NEC développe une technologie d'IA pour la robotique capable de gérer de manière autonome et avancée des objets placés de manière désordonnée

TOKYO, 20er février 2024 – (JCN Newswire) – NEC Corporation (TSE : 6701) a développé une technologie d'IA pour la robotique qui permet des opérations de manipulation précises sur des objets mal organisés et placés de manière désordonnée. En prédisant à la fois les zones cachées par les obstacles et les résultats des actions d'un robot, cette technologie permet aux robots d'effectuer des tâches qui étaient auparavant effectuées manuellement, contribuant ainsi à l'amélioration de la productivité et des styles de travail.

Contexte

Ces dernières années, en raison de la pénurie de main-d’œuvre et d’autres facteurs, le besoin d’automatisation via l’introduction de robots et d’équipements à grande échelle s’est accru dans les entrepôts logistiques et les usines. Cependant, il est difficile pour les technologies robotiques existantes de reconnaître correctement un environnement dans lequel des objets et des obstacles sont placés de manière désordonnée, ce qui rend nécessaire de préparer un environnement pour qu'un robot puisse facilement accomplir ses tâches. C’est pour cette raison que l’introduction des robots s’est limitée à des tâches simples et routinières.

Caractéristiques de cette technologie

NEC a développé une technologie d'IA pour la robotique qui se compose de deux technologies basées sur des « modèles mondiaux » (*) – « Prédiction spatio-temporelle », dans laquelle un robot prédit avec précision l'environnement de travail et les résultats de ses propres actions à partir des données de la caméra, et « Robot Motion Generation », qui génère automatiquement des actions optimales et précises basées sur ces prédictions. Selon les recherches de NEC, il s'agit de la première technologie au monde de ce type à être appliquée aux opérations des robots.

1. Exécute de manière autonome des actions précises dans des séquences optimales pour des objets de différentes formes et tailles

Les manipulations d'objets effectuées manuellement sur un chantier s'effectuent par une combinaison de diverses actions. Par exemple, en emballant des objets, les gens peuvent exécuter instantanément une combinaison d’actions précises telles que « placer puis pousser des objets » sans heurter d’autres objets ou obstacles. Cependant, dans le contrôle des robots qui utilisent des technologies conventionnelles, des actions telles que « pousser » et « tirer » sont plus difficiles à exécuter avec une grande précision que des actions telles que « ramasser » et « placer ». En effet, de légères différences dans les actions ou les formes influencent considérablement la façon dont les objets se déplacent en réponse aux actions. De plus, à mesure que le nombre et les types d'actions à prendre en compte augmentent, la combinaison et la séquence d'actions deviennent plus complexes, ce qui rend la planification en temps réel un défi. Cette technologie utilise des modèles mondiaux pour prédire avec précision les résultats des actions du robot sur des objets de diverses formes à partir des données de caméras vidéo, permettant aux robots d'exécuter des actions précises telles que « pousser » et « tirer ». De plus, les robots peuvent exécuter de manière autonome et instantanée des combinaisons de plusieurs actions telles que « placer et pousser » et « tirer et ramasser » en générant la séquence d'actions appropriée à une vitesse en temps réel en fonction de l'environnement de travail.

2. Fonctionne tout en prédisant les éléments cachés et invisibles

Dans un environnement de travail où plusieurs objets sont étroitement disposés ou empilés de manière désordonnée, les gens prédisent naturellement les zones cachées et agissent en conséquence, par exemple en ramassant des objets tout en évitant toute interférence avec les objets cachés. Cependant, la technologie conventionnelle de reconnaissance pour les robots s'est avérée difficile à utiliser en pratique car elle nécessite la préparation et l'apprentissage d'une grande quantité de données pédagogiques montrant l'état des objets cachés afin de prédire les zones cachées. Cette nouvelle technologie permet un apprentissage non supervisé qui ne nécessite un étiquetage grâce à l'application de modèles mondiaux et est capable d'apprendre efficacement des modèles de prédiction des formes d'objets cachés. Cela permet aux robots de prédire avec précision un environnement de travail à partir des données de la caméra et de générer automatiquement des actions optimales qui n'entrent pas en collision avec d'autres objets ou obstacles.

Développement futur

NEC testera cette technologie dans des entrepôts logistiques et d'autres sites où une grande partie du travail est effectuée manuellement d'ici fin 2024. En favorisant la mise en œuvre sociale de cette technologie dans diverses industries ayant un besoin important d'automatisation, NEC contribuera à améliorer la productivité et le style de travail. réforme.

(*)Technologie qui permet à un robot de prédire ce qui se passera dans le monde réel à la suite d'une certaine action sans l'essayer dans la réalité. Cela a attiré l'attention ces dernières années en tant que technologie clé pour le contrôle autonome.

À propos de NEC Corporation

NEC Corporation s'est imposé comme un chef de file dans l'intégration des technologies informatiques et réseau tout en promouvant l'énoncé de marque «Orchestrer un monde plus lumineux». NEC permet aux entreprises et aux communautés de s'adapter aux changements rapides qui se produisent à la fois dans la société et sur le marché, car il incarne les valeurs sociales de sûreté, de sécurité, d'équité et d'efficacité pour promouvoir un monde plus durable où chacun a la chance d'atteindre son plein potentiel. Pour plus d'informations, visitez NEC à https://www.nec.com.

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• La source: https://www.jcnnewswire.com/pressrelease/89032/3/