Physical AI: новая эра промышленной автоматизации

Хотя традиционные промышленные роботы являются основой автоматизации, они долгое время были ограничены ограниченной адаптивностью и высокими стоимостью интеграции. 

Сейчас существует великое множество разнообразных подходов, в том числе и на основе ИИ, которые позволяют роботам адаптироваться к окружающей действительности в режиме реального времени. Упрощенное развертывание, например, посредством виртуального обучения, значительно сокращает время получения результатов и расширяет доступность ИИ-автоматизации для малых и средних производителей и логистических компаний. В данной статье термин «производители» используется как сокращение для обозначения как производителей, так и поставщиков логистических услуг.

Последние достижения в программном и аппаратном обеспечении привели к кардинальному изменению возможностей робототехники: теперь роботы могут выполнять сложные задачи в динамичных средах с более простым развертыванием.

Подход, основанный на ИИ, состоит в том, чтобы дать роботам возможность воспринимать, планировать и действовать в сложных сценариях реального мира, сравниваясь по уровню (и эффективности) с физическим интеллектом.

Улучшение восприятия. Достижения в области датчиков и искусственного интеллекта значительно улучшили способность роботов воспринимать окружающую среду. Стали доступнее камеры с высоким разрешением - теперь роботы могут работать с более богатой исходной информацией, а алгоритмы компьютерного зрения (на основе глубокого обучения) позволяют осуществлять визуальное восприятие, приближающееся к человеческому уровню. Теперь роботы могут распознавать и интерпретировать сложные условия окружающей среды в режиме реального времени — идентифицировать объекты, определять их трехмерную ориентацию и оценивать их физические свойства — необходимые условия для понимания того, как взаимодействовать с объектами. 

Автономность планирования и принятия решений. Современные ИИ-технологии позволяют роботам не просто выполнять заранее прописанные команды, а реально разбираться в ситуации на ходу. Также у роботов появляются мощные модели, которые одновременно понимают картинку, язык и действия — как Gemini Robotics или Nvidia Isaac GR00T. Это делает общение с роботами более живым, а сами они лучше понимают, что им нужно сделать. Поэтому вместо набора отдельных движений роботы начинают продумывать целые цепочки шагов, вроде того, как человек планирует задачу. 

Ловкость в манипуляциях и подвижность. Современные материалы и конструкции сильно расширили физические возможности роботов. Теперь роботы стали гораздо ловчее: они могут уверенно брать неровные или хрупкие предметы (не разбивая их), а не ограничиваться стандартными движениями. ИИ-управление подстраивает силу в реальном времени, а современные тактильные датчики дают роботам почти человеческое осязание - они чувствуют давление и скольжение и могут тонко манипулировать объектами. Увеличилась и емкость батарей. 

В промышленности и логистике. Уже сейчас используются роботы и интеллектуальные системы для выполнения широкого набора задач: от загрузки сырья, комплектовки и транспортировки деталей до сборки изделий, сварки, кабельной сборки и точной вставки компонентов.

Применяются системы компьютерного зрения для обработки поверхности, дефектоскопии, оптимальной упаковки и размещения деталей. Автоматизация охватывает упаковку - включая работу с различными размерами упаковок- а также использование автономных мобильных роботов и автоматизированных стеллажей на складах.
Текущая волна инноваций показывает, что автоматизация и роботизация подошли к точке перелома. Существенные улучшения стали заметны не только в отраслях с большим объемом и низким разнообразием продукции, но и там, где производство малосерийное и высоковариативное. Наибольшую выгоду получат, к примеру, пищевая промышленность и металлообработка.

Малые и средние предприятия, как и крупные корпорации, могут значительно выиграть от внедрения новых технологий. По мере снижения барьеров (высокие первоначальные инвестиции и совокупную стоимость владения) потенциал трансформации для МСП существенно увеличивается.

Где уже применяется Physical AI?
Зарубежные компании уже активно экспериментируют с внедрением. Так, например, Amazon перестроила работу своих складов, создав единый поток операций от приемки до отгрузки благодаря предикативному ИИ. Основу новой системы составляют три ключевые технологии:

• Sequoia – автоматизированная система хранения и извлечения товаров.
• Sparrow – робот-манипулятор, использующий продвинутую компьютерную визуализацию и генеративное ИИ-планирование движений, способный идентифицировать и обрабатывать около 60% ассортимента, обучаясь на огромном объеме данных.
• Proteus – коллаборативный автономный мобильный робот, который в реальном времени строит карту пространства, ориентируется в поведении людей и безопасно перемещает паллеты без ограничительных зон.

Основные факторы, которые повлияли на успех внедрения:

1. Огромная собственная база данных для обучения нейросети - десятилетия сбора данных с систем мониторинга помогли создать каталог изображений и траекторий не прошли зря - теперь на этих данных проводится обучение.
2. Обратная связь с сотрудниками - работники, взаимодействующие с роботами, помогают инженерам улучшать решения.
3. Внутреннее проектирование и производство - размещение оборудования, команд ML-разработчиков и операционных специалистов в одном месте обеспечивает более ускоренную разработку и внедрение (а также сбор обратной связи.

Рост автоматизации повысил спрос на квалифицированных работников на 30%, что, разумеется, позитивно сказывается на развитии отрасли.
В целом, контроль качества - одна из областей, где ИИ дает наиболее очевидный эффект. К примеру, это:

• роботизированная визуальная проверка, где манипулятор с камерой проверяет изделие под разными углами,
• дефектоскопия - система автоматически определяет отклонения размеров, царапины, дефекты покрытия.

Интеллектуальная робототехника перестала быть просто экспериментом. То, что раньше казалось невозможным из-за технологических или экономических барьеров, теперь достигаемо. 

Но технологии сами по себе бессильны - они должны жить в единой экосистеме, встраиваться в существующие процессы, ИТ-инфраструтуру предприятий. 

Человеческий фактор решает все. Роботы не заменяют людей - они раскрывают их потенциал. Лидеры производств должны мыслить стратегически, рассматривать автоматизацию не как способ сэкономить сегодня, а как путь к созданию долгосрочной ценность, и вкладываться в обучение и переквалификацию сотрудников. 

ЦПР РТСофт обладает собственной командой инженеров-разработчиков, специализирующихся на проектировании и внедрении систем искусственного интеллекта для физического мира (Physical AI). Наши специалисты создают решения полного цикла (от сбора и разметки данных до оптимизации моделей под конкретное вычислительное железо), которые устойчиво работают в промышленных, логистических и агротехнических условиях.

Если у вас возникают задачи, связанные с разработкой систем на основе ИИ - пишите нам на почту info@list.dev.rtsoft.ru - и мы обязательно постараемся помочь вам с решением.