Dirbtinio intelekto varomi robotai sandėlio rinktuvai dabar yra pasirengę pradėti dirbti

Kovariantų įkūrėjai dirba ties savo robotine ranka. Elena Žukova

2018 m. vasarą nedidelis Berklio robotikos startuolis sulaukė iššūkio. Knapp, pagrindinis sandėlių logistikos technologijų tiekėjas, ieškojo naujos dirbtinio intelekto roboto rankos, kuri galėtų pasirinkti kuo daugiau prekių rūšių. Taigi kiekvieną savaitę aštuonias savaites jis siųsdavo startuoliui vis sudėtingesnių prekių sąrašą – nepermatomas dėžutes, permatomas dėžutes, tablečių pakuotes, kojines – į kuriuos buvo įtraukta daugybė klientų gaminių. Startuolio komanda nupirks prekes vietoje ir per savaitę atsiųs vaizdo įrašą, kaip jų robotinė ranka perkelia prekes iš vienos pilkos šiukšliadėžės į kitą.

Pasibaigus iššūkiui, „Knapp“ vadovai buvo priblokšti. Per šešerius ar septynerius metus jie metė iššūkį daugeliui pradedančiųjų įmonių be sėkmės ir šį kartą tikėjosi to paties rezultato. Vietoj to, kiekviename vaizdo įraše startuolio roboto ranka puikiai tiksliai ir gamybai paruoštu greičiu perdavė kiekvieną prekę.

Kiekvieną kartą tikėjomės, kad su kitu produktu jiems nepavyks, nes jis tapo vis sudėtingesnis, sako Peteris Puchweinas, Knapp, kurios būstinė yra Austrijoje, inovacijų viceprezidentas. Bet esmė ta, kad jiems pavyko, ir viskas tikrai pavyko. Tokios AI kokybės dar niekada nematėme.

KNAPP „Covariant“ palaikanti robotinė ranka tiesioginėje sandėlio aplinkoje Berlyne, Vokietijoje. Jannis Keilas

„Covariant“ išėjo iš slapto režimo ir šiandien praneša apie savo darbą su „Knapp“. Jo algoritmai jau buvo įdiegti „Knapp“ robotuose dviejuose „Knapp“ klientų sandėliuose. Viena, eksploatuojama Vokietijos elektros tiekėjos „Obeta“, buvo pilnai gamyboje nuo rugsėjo mėn. Įkūrėjų teigimu, „Covariant“ taip pat artėja prie kito sandorio su pramonės robotikos milžinu.

Šios naujienos reiškia AI valdomos robotikos būklės pasikeitimą. Tokios sistemos buvo naudojamos tik labai ribotoje akademinėje aplinkoje. Tačiau dabar „Covariant“ teigia, kad jos sistema gali apibendrinti realaus pasaulio sudėtingumą ir yra pasirengusi perimti sandėlio aukštus.

Sandėliuose yra dviejų kategorijų užduotys: dalykai, kuriems reikia kojų, pvz., dėžių perkėlimas iš priekio į galą, ir dalykai, kuriems reikia rankų, pvz., daiktų paėmimas ir padėjimas į reikiamą vietą. Robotai sandėliuose buvo jau seniai, tačiau jų sėkmė pirmiausia apsiribojo buvusio darbo automatizavimu. Jei pažvelgsite į modernų sandėlį, žmonės iš tikrųjų retai juda, sako Peteris Chenas, „Covariant“ įkūrėjas ir generalinis direktorius. Daiktų perkėlimas tarp fiksuotų taškų – tai problema, kuriai mechatronika tikrai puikiai tinka.

Robotinė ranka Covariant biure Elena Žukova

Tačiau norint automatizuoti rankų judesius, reikia ne tik tinkamos aparatūros. Technologija turi mikliai prisitaikyti prie įvairių gaminių formų ir dydžių, nuolat besikeičiančių orientacijų. Tradicinę roboto ranką galima užprogramuoti taip, kad ji vėl ir vėl atliktų tuos pačius tikslius judesius, tačiau ji suges tą akimirką, kai susidurs su kokiu nors nukrypimu. Jam reikia dirbtinio intelekto, kad jis matytų ir prisitaikytų, kitaip jis neturės vilties neatsilikti nuo besikeičiančios aplinkos. Chen sako, kad tai iš tikrųjų yra vikrumo dalis, kuriai reikalingas intelektas.

Per pastaruosius kelerius metus tyrimų laboratorijos padarė neįtikėtiną pažangą derindamos dirbtinį intelektą ir robotiką, kad būtų pasiektas toks vikrumas, tačiau jų įtraukimas į realų pasaulį buvo visiškai kitokia istorija. Laboratorijos gali išsisukti 60 % arba 70 % tikslumu; robotai gamyboje negali. Net ir esant 90 % patikimumui, roboto ranka būtų vertės praradimo pasiūlymas, sako Pieteris Abbeelis, Covariant įkūrėjas ir vyriausiasis mokslininkas.

Kad tikrai atsipirktų investicijos, Abbeel ir Chen apskaičiavo, robotas turi būti bent 99 %, o gal net 99,5 % tikslumas. Tik tada jis gali veikti be didelio žmogaus įsikišimo arba rizikos sulėtinti gamybos liniją. Tačiau toks tikslumo lygis tapo įmanomas tik dėl pastarojo meto gilaus mokymosi pažangos, ypač mokymosi sustiprinimo.

„Covariant“ biuras yra netoli San Francisko įlankos krantinės, šalia apgriuvusios automobilių stovėjimo aikštelės tarp nepažymėtų pastatų. Viduje keli pramoniniai robotai ir ko-botai, bendradarbiaujantys robotai, sukurti saugiai veikti aplink žmones, mokosi dėl kiekvienos produkto galimybės.

Reguliariai „Covariant“ komandos nariai eina į savitarnos parduotuves, kad nusipirktų bet kokius šansus ir galus. Prekės svyruoja nuo losjonų buteliuose iki supakuotų drabužių iki trintukų dangtelių, įdėtų į skaidrias dėžutes. Komanda ypač ieško dalykų, kurie gali sugadinti robotą: labai atspindintys metaliniai paviršiai, skaidrūs plastikai ir lengvai deformuojami paviršiai, tokie kaip audiniai ir maišeliai su drožlėmis, kurie kiekvieną kartą atrodys kitaip, kaip fotoaparatas.

Virš kiekvieno roboto kabo daugybė kamerų, veikiančių kaip jo akių rinkinys. Šie vaizdiniai duomenys kartu su jutiklio duomenimis iš roboto kūno patenka į algoritmą, kuris kontroliuoja jo judesius. Robotai pirmiausia mokosi derindami imitacijos ir sustiprinimo būdus. Pirmasis apima asmenį, kuris rankiniu būdu vadovauja robotui, kad jis paimtų įvairius objektus. Tada jis registruoja ir analizuoja judesių sekas, kad suprastų, kaip apibendrinti elgesį. Pastarasis reiškia, kad robotas atlieka milijonus bandymų ir klaidų. Kiekvieną kartą, kai robotas pasiekia daiktą, jis bando jį šiek tiek kitu būdu. Tada jis registruoja, kurie bandymai lemia greitesnį ir tikslesnį pasirinkimą, o ne nesėkmes, todėl gali nuolat gerinti savo našumą.

Kadangi galiausiai išmoksta algoritmas, „Covariant“ programinės įrangos platforma, vadinama „Covariant Brain“, yra aparatinės įrangos agnostikė. Iš tiesų, biure yra daugiau nei tuzinas įvairių modelių robotų, o jo tiesioginiam diegimui su Obeta naudojama Knapp aparatinė įranga.

Kovarianto treniruočių režimas.

Per valandą stebėjau, kaip trys skirtingi robotai meistriškai renka visokias parduotuvėje pirktas prekes. Per kelias sekundes algoritmas išanalizuoja jų padėtis, apskaičiuoja atakos kampą ir teisingą judesių seką ir ištiesia ranką, kad įsikibtų siurbtuku. Jis juda užtikrintai ir tiksliai, o greitį keičia priklausomai nuo daikto subtilumo. Pavyzdžiui, į foliją įvyniotos tabletės gydomos švelniau, kad nebūtų deformuota pakuotė ar nesutraiškyti vaistai. Vienoje ypač įspūdingoje demonstracijoje robotas taip pat apvertė oro srautą, kad į centrą įpūstų įkyrų maišą, prispaustą prie šiukšliadėžės sienos, kad būtų lengviau pasiekti.

Knapp's Puchwein teigia, kad nuo tada, kai bendrovė priėmė Covariant platformą, jos robotai tapo nuo 10% iki 15% iki maždaug 95% Obetos produktų asortimento. Paskutinius 5 % sudaro ypač trapūs daiktai, tokie kaip akiniai, kurie vis dar skirti žmonėms atsargiai elgtis. Tai nėra problema, priduria Puchweinas. Ateityje paprastai turėtų būti 10 robotų ir viena rankinio paėmimo stotis. Būtent toks planas. Bendradarbiaudama, „Knapp“ per ateinančius kelerius metus išplatins savo „Covariant“ palaikančius robotus visuose savo klientų sandėliuose.

Nors techniškai įspūdinga, statistika taip pat kelia klausimų, kokią įtaką tokie robotai turės darbo automatizavimui. Puchweinas pripažįsta, kad per ateinančius penkerius metus jis tikisi, kad šimtai ar tūkstančiai robotų perims tradiciškai žmonių atliekamas užduotis. Tačiau, anot jo, žmonės ir taip nebenori dirbti. Ypač Europoje įmonės dažnai stengiasi rasti pakankamai darbuotojų savo sandėliams. Būtent tai yra visų mūsų klientų atsiliepimai, sako jis. Jie neranda žmonių, todėl jiems reikia daugiau automatizavimo.

„Covariant“ iki šiol surinko 27 mln. USD, o finansuotojai, įskaitant AI šviesuolius, tokius kaip Turingo apdovanojimo laureatai Geoffrey Hintonas ir Yann LeCun. Be produktų atrinkimo, galiausiai norima apimti visus sandėlio vykdymo aspektus – nuo ​​sunkvežimių iškrovimo iki pakavimo dėžių iki rūšiavimo lentynų. Taip pat numatoma plėstis ne tik sandėliuose, bet ir kitose srityse bei pramonės šakose.

Tačiau galiausiai Abbeel turi dar aukštesnį tikslą: ilgalaikė įmonės vizija yra išspręsti visą AI robotiką.

paslėpti