vitesse et l'efficacité des personnes avec des robots, un nouvel ensemble de problèmes de santé et de sécurité apparaîtra", a-t-elle déclaré.

Peter Abbil, professeur à Berkeley et co-fondateur, président et scientifique en chef de Covariant, a déclaré que les gens continueront de travailler avec les machines dans ces entrepôts. Cependant, il a reconnu que le marché du travail évoluera de manière significative avec l'amélioration de l'apprentissage automatique.


Chargement de camions dans l'entrepôt d'Obeta en Allemagne

«Si cela se produit dans 50 ans, le système éducatif aura tout le temps de se mettre à niveau sur le marché du travail», a-t-il déclaré.

Dans un entrepôt allemand, une femme en T-shirt baggy trie avec diligence les marchandises dans des boîtes, jetant parfois un coup d'œil aux visiteurs anglophones, prenant des photos du robot et admirant son efficacité.

Un ingénieur de Covariant a approché le groupe pour partager des informations sur la façon dont le robot a exécuté plus de 200 commandes au cours de la dernière heure - s'il s'agissait d'un humain, il recevrait un bonus.

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