Wiele owadów i pająków ma niesamowitą zdolność wspinania się po ścianach i chodzenia do góry nogami po sufitach dzięki specjalistycznym lepkim „poduszkom” na odnóżach, które pozwalają im przylegać do powierzchni w miejscach, do których żaden człowiek nie odważyłby się wejść.

Inżynierowie z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley wykorzystali cechę kryjącą się za niektórymi z tych podnóżków, zwaną przyczepnością elektrostatyczną, aby stworzyć robota w skali owada, który może skręcać i obracać się ze zwinnością geparda, co daje mu możliwość przemierzania terenu o zróżnicowanej powierzchni i szybkiego unikania nieoczekiwanych przeszkód.

Robot jest zbudowany z cienkiego, warstwowego materiału, który ugina się i kurczy pod wpływem napięcia elektrycznego. W  artykule z 2019 r. zespół badawczy wykazał, że tę prostą konstrukcję można wykorzystać do stworzenia robota wielkości karalucha, który może pędzić po płaskiej powierzchni z prędkością 20 długości ciała na sekundę, czyli ponad 2 km na godzinę — uzyskując tym samym prawie prędkość żywych karaluchów i największą względną prędkość każdego robota wielkości owada.

W  nowym badaniu zespół badawczy dodał do robota dwie elektrody elektrostatyczne. Przyłożenie napięcia do jednego z podnóżków zwiększa siłę elektrostatyczną między podnóżkiem a powierzchnią, dzięki czemu podpórka mocniej przylega do powierzchni i zmusza resztę robota do obracania się wokół odnóża.

Dwie podkładki zapewniają operatorom pełną kontrolę nad trajektorią robota i pozwalają robotowi wykonywać skręty z przyspieszeniem dośrodkowym, które przekracza możliwości większości owadów.

„Nasz pierwotny robot mógł poruszać się bardzo szybko, ale tak naprawdę nie mogliśmy kontrolować, czy robot porusza się w lewo, czy w prawo, i często poruszał się losowo, ponieważ gdy istniała niewielka różnica w procesie produkcyjnym — gdy robot nie był do końca symetryczny — odchylał się tylko w jedną stronę” — powiedział Liwei Lin, profesor inżynierii mechanicznej na UC Berkeley. „W tej pracy główną innowacją było dodanie tych podnóżków, które umożliwiają wykonywanie bardzo, bardzo szybkich skrętów”.

Aby zademonstrować zwinność robota, zespół badawczy sfilmował robota poruszającego się po labiryntach Lego, niosącego mały czujnik gazu i skręcającego, aby uniknąć spadających odłamków. Ze względu na swoją prostą konstrukcję robot może również przetrwać nadepnięcie przez 50-kilogramowego człowieka.

Małe, solidne roboty, takie jak te, mogą być idealne do prowadzenia operacji poszukiwawczo-ratowniczych lub badania innych niebezpiecznych sytuacji, takich jak wykrywanie potencjalnych wycieków gazu, powiedział Lin. Podczas gdy zespół zademonstrował większość umiejętności robota, gdy był „na uwięzi” lub zasilany i sterowany za pomocą małego przewodu elektrycznego, stworzyli również wersję autonomiczną, która może działać na zasilaniu bateryjnym do 19 minut i zasięgu 31 metrów przy obciążeniu czujnikiem gazu.

„Jednym z największych wyzwań w dzisiejszych czasach jest tworzenie robotów w mniejszym rozmiarze, które zachowują moc i kontrolę większych robotów” – powiedział Lin. „W przypadku robotów o większych gabarytach można bez problemu dołączyć dużą baterię i system sterowania. Ale kiedy próbujesz go coraz bardziej zmniejszyć, ciężar tych elementów staje się trudny do uniesienia dla robota, przez co robot porusza się bardzo wolno. Nasz robot jest bardzo szybki, dość mocny i wymaga bardzo mało energii, dzięki czemu może przenosić czujniki i elektronikę, a także akumulator”.

Źródło: https://news.berkeley.edu/2021/07/02/insect-sized-robot-navigates-mazes-with-the-agility-of-a-cheetah

Naukowcy na całym świecie pracują nad procedurami ułatwiającymi opanowanie pandemii. Jednym z ich celów jest skrócenie czasu oczekiwania na wyniki testów na obecność wirusa COVID-19. W Japonii, na Uniwersytecie Zdrowia Fujita, w prefekturze Aichi, powstały dedykowane zrobotyzowane systemy pozwalające przeprowadzić nawet do 2,5 tys. badań dziennie, czyli wielokrotnie więcej niż w tradycyjnych laboratoriach, gdzie jeden pracownik jest w stanie wykonać pomiędzy 100 a 200 badań.

Za sukcesem tych zautomatyzowanych systemów wykorzystywanych do testów opartych na reakcji łańcuchowej polimerazy stoją 3 japońskie firmy: Kawasaki Heavy Industries, Sysmex oraz Medicaroid. Prace nad robotami rozpoczęto w kwietniu 2020 r., kiedy w Japonii odnotowano zwiększoną liczbę zakażeń COVID-19. Pierwszą maszynę zainstalowano na Uniwersytecie Zdrowia Fujita, w styczniu 2021 roku. Obecnie na terenie kraju znajdują się jeszcze cztery takie systemy, w tym jeden na Międzynarodowym Porcie Lotniczym Kansai, do końca marca 2022 roku ma ich być nawet 50.

Roboty są w stanie przeprowadzić prawie cały proces testowania bez angażowania medyków. Rola laborantów kończy się na pobieraniu próbek od pacjentów i oddaniu ich maszynie. System pozwala na zmniejszenie liczby personelu medycznego potrzebnego do przeprowadzenia badań, co  zmniejsza ryzyko zarażenia i zwiększa bezpieczeństwo pracowników. 

Zespół robotów mierzy 12 metrów długości i 2,5 metra szerokości i mieści się w kontenerze. Jest w pełni mobilny, co pozwala na jego przenoszenie i  wykorzystywanie m.in. w miejscach organizacji imprez sportowych.  Przeprowadzenie badania przy pomocy robotów kosztuje 10 000 jenów za sztukę (ok. 92 USD).

Wykonanie testów PCR zwykłą metodą, od momentu pobrania próbek do dostarczenia wyników, zajmuje zazwyczaj od czterech do pięciu godzin, dzięki automatyzacji tego procesu czas realizacji został skrócony do 80 minut. Tradycyjne firmy testujące, takie jak np. H. U. Group, są w stanie przeprowadzić w Japonii około 30 000 testów PCR dziennie. Gdyby zgodnie z zapowiedziami udało się do marca 2022 r. umieścić w Japonii 50 sztuk nowych stacji robotycznych, będzie możliwa realizacja aż 125 tys. testów dziennie. Krajowa wydajność przeprowadzania testów PCR wzrosła z ok. 2 tys. dziennie na początku lutego 2020 r., do około 200 tys. w maju 2021.

Przeprowadzanie badań na obecność COVID-19 wraz z masowymi szczepieniami to na tę chwilę najlepsza znana taktyka na walkę z wirusem. Jest duża szansa, że specjalne roboty do testów PCR przyczynią się do opanowania pandemii koronawirusa w Japonii, a być może także w innych państwach na świecie.

To kolejny dowód na to, że centralna i wschodnia część Europy to inżynieryjne zagłębie dostarczające najnowocześniejsze rozwiązania oparte o robotyzację i sztuczną inteligencję.

Firma GB, w 2018 podczas Founders Forum w Londynie została uznana za najlepszy startup sztucznej inteligencji (AI) w Europie, a w Zagrzebiu stała się rozpoznawalna, gdy w 2019 roku Schenker DB, jedna z największych firm logistycznych na świecie zatrudniająca prawie 80 tys. osób, przetestowała chorwackie roboty w swoim ogromnym magazynie w Lipsku, decydując się na zakup robotycznej armii od chorwackiego producenta. 

Firma nie spoczywa jednak na laurach – seria A prowadzona przez Koch Disruptive Technologies (KDT, część korporacji Koch Industries Inc., z udziałem firm takich jak: DB Schenker, Prologis Ventures i Rite-Hite pozwoli im na zrobienie kolejnego kroku. Runda jest wspierana również przez obecnych inwestorów GB, do których należą firmy takie jak: Taavet Hinrikus (współtwórca TransferWise), Pentland Ventures, Peaksjah, HCVC (Hardware Club), Ivan Topčić, Nenad Bakić oraz Luca Ascani.

Pozyskane środki zostaną wykorzystane na rozwój i komercjalizację autonomicznych robotów mobilnych, które poruszają się w oparciu o percepcję wzrokową i samodzielnie opracowane kamery stereowizyjne. Ich zadaniem jest podnoszenie, przenoszenie i odstawianie produktów na miejsce, co pozwala ludziom wykonywać bardziej wartościowe czynności.

Roboty GB oraz dedykowane oprogramowanie pozwala na obsługę procesów związanych z logistyką, magazynowaniem, produkcją i handlem.

W związku ze zwiększonym zapotrzebowaniem na usługi robotyczne w łańcuchu dostaw spowodowanym pandemią firma zamierza rozszerzyć swoją działalność w ramach Unii Europejskiej oraz USA otwierając biura w Monachium i Bostonie. Do grona konkurentów należą Seegrid, Teradyne (MiR), Vecna Robotics, Fetch Robotics, AutoGuide Mobile Robots, Geek+ oraz Otto Motors.

Cytując Matija Kopić, prezesa Gideon Brothers: “Pandemia spowodowała znaczny wzrost w gotowości do wdrożenia automatyzacji i my jesteśmy przygotowani, aby zaspokoić to dotychczas niespotykane zapotrzebowanie. Najlepszym sposobem jest połączenie naszych autorskich rozwiązań z potrzebami największych, najbardziej wymagających klientów. Nasi partnerzy strategiczni stawiają czoła ogromnym wyzwaniom, które roboty już częściowo rozwiązują – dzięki tej współpracy pojawia się szansa na wprowadzenie potężnej zmiany napędzanej przez roboty w najbardziej innowacyjnych światowych organizacjach. (…) Partnerstwo z liderami rynku otwartymi na nowości pozwoli nam się rozwinąć na globalną skalę, ale zawsze pozostaniemy wierni naszym chorwackim korzeniom. To nasza supermoc. Chorwacka scena start-upowa gwałtownie rośnie, a my chcemy stwarzać nowe szanse dla naszego kraju, aby stał się potęgą robotyzacji i sztucznej inteligencji.”

Badanie przeprowadzone przez ABI Research wskazuje, że globalny rynek robotów mobilnych do 2030 roku wzrośnie do 158.6 miliardów $. Do tego czasu na świecie pojawi się 15 milionów automatycznych robotów mobilnych, z których aż 90% będzie sterowane przez percepcję wzrokową.

Źródła:

• https://www.gideonbros.ai/press-release/gideon-brothers-raises-31-million-series-a-to-expand-its-portfolio-of-ai-3d-vision-autonomous-mobile-robots/
• https://www.abiresearch.com/market-research/product/1032725-industrial-robotics-for-material-handling-/?utm_source=media&utm_medium=email
• https://techcrunch.com/2021/06/08/croatias-gideon-brothers-raises-31m-for-its-%E2%80%A83d-vision-enabled-autonomous-warehouse-robots/?guccounter=1&guce_referrer=aHR0cHM6Ly93d3cuZ29vZ2xlLmNvbS8&guce_referrer_sig=AQAAACqGtzG_qJZt47JCDU-oDRBhqphf4iVqXxmf3iHUw5l63iYZysJpCeVt_BWTMkH3bFNrr6YKhBmDXyVCn30_dI6PBPsePOZ5K9cWJVtMhO3gq7J4iCxeI55SZhZyXV7M-Me1b-B8KYRot7VvmhZPqes_tvaCnX3KukgesyC7F6hU

Tworzenie robotów, które potrafią wykonywać ruchy akrobatyczne, takie jak przewroty lub skoki z obrotem, może być dużym wyzwaniem. Zazwyczaj roboty te wymagają wyrafinowanych konstrukcji sprzętu, planowania ruchu i algorytmów sterowania.

Naukowcy z Massachusetts Institute of Technology (MIT) i University of Massachusetts Amherst niedawno zaprojektowali nowego humanoidalnego robota obsługiwanego przez planer ruchu kinodynamicznego obsługujący siłowniki i kontroler lądowania. Ten projekt, przedstawiony w artykule opublikowanym wcześniej na arXiv, może umożliwić humanoidalnemu robotowi wykonywanie przewrotów do tyłu i innych akrobatycznych ruchów.

„W tej pracy próbowaliśmy wymyślić realistyczny algorytm sterowania, aby prawdziwy humanoidalny robot wykonywał akrobatyczne zachowania, takie jak przewracanie w tył / przód / w bok, skakanie w obrót i przeskakiwanie przez przeszkodę” – powiedział Donghyun Kim, jeden z naukowców który opracował oprogramowanie i kontroler robota, powiedział TechXplore. „Aby to zrobić, najpierw eksperymentalnie zidentyfikowaliśmy działanie siłownika, a następnie przedstawiliśmy podstawowe ograniczenia naszego planera ruchu”.

Aby wykonywać wysoce dynamiczne zachowania, roboty zazwyczaj muszą efektywnie wykorzystywać siłowniki. Większość istniejących projektów robotów nie uwzględnia jednak w pełni wyzwań i aspektów związanych ze sprzętem, takich jak spadek napięcia, który może wystąpić podczas ruchów o wysokim momencie obrotowym / prędkości.

Kim i jego kolega opracowali nową metodę, która radzi sobie z ograniczeniami związanymi z tymi zachowaniami robotów podczas planowania i sterowania ruchem. W połączeniu z zaproponowanym przez nich projektem robota humanoidalnego metoda ta mogłaby umożliwić bardziej dynamiczne ruchy.

„Najbardziej zauważalną różnicą między nowym humanoidalnym robotem, który opracowaliśmy, a innymi robotami humanoidalnymi opracowanymi w przeszłości, byłyby siłowniki” – powiedział Kim. „Technologie siłowników zostały radykalnie ulepszone, a my wykazaliśmy wyjątkową wydajność w robotach poczwórnych, robotach MIT Cheetah 1, 2, 3 i robotach mini-cheetah. Ta sama technologia siłowników, reprezentowana przez szybką i dokładną kontrolę momentu obrotowego, a także kompaktowy i wytrzymały format, zostanie użyta w nowym humanoidalnym robocie ”.

W przeciwieństwie do innych robotów humanoidalnych opracowanych w przeszłości, nowy robot zaprojektowany przez jednego z naukowców z zespołu, Sangbae Kima, jest niezwykle dynamiczny i wydajny. Powinno to pozwolić mu na wykonywanie bardziej wymagających i złożonych zadań.

„Wykonywanie dynamicznych ruchów jest wyzwaniem dla robotów, ponieważ ich operator musi najpierw zrozumieć korelację między sprzętem a oprogramowaniem” – powiedział Donghyun Kim. „W tej pracy staraliśmy się rozwiązać krytyczne ograniczenia sprzętowe ruchu dynamicznego w naszym algorytmie sterowania w oparciu o zgromadzone doświadczenie i wiedzę na temat sprzętu robotów”.

Kim i jego koledzy przetestowali projekt robota, narzędzie do planowania ruchu i kontroler lądowania w realistycznych symulacjach. Ich odkrycia są bardzo obiecujące, ponieważ pokazują, że humanoidalny robot MIT powinien być w stanie wykonywać różnorodne zachowania akrobatyczne, w tym przewroty do tyłu, do przodu i skoki z obrotem.

W przyszłości humanoidalny robot MIT może okazać się bardzo skuteczny w wypełnianiu szerokiego zakresu złożonych misji. W międzyczasie naukowcy planują przetestować swój projekt, planowanie ruchu i algorytm sterowania w rzeczywistych scenariuszach.

„Będziemy teraz testować opracowany algorytm sterowania w prawdziwym robocie i dalej rozwijać dynamiczne możliwości robotów z nogami” – powiedział Kim. „Planujemy również włączyć system percepcji do naszego algorytmu sterowania, aby roboty były bardziej zdolne do reagowania na zmiany otoczenia zewnętrznego”.

Ostatnie dwie dekady to okres znacznych postępów w automatyzacji robotów. Więcej fabryk i zakładów produkcyjnych polega bardziej niż kiedykolwiek wcześniej na robotach, które pomagają i zwalniają pracowników z żmudnych i niebezpiecznych zadań, zapewniają jakość produktów i zwiększają ogólną produktywność. Wraz ze zbliżaniem się przemysłu do inteligentnych fabryk i Przemysłu 4.0, sposób wykorzystania robotów w produkcji zmienia się, a postęp jest zaznaczony pojawieniem się robotów współpracujących, rosnącym wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI) w warunkach przemysłowych.

W 2020 roku Międzynarodowa Federacja Robotyki (IFR) oszacowała, że ​​obecnie na całym świecie rozmieszczonych jest 2,7 miliona robotów przemysłowych. IFR poinformowała również, że coboty wyprzedziły tradycyjne roboty pod względem wzrostu, a coboty rosną w tempie czterokrotnie szybszym niż tradycyjne roboty w 2019 r. Ponadto Emergen Research przewiduje, że sprzedaż cobotów wzrośnie do 9,3 mld USD do 2027 r., wzrost z 0,7 mld dolarów w 2019 roku.

JAK PRZEMYSŁOWA AUTOMATYKA ROBOTYCZNA WYKORZYSTUJE WYSOKĄ MIESZANKĘ I NISKĄ OBJĘTOŚĆ PRODUKCJI

W ostatnim dziesięcioleciu w sektorze produkcyjnym nastąpiło znaczne przesunięcie punktu ciężkości z produkcji masowej na partie o dużej mieszance / małej objętości (HMLV). Universal Robots wspiera ten trend w kierunku niestandardowej produkcji, dostarczając producentom wszechstronne roboty współpracujące, które są łatwe w programowaniu, co ułatwia obsługę krótkich serii produkcyjnych.

W niedawnym badaniu mającym na celu zidentyfikowanie producentów, którzy mogą najwięcej zyskać na wdrożeniu cobotów, The Purdue Manufacturing Extension Partnership at Purdue University wykazało, że coboty najlepiej nadają się do firm produkcyjnych zatrudniających od 50 do 500 pracowników i posiadających „rodzinną mieszankę produktów”. Naukowcy odkryli również, że coboty są dobrym rozwiązaniem dla właścicieli poszukujących szybkiego zwrotu z inwestycji, a także dla firm, które chcą odciążyć pracowników od nieergonomicznych i niebezpiecznych prac.

Coboty są wszechstronne i elastyczne, dzięki czemu idealnie nadają się do środowisk produkcyjnych HMLV. Coboty Universal Robots mogą być stosowane w wielu różnych formułach, w tym w montażu, dozowaniu, wykańczaniu, obsłudze maszyn, obsłudze materiałów, usuwaniu materiału, kontroli jakości i spawaniu. Ekosystem UR + opiera się na tej elastyczności, dostarczając szereg komponentów oprogramowania i sprzętu, od narzędzi na końcu ramienia po systemy wizyjne, zestawy do inspekcji i paletyzacji zaprojektowane w celu zapewnienia producentom wszystkich narzędzi potrzebnych do szybkiego skonfigurowania wyspecjalizowanego projektu automatyzacji.

Dodatkowo, po przeprowadzeniu oceny ryzyka, coboty można bezpiecznie rozmieścić obok pracowników bez konieczności stosowania klatek / ogrodzeń bezpieczeństwa, co dodatkowo ułatwia szybkie i łatwe rozmieszczenie.

Hyundae Induction Hardening Heat Treatment (HIHHT) wdrożył dwa coboty UR10 w swoim zakładzie produkcyjnym HMLV. W rezultacie wskaźnik awaryjności produkcji zmniejszył się z 0,03% do 0,01%, a ogólna wydajność produkcji wzrosła o 31%. Dzięki automatyzacji powtarzalnych procesów firma była również w stanie zatrudnić dwóch dodatkowych pracowników.

KRÓTKI PRACY

Według Deloitte niedobór siły roboczej w przemyśle osiągnie oszałamiający poziom 2,4 mln do 2028 r., w samych Stanach Zjednoczonych. W połączeniu ze zmianami demograficznymi, takimi jak rosnący średni wiek pracowników produkcyjnych, argumenty przemawiające za wprowadzeniem cobotów jako taniego i mało złożonego sposobu wypełnienia tych luk w zatrudnieniu za pomocą automatyzacji są nieodparte.

Z powodu trudności ze znalezieniem pracy fizycznej indyjski producent części samochodowych Craft and Technik Industries (CATI) wdrożył coboty firmy Universal Robots do automatycznej inspekcji i obsługi maszyn CNC. W rezultacie wydajność indyjskich MŚP wzrosła, a wielkość produkcji wzrosła o 15–20% – bez wad ani odrzucenia przez klientów.

NISKIE BARIERY W ZASTOSOWANIU AUTOMATYKI

Tradycyjne roboty są drogie w zakupie i utrzymaniu, wymagają rozbudowanych funkcji bezpieczeństwa, w tym klatek i ogrodzeń, oraz wymagają ekspertów w zakresie programowania, konserwacji i napraw. Każdy z tych czynników stanowi przeszkodę we wdrożeniu automatyzacji, szczególnie w przypadku małych i średnich producentów.

Coboty to ułamek kosztów tradycyjnych robotów przy zakupie bezpośrednim i zwykle zapewniają zwrot z inwestycji w mniej niż 12 miesięcy. Są one projektowane z myślą o łatwości użytkowania. Oznacza to, że zdecydowana większość operatorów, po ukończeniu prostego kursu szkoleniowego jest w stanie szybko i łatwo zaprogramować coboty. Nie tylko eliminuje to koszty związane z koniecznością zatrudniania ekspertów ds. robotów za każdym razem, gdy chcesz przeprogramować robota, ale także daje możliwość podniesienia kwalifikacji istniejącej siły roboczej, na przykład poprzez umożliwienie byłym operatorom obsługującym maszyny przejęcie odpowiedzialności za cobota o wyższej wartości.

W zakładach produkcyjnych, w których przestrzeń jest na wagę złota, coboty oferują sposób na wdrożenie automatyzacji bez konieczności przeprojektowywania linii produkcyjnych. Dzieje się tak, ponieważ coboty zajmują niewielką powierzchnię i są bardzo mobilne – można je łatwo zamontować na platformie mobilnej lub podnieść za pomocą wózka i przenieść do innej części zakładu, gdy zmieniają się harmonogramy produkcji. Co zostało już wspmniane, ale jest niezwykle istotne, coboty są łatwe do dodania do linii produkcyjnej, ponieważ można je rozmieścić, po przeprowadzeniu oceny ryzyka, w pobliżu ludzi, bez konieczności zajmowania miejsca w klatkach bezpieczeństwa i ogrodzeniach.

Informatycy z Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Diego opracowali dokładniejszy system nawigacji, który pozwoli robotom lepiej radzić sobie z ruchliwymi środowiskami klinicznymi na oddziałach ratunkowych. Naukowcy opracowali również zbiór danych wideo typu open source, aby w przyszłości pomóc w szkoleniu zrobotyzowanych systemów nawigacyjnych.

Zespół kierowany przez prof. Laurel Riek i dr hab. studentka Angelique Taylor, szczegółowo opisała swoje odkrycia w artykule na Międzynarodową Konferencję Robotyki i Automatyzacji.

Projekt był wynikiem kilkuletnich rozmów z lekarzami. Konsensus był taki, że roboty najlepiej pomogą lekarzom, pielęgniarkom i personelowi na oddziale ratunkowym, dostarczając materiały. Oznacza to, że roboty muszą wiedzieć, jak unikać sytuacji, w których lekarze zajmują się opieką nad pacjentem.

„Aby wykonać te zadania, roboty muszą rozumieć kontekst złożonych środowisk szpitalnych i pracujących wokół nich ludzi” – powiedział Riek, który jest pracownikiem informatyki i medycyny ratunkowej na Uniwersytecie Kalifornijskim w San Diego.

Taylor i współpracownicy zbudowali system nawigacyjny Safety Critical Deep Q-Network (SafeDQN) w oparciu o algorytm, który bierze pod uwagę, ile osób jest zgrupowanych razem w przestrzeni oraz jak szybko i gwałtownie ci ludzie się poruszają. Opiera się to na obserwacjach zachowania lekarzy na oddziale ratunkowym. Kiedy stan pacjenta się pogarsza, zespół natychmiast gromadzi się wokół niego, aby udzielić pomocy. Ruchy lekarzy są szybkie, czujne i precyzyjne. System nawigacji kieruje robotami do poruszania się wokół tych skupionych grup ludzi, nie przeszkadzając im.

„Nasz system został zaprojektowany tak, aby poradzić sobie z najgorszymi scenariuszami, jakie mogą się zdarzyć na oddziale ratunkowym” – powiedział Taylor, który jest częścią laboratorium Riek’s Healthcare Robotics na Wydziale Informatyki i Inżynierii Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Diego.

Zespół wyszkolił algorytm na filmach z YouTube, pochodzących głównie z filmów dokumentalnych i reality show, takich jak „Trauma: Life in the ER” i „Boston EMS”. Zestaw ponad 700 filmów jest dostępny dla innych zespołów badawczych do szkolenia innych algorytmów i robotów.

Naukowcy przetestowali swój algorytm w środowisku symulacyjnym i porównali jego działanie z innymi najnowocześniejszymi zrobotyzowanymi systemami nawigacyjnymi. System SafeDQN generował najbardziej wydajne i najbezpieczniejsze ścieżki we wszystkich przypadkach.

Kolejne kroki obejmują testowanie systemu na fizycznym robocie w realistycznym środowisku. Riek i jego współpracownicy planują nawiązać współpracę z badaczami z UC San Diego Health, którzy obsługują centrum szkoleń i symulacji opieki zdrowotnej w kampusie.

Algorytmy mogą być również wykorzystywane poza oddziałem ratunkowym, np. Podczas akcji poszukiwawczo-ratowniczych.

UE proponuje zasady dla AI oparte na ryzyku

W ramach wyłaniającej się roli globalnego organu nadzorującego, Komisja Europejska opublikowała 21 kwietnia propozycję przepisów regulujących wykorzystanie sztucznej inteligencji w Unii Europejskiej.

Stawka gospodarcza jest wysoka: Komisja przewiduje, że europejskie inwestycje publiczne i prywatne w sztuczną inteligencję osiągną w tym dziesięcioleciu 20 miliardów euro rocznie, a to było przed dodatkowym przeznaczeniem do 134 miliardów euro na transformację cyfrową w europejskim funduszu naprawczym pandemii Covid-19 z których część, jak zakłada Komisja, będzie również finansować sztuczną inteligencję. Dodajmy do tego inwestycje w SI poza UE, które są skierowane do mieszkańców UE, ponieważ przepisy te będą miały zastosowanie do wszelkich zastosowań SI w UE, a nie tylko przez firmy lub rządy z siedzibą w UE.

Nic się nie zmieni z dnia na dzień: propozycja unijnych przepisów dotyczących sztucznej inteligencji jest wynikiem trzech lat pracy biurokratów, ekspertów branżowych i konsultacji publicznych i musi przejść przez Parlament Europejski – który o to poprosił – zanim stanie się prawem. Państwa członkowskie UE często potrzebują lat, aby transponować przepisy unijne do swoich krajowych kodeksów prawnych.

We wniosku określono cztery poziomy działań związanych z SI i różne poziomy nadzoru dla każdego z nich. Pierwszy poziom to niedopuszczalne ryzyko: niektóre zastosowania sztucznej inteligencji byłyby całkowicie zakazane w przestrzeni publicznej, z określonymi wyjątkami przewidzianymi w przepisach krajowych i podlegałyby dodatkowemu nadzorowi oraz bardziej rygorystycznemu pozyskiwaniu drewna i nadzorowi człowieka. Zakazana aktywność sztucznej inteligencji, która prawdopodobnie przyciągnęła najwięcej uwagi, to zdalna identyfikacja biometryczna w czasie rzeczywistym, tj. Rozpoznawanie twarzy. Wniosek zakazuje również podprogowej modyfikacji zachowania i stosowania punktacji społecznej. Propozycja sugeruje grzywny w wysokości do 6 procent globalnego rocznego dochodu osób naruszających prawa komercyjne.

Następnie we wniosku zdefiniowano kategorię wysokiego ryzyka, określoną przez cel systemu oraz potencjalne i prawdopodobieństwo wystąpienia szkody. Przykłady wymienione we wniosku obejmują rekrutację do pracy, kontrolę zdolności kredytowej i wymiar sprawiedliwości. Reguły wymagałyby, aby takie aplikacje sztucznej inteligencji korzystały z wysokiej jakości zbiorów danych, dokumentowały ich identyfikowalność, udostępniały informacje użytkownikom i uwzględniały nadzór człowieka. UE utworzyłaby centralny rejestr takich systemów zgodnie z proponowanymi przepisami i wymagałaby zatwierdzenia przed wdrożeniem.

Działania o ograniczonym ryzyku, takie jak korzystanie z chatbotów lub deepfake’ów na stronie internetowej, będą podlegały mniejszemu nadzorowi, ale będą wymagały etykiety ostrzegawczej, aby umożliwić użytkownikom włączenie lub wyłączenie. Wreszcie istnieje poziom dla aplikacji uznanych za stwarzające minimalne ryzyko.

Jak to często bywa, gdy rządy proponują nowe, obszerne zbiory przepisów (ten ma 108 stron), początkowe reakcje przemysłu i grup społeczeństwa obywatelskiego wydają się bardziej dotyczyć istnienia i zasięgu nadzoru branżowego niż konkretnej treści przepisów. Jeden z think tanków finansowany przez technologię powiedział Wall Street Journal, że zbudowanie sztucznej inteligencji w Europie może stać się „niewykonalne”. Z kolei grupy społeczeństwa obywatelskiego skupiające się na prywatności, takie jak European Digital Rights (EDRi), stwierdziły w oświadczeniu, że „rozporządzenie dopuszcza zbyt szeroki zakres samoregulacji przez przedsiębiorstwa”.

„Myślę, że jednym z pomysłów stojących za tym przepisem była próba zrównoważenia ryzyka i wzbudzenia zainteresowania ludzi sztuczną inteligencją i odzyskania zaufania” – mówi Lisa-Maria Neudert, badaczka zarządzania AI na Uniwersytecie Oksfordzkim w Anglii i Weizenbaum Institut w Berlin, Niemcy. Ankieta Fundacji Lloyds Register z 2019 r. Wykazała, że opinia publiczna na całym świecie jest mniej więcej równo podzielona między strach i podekscytowanie związane ze sztuczną inteligencją.

Naukowcy zajmujący się sztuczną inteligencją Mona Sloane i Andrea Renda piszą w VentureBeat, że zasady są słabsze w monitorowaniu tego, jak AI działa po zatwierdzeniu i uruchomieniu, zaniedbując „kluczową cechę ryzyka związanego ze sztuczną inteligencją: jest ono wszechobecne i pojawia się, często ewoluuje w nieprzewidywalny sposób po jego opracowaniu i wdrożeniu.”.

Europa wyciągnęła już wnioski z wpływu, jaki ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO) z 2018 r. wywarło na globalną technologię i prywatność. Tak, niektóre zewnętrzne strony internetowe nadal udostępniają Europejczykom stronę informującą ich, że właściciele witryn nie mogą martwić się o przestrzeganie RODO, więc Europejczycy nie widzą żadnych treści. Jednak większość z nich znalazła sposób na dostosowanie się, aby dotrzeć do tego zunifikowanego rynku obejmującego 448 milionów ludzi.

„Nie sądzę, że powinniśmy generalizować, ale można założyć, że tak duży akt prawny będzie miał skutki poza UE” – mówi Neudert. Prawodawcom w innych miejscach będzie łatwiej postępować zgodnie z szablonem niż powielać duże inwestycje UE w badania, zaangażowanie społeczności i pisanie przepisów.

Podczas, gdy firmy technologiczne i ich grupy branżowe mogą narzekać na potrzebę przestrzegania początkowych reguł sztucznej inteligencji, felietonista Register, Rupert Goodwin, sugeruje, że lepiej byłoby skupić się na tworzeniu grup branżowych, które będą kształtować wdrażanie i egzekwowanie przepisów w przyszłości.

Rola robotów współpracujących w przemyśle 5.0

Od wielu lat cel branży produkcyjnej był prosty – tworzyć inteligentne, zautomatyzowane przepływy produkcyjne, które kładą nacisk na komunikację cyfrową i gromadzenie danych w celu ciągłej optymalizacji produkcji.

Ten model produkcji jest znany jako Przemysł 4.0, który jest tak naprawdę ogólnym terminem, łączącym w sobie różne parametry, takie jak systemy cyber-fizyczne, internet rzeczy, przetwarzanie w chmurze, obliczenia kognitywne i sztuczna inteligencja. Ale może być jeszcze lepszy system – taki, który kładzie nacisk na robotykę współpracującą i ceni ludzki wkład.

Przemysł 5.0

W przeciwieństwie do Przemysłu 4.0, Przemysł 5.0 ma na celu przywrócenie ludzkiego podejścia do rozwoju i produkcji. Przemysł 5.0 polega na zapewnieniu operatorom ludzkim korzyści z robotów, takich jak techniczna precyzja i możliwości podnoszenia ciężkich przedmiotów. Ta zdolność ludzi do wykonywania trudnych lub pracochłonnych zadań ze względną łatwością pozwoli na wprowadzenie wyższego stopnia kontroli i możliwość indywidualizacji każdej fazy produkcji.

Korzyści z modelu Przemysłu 5.0 obejmują większy potencjał dostosowywania, który w przeciwieństwie do zautomatyzowanych systemów Przemysłu 4.0 pozwoli na tworzenie większej liczby miejsc pracy. Przemysł 5.0 to koncepcja, która pozwala robotom robić nudne, niebezpieczne i brudne rzeczy i jednocześnie pozwala ludziom robić kreatywne, interesujące rzeczy kolaborując ze sobą. Nazywani pracownikami „nowych kołnierzyków” – ich role nie wymagają 4-letniego dyplomu, ale raczej wymagają znacznych umiejętności technicznych i miękkich, które w perspektywnie czasu staną się przyszłością produkcji.

Roboty współpracujące wkraczają w przemysł 5.0

Tam, gdzie Przemysł 4.0 koncentrował się głównie na zapewnieniu spójności jakości, przepływu i gromadzenia danych, Przemysł 5.0 – choć nadal koncentruje się na tych celach, zwraca większą uwagę na wysoko wykwalifikowanych ludzi i roboty pracujące obok siebie, aby tworzyć zindywidualizowane produkty dostosowane do potrzeb klienta.

W Przemyśle 4.0 ludzie i roboty pracowali niezależnie. Być może pracowali na tej samej linii produkcyjnej, ale istniały wyraźne rozgraniczenia między miejscem pracy robota a miejscem pracy człowieka. W przypadku Przemysłu 5.0 to granica ta zanika, gdyż ludzie i roboty zaczynają pracować obok siebie, a nawet razem. Te typy robotów są znane jako roboty współpracujące i wykonują wymagane zadania związane z podnoszeniem ciężarów i zapewnianiem spójności, podczas gdy wykwalifikowany człowiek zapewnia umiejętności poznawcze rzemieślnika.

Ludzki czynnik

Jedną z najważniejszych konsekwencji robotyki współpracującej i Przemysłu 5.0 jest potrzeba wkładu człowieka, który wykracza poza obecne iterakcje. Coboty pozwalają ludziom i robotom pracować razem nad tym samym zadaniem. Na przykład robot może zgrubnie polerować kolumny głośnikowe, podczas gdy człowiek udoskonala pracę i przeprowadza kontrolę jakości na miejscu.

To bardziej niż pewne, że roboty współpracujące i Przemysł 5.0 reprezentują nową erę w robotyce i produkcji oraz mogą zmienić relacje między człowiekiem, a maszyną w kontekście produkcji.