NEC desarrolla tecnología de inteligencia artificial para robótica capaz de manejar de forma autónoma y avanzada elementos colocados desordenadamente

TOKIO, 20 de febrero de 2024 – (JCN Newswire) – NEC Corporation (TSE: 6701) ha desarrollado tecnología de inteligencia artificial para robótica que permite operaciones de manipulación precisas de elementos desorganizados y colocados desordenadamente. Al predecir tanto las áreas ocultas por los obstáculos como los resultados de las acciones de un robot, esta tecnología permite que los robots realicen tareas que antes se realizaban manualmente, contribuyendo así a la mejora de la productividad y los estilos de trabajo.

Antecedentes

En los últimos años, debido a la escasez de mano de obra y otros factores, ha ido aumentando la necesidad de automatización mediante la introducción de robots y equipos a gran escala en los almacenes y fábricas de logística. Sin embargo, a las tecnologías robóticas existentes les resulta difícil reconocer correctamente un entorno en el que los objetos y obstáculos están colocados desordenadamente, por lo que es necesario preparar un entorno para que un robot pueda realizar fácilmente sus tareas. Por este motivo, la introducción de robots se ha limitado a tareas sencillas y rutinarias.

Características de esta tecnología.

NEC ha desarrollado tecnología de IA para robótica que consta de dos tecnologías basadas en "Modelos mundiales" (*): "Predicción espaciotemporal", en la que un robot predice con precisión el entorno de trabajo y los resultados de sus propias acciones a partir de los datos de la cámara, y "Robot". Motion Generation”, que genera automáticamente acciones óptimas y precisas basadas en estas predicciones. Según una investigación de NEC, esta es la primera tecnología de este tipo en el mundo que se aplica a las operaciones de robots.

1. Ejecuta de forma autónoma acciones precisas en secuencias óptimas para elementos de diversas formas y tamaños.

La manipulación de objetos que se realiza manualmente en una obra se ejecuta mediante una combinación de varias acciones. Por ejemplo, al empacar artículos, las personas pueden ejecutar instantáneamente una combinación de acciones precisas como “colocar y luego empujar artículos” sin golpear otros objetos u obstáculos. Sin embargo, en el control de robots que utiliza tecnologías convencionales, acciones como "empujar" y "tirar" son más difíciles de ejecutar con alta precisión que acciones como "recoger" y "colocar". Esto se debe a que ligeras diferencias en las acciones o formas influyen significativamente en cómo se mueven los objetos en respuesta a las acciones. Además, a medida que aumenta el número y los tipos de acciones a considerar, la combinación y secuencia de acciones se vuelve más compleja, lo que convierte la planificación en tiempo real en un desafío. Esta tecnología utiliza World Models para predecir con precisión los resultados de las acciones del robot sobre objetos de varias formas a partir de datos de cámaras de video, lo que permite a los robots ejecutar acciones precisas como "empujar" y "tirar". Además, los robots pueden ejecutar de forma autónoma e instantánea combinaciones de múltiples acciones como "colocar y empujar" y "tirar y recoger" generando la secuencia de acción adecuada a velocidad en tiempo real dependiendo del entorno de trabajo.

2. Opera mientras predice elementos ocultos e invisibles.

En un entorno de trabajo donde varios elementos están muy juntos o apilados desordenadamente, las personas naturalmente predicen las áreas ocultas y actúan en consecuencia, como recoger elementos evitando interferir con los objetos ocultos. Sin embargo, la tecnología de reconocimiento convencional para robots ha resultado difícil para su uso práctico porque requiere la preparación y el aprendizaje de una gran cantidad de datos de enseñanza que muestran el estado de los objetos ocultos para poder predecir las áreas ocultas. Esta nueva tecnología permite un aprendizaje no supervisado que no requiere etiquetado mediante la aplicación de modelos mundiales y es capaz de aprender de manera eficiente modelos de predicción de formas de objetos ocultos. Esto permite a los robots predecir con precisión un entorno de trabajo a partir de los datos de la cámara y generar automáticamente acciones óptimas que no colisionen con otros objetos u obstáculos.

Desarrollo futuro

NEC probará esta tecnología en almacenes logísticos y otros sitios donde gran parte del trabajo se realiza manualmente para fines de 2024. Al promover la implementación social de esta tecnología en diversas industrias con una importante necesidad de automatización, NEC contribuirá a mejorar la productividad y el estilo de trabajo. reforma.

(*)Tecnología que permite a un robot predecir lo que sucederá en el mundo real como resultado de una determinada acción sin probarla en la realidad. Esto ha estado atrayendo la atención en los últimos años como una tecnología clave para el control autónomo.Compartir

Acerca de NEC Corporation

NEC Corporation se ha establecido como líder en la integración de tecnologías de red y TI al tiempo que promueve la declaración de marca de "Orquestar un mundo más brillante". NEC permite que las empresas y las comunidades se adapten a los rápidos cambios que tienen lugar tanto en la sociedad como en el mercado, ya que establece los valores sociales de seguridad, equidad y eficiencia para promover un mundo más sostenible donde todos tienen la oportunidad de alcanzar su máximo potencial. Para obtener más información, visite NEC en https://www.nec.com.

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• Fuente: https://www.jcnnewswire.com/pressrelease/89032/3/