Endüstriyel robotlara talep yükseliyor Avrupa'da özellikle otomasyonun avantajlarından yararlanılıyor. Ancak, devam eden zorluklar Güvenliği korurken insanlarla kusursuz işbirliği sağlamayı hedefliyoruz.
Bu sorunu çözmek için Avrupa üniversiteleri, teknoloji hızlandırıcıları ve özel araştırma laboratuvarlarından oluşan bir konsorsiyum, RoboSAPIENs projesini başlatıyor.
Amaç, uyarlanabilir endüstriyel çözümlere özellikle odaklanarak gerekli güvenlik mekanizmalarını oluşturmaktır. robotlar — yeniden programlanmadan yeni davranışları öğrenebilen ve sistem yapısındaki veya ortamındaki değişikliklere uyum sağlayabilen bir otonom robot kategorisi.
Göz alıcı bir hedef, uyarlanabilir robotlar için büyük bir sorunu hedef alıyor: beklenmedik değişikliklerin üstesinden gelmek. Bu değişiklikler, yazılım güncellemelerinden donanım aşınmasından beklenmedik engellere ve insanlarla etkileşime kadar uzanır. Araştırmacılar, ortaya çıktıklarında robotların kontrol cihazlarını ve ayarlarını otomatik olarak ayarlamasını istiyor.
Uyarlanabilir endüstriyel robotlarda eksik güvenlik adımı
Uyarlanabilir robotlar genellikle çevrelerini sürekli izleyerek davranırlar. Çevrelerinden veri topluyorlar, analiz ediyorlar. verive planlarını buna göre değiştirin. Bu süreçte yeni bilgiler biriktirirler.
RoboSAPIENS'in ortağı ve York Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi profesörü Ana Cavalcanti, TNW'ye “Buna MAPE-K (İzleme-Analiz-Plan-Yürütme-Bilgi) kontrol döngüsü denir” dedi. “Burada eksik olan, planlar değiştiğinde güvenlik veya güvenilirlik sertifikalı garantilerin korunup korunmadığını doğrulayan bir adımın döngüye dahil edilmesidir.”
RoboSAPIENS, robotik öz adaptasyonda bu eksik adımı eklemeyi hedefliyor. Adım, (yeniden) planlama sonrasında sertifikasyon sırasında belirlenen kuralların hala geçerli olup olmadığını kontrol edecektir. Değillerse sistem otomatik olarak bir güncelleme önerecektir. Daha sonra bir güvenilirlik denetleyicisi, herhangi bir değişikliğin güvenli bir şekilde uygulanabilmesini sağlayacaktır.
Cavalcanti, çevresinin haritasına sahip mobil bir robot örneğini sunuyor. Bir kapının açılması veya kapanması en uygun yolu değiştirebilir ve harita güncellemesi gerektirebilir. “Ancak robot zaman açısından kritik bir işlemi yürütmekle meşgulse bu yapılmamalıdır: örneğin bir kullanıcının acil ihtiyaçlarını karşılamak gibi” diyor.
Derin öğrenmeye dokunma
Ekip, kontrol döngüsüne ek güvenlik adımı eklemek için derin öğrenmeyi kullanacak.
Uyarlanabilir robot biliminde derin öğrenmenin kullanılması, sinir ağının robotun çalışması sırasında çevreye tepki verme yeteneğine bağlı olarak bir düzeyde belirsizlikle birlikte gelir. Proje, bu belirsizliği ölçmek için yeni teknolojiler geliştirecek. Ölçüm belirsizliğin çok yüksek olduğunu gösterirse sistem yeniden öğrenmeyi tetikleyebilir.
Yeniden öğrenmenin ardından sistem, yeni belirsizlikleri azaltacak ve beklenen davranışların hala güvenilir olmasını sağlayacaktır.
Proje, temel IP'sini araştırma amacıyla ücretsiz olarak kullanıma sunacak. Şirketler aynı zamanda teknolojiyi ticari olarak da lisanslayabilecek. RoboSAPIENS koordinatörü ve Aarhus Üniversitesi'nde mühendislik profesörü olan Peter Gorm Larsen, nihai amacın “Avrupa'nın uyarlanabilir robotik sektörünü daha verimli, emniyetli ve güvenilir hale getirmek” olduğunu söylüyor.
Larsen başka birçok fayda da öngörüyor: üretimde üretim hattı rollerinin yeniden tanımlanması, robotların uyarlanabilirliğinin ve ölçeklenebilirliğinin iyileştirilmesi, kazaların azaltılması, daha iyi işler yaratılması ve güvenlik mühendisliği ve sertifikasyon maliyetlerinin düşürülmesi.
AB'nin Horizon Avrupa programından sağlanan 7,5 milyon Avroluk finansmanla RoboSAPIENS, dört endüstriyel kullanım çalışması sunacak. Bir söküm robotu, bir depo robot sürüsü, otonom bir geminin uzatılmış gövdesi ve insan-robotik etkileşimi etrafında yoğunlaşıyorlar.
Kaynak bağlantısı