با توسعه یک سیستم یادگیری تقویتی در دنیای واقعی، Agibot اولین گام تاریخی را برای آموزش مستقیم روبات ها در محیط واقعی کارخانه برداشت و راه را برای تولید هوشمند آینده هموار کرد.
به گزارش بازیگرها و به نقل از gizmochina، شرکت Agibot که بر توسعه هوش ادغام شده در روبات ها تمرکز دارد، توانست نقطه عطفی را در تاریخ رباتیک صنعتی رقم بزند.
این شرکت با موفقیت یک سیستم یادگیری تقویتی در دنیای واقعی (RW-RL) را در خط تولید پایلوت Longchair پیاده سازی کرده است.
ربات یادگیری agibot
این دستاورد به عنوان اولین استفاده واقعی از یادگیری تقویتی در ربات های صنعتی شناخته می شود و نشان دهنده ارتباط بین سال ها تحقیق در زمینه هوش مصنوعی و کاربرد واقعی آن در صنعت تولید است.
تحول در آینده تولید صنعتی
در چند دهه گذشته، تولید صنعتی و دقیق عمدتاً بر سیستمهای خودکار و خودکاری که نیاز به ابزار پیچیده، راهاندازی طولانی و هزینههای نصب بالا دارند، متکی بوده است.
در صورت تغییر طرح تولید یا معرفی محصولات جدید، این سیستم ها به سختی قابل بازیابی هستند. حتی رباتهای مدرن مجهز به سیستمهای کنترل نیرو و بینایی اغلب به تغییرات پارامتر حساس هستند و راهاندازی مجدد آنها را کند و پرهزینه میسازد.
هدف Agibot از طراحی سیستم RW-RL حل این چالش های دیرینه است. به این ترتیب، ربات ها به جای تکیه بر دستورالعمل های از پیش برنامه ریزی شده، از تعاملات واقعی در محیط کارخانه یاد می گیرند و عملکرد خود را به صورت زنده و در زمان واقعی بهبود می بخشند.
به این ترتیب کارخانه ها می توانند از ربات هایی استفاده کنند که نه تنها انعطاف پذیرتر هستند، بلکه در برابر تغییرات محیطی و محصول نیز مقاومت بیشتری دارند.
مکانیزم سیستم یادگیری تقویتی Agibot.
سیستم RW-RL به روباتها اجازه میدهد تا مهارتهای جدید را در چند دقیقه بیاموزند، در حالی که روشهای سنتی هفتهها طول میکشد. پس از استقرار، این ربات ها می توانند پایداری در سطح صنعتی را حفظ کرده و به طور مداوم بدون کاهش عملکرد کار کنند.
یکی از ویژگی های چشمگیر این فناوری، نیاز حداقلی به تغییرات سخت افزاری هنگام جابجایی بین وظایف مختلف است. این امر زمان توقف تولید را به میزان قابل توجهی کاهش می دهد و هزینه ها را کاهش می دهد.
علاوه بر این، ربات های Agibot توانایی تنظیم خودکار تغییرات در قطعات و تحمل تولید را دارند. این سازگاری تضمین می کند که دقت در طول فرآیند تولید ثابت می ماند.
این قابلیت سیستم RW-RL را برای خطوط تولید انعطاف پذیر و چند محصولی ایده آل می کند و گامی بزرگ به سوی کارخانه های هوشمند و چند منظوره است.
از تحقیقات دانشگاهی تا کاربرد در محیط واقعی
دستیابی به این فناوری حاصل سال ها تحقیق و توسعه در زمینه پایداری و کارایی الگوریتم های یادگیری تقویتی است.
این پروژه توسط دکتر Jianlan Lu، دانشمند ارشد در شرکت Agibot رهبری شد که با تیم خود موفق شد الگوریتم های پیچیده هوش مصنوعی را به یک سیستم قابل دوام در صنعت تبدیل کند.
اجرای آزمایشی این سیستم با همکاری Longchair نشان داد که RW-RL قادر به ارائه عملکرد پایدار و دقیق در شرایط نزدیک به تولید واقعی است.
این آزمایش نه تنها صحت عملکرد سیستم را تایید کرد، بلکه آن را به عنوان اولین کاربرد عملی یادگیری تقویتی در رباتیک صنعتی تشخیص داد.
برنامه های آینده و گسترش برنامه.
پس از موفقیت اولیه، شرکت های Augibot و Longchair قصد دارند دامنه استفاده از سیستم RW-RL را گسترش دهند. هدف آن ورود به حوزه های الکترونیک مصرفی و صنعت خودرو است.
به این ترتیب، Agibot قصد دارد رباتهای ماژولار و با نصب سریعی تولید کند که میتوانند در هر کارخانهای بدون نیاز به تغییرات اساسی مورد استفاده قرار گیرند.
این ربات ها می توانند به سرعت با سیستم های موجود ادغام شوند و نقش مهمی در افزایش بهره وری و کاهش هزینه های تولید داشته باشند.
گامی به سوی خودآموزی و تولید انطباقی
دستاورد اخیر Agibot نه تنها یک موفقیت فنی است، بلکه یک گام اساسی در تکامل مفهوم تولید هوشمند است. این فناوری نشان میدهد که روباتها میتوانند از تجربه دنیای واقعی بیاموزند، تصمیم بگیرند و عملکرد خود را بدون نیاز به برنامهنویسی دستی بهبود بخشند.
کاربرد یادگیری تقویتی در صنعت مفهومی را زنده می کند که قبلاً فقط در تحقیقات دانشگاهی مورد بحث قرار گرفته بود: کارخانه هایی که روبات های آنها مانند انسان ها یاد می گیرند و در طول زمان کارآمدتر می شوند.
با این پیشرفت، Agibot نه تنها هوش رباتیک را به سطح جدیدی رسانده است، بلکه گامی اساسی در جهت تحقق آینده ای برداشته است که در آن تولید صنعتی مبتنی بر هوش تجسم یافته و خودآموز است.
این مسیر می تواند به انقلاب بعدی در دنیای صنعت منجر شود. انقلابی که در آن مرز بین انسان و یادگیری ماشینی روز به روز در حال محو شدن است.
با این دستاورد، Agibot عصر جدیدی را در تولید صنعتی آغاز می کند. عصری که در آن رباتها نه تنها ابزاری برای اجرای دستورات هستند، بلکه به موجوداتی برای یادگیری و سازگاری تبدیل میشوند و آینده صنعت را متحول خواهند کرد.