NEC ontwikkelt AI-technologie voor robotica die in staat is tot autonome en geavanceerde afhandeling van wanordelijk geplaatste items

TOKYO, 20 februari 2024 – (JCN Newswire) – NEC Corporation (TSE: 6701) heeft AI-technologie voor robotica ontwikkeld die nauwkeurige afhandeling van ongeorganiseerde en wanordelijk geplaatste items mogelijk maakt. Door zowel de gebieden te voorspellen die verborgen zijn door obstakels als de resultaten van de acties van een robot, maakt deze technologie het voor robots mogelijk om taken uit te voeren die voorheen handmatig werden uitgevoerd, waardoor wordt bijgedragen aan de verbetering van de productiviteit en werkstijlen.

Achtergrond

Als gevolg van tekorten aan arbeidskrachten en andere factoren is de afgelopen jaren de behoefte aan automatisering door de introductie van robots en grootschalige apparatuur in logistieke magazijnen en fabrieken toegenomen. Het is echter moeilijk voor bestaande robottechnologieën om een ​​omgeving waarin objecten en obstakels wanordelijk zijn geplaatst correct te herkennen, waardoor het noodzakelijk is een omgeving zo voor te bereiden dat een robot zijn taken gemakkelijk kan uitvoeren. Om deze reden is de introductie van robots beperkt tot eenvoudige, routinematige taken.

Kenmerken van deze technologie

NEC heeft AI-technologie voor robotica ontwikkeld die bestaat uit twee technologieën gebaseerd op ‘World Models’ (*) – ‘Spatiotemporal Prediction’, waarbij een robot de werkomgeving en de resultaten van zijn eigen acties nauwkeurig voorspelt op basis van cameragegevens, en ‘Robot Motion Generation”, dat automatisch optimale en nauwkeurige acties genereert op basis van deze voorspellingen. Volgens onderzoek van NEC is dit 's werelds eerste technologie in zijn soort die wordt toegepast op robotoperaties.

1. Voert autonoom nauwkeurige acties uit in optimale volgorde voor items van verschillende vormen en maten

Het handmatig hanteren van objecten op een werkplek wordt uitgevoerd door een combinatie van verschillende handelingen. Bij het inpakken van voorwerpen kunnen mensen bijvoorbeeld onmiddellijk een combinatie van precieze acties uitvoeren, zoals ‘voorwerpen plaatsen en vervolgens duwen’, zonder andere voorwerpen of obstakels te raken. Bij robotbesturing die conventionele technologieën gebruikt, zijn acties zoals ‘duwen’ en ‘trekken’ echter moeilijker uit te voeren met hoge precisie dan acties zoals ‘oppakken’ en ‘plaatsen’. Dit komt omdat kleine verschillen in acties of vormen een aanzienlijke invloed hebben op de manier waarop objecten bewegen als reactie op acties. Naarmate het aantal en de typen acties waarmee rekening moet worden gehouden toeneemt, worden de combinatie en volgorde van acties bovendien complexer, wat realtime planning een uitdaging maakt. Deze technologie maakt gebruik van World Models om nauwkeurig de resultaten te voorspellen van robotacties op objecten van verschillende vormen uit videocameragegevens, waardoor robots nauwkeurige acties kunnen uitvoeren, zoals ‘duwen’ en ‘trekken’. Bovendien kunnen robots autonoom en onmiddellijk combinaties van meerdere acties uitvoeren, zoals ‘plaatsen en duwen’ en ‘trekken en oppakken’, door de juiste actiereeks op realtime snelheid te genereren, afhankelijk van de werkomgeving.

2. Werkt terwijl het verborgen en onzichtbare items voorspelt

In een werkomgeving waar meerdere items dicht bij elkaar staan ​​of wanordelijk zijn opgestapeld, voorspellen mensen van nature de verborgen gebieden en handelen ze dienovereenkomstig, zoals het oppakken van items terwijl ze interferentie met verborgen objecten vermijden. Conventionele herkenningstechnologie voor robots is echter lastig in de praktijk te gebruiken, omdat hiervoor een grote hoeveelheid lesgegevens moet worden voorbereid en geleerd die de toestand van verborgen objecten laten zien, om de verborgen gebieden te kunnen voorspellen. Deze nieuwe technologie maakt leren zonder toezicht mogelijk dat niet mogelijk is. vereist labeling door de toepassing van World Models en is in staat om op efficiënte wijze voorspellingsmodellen van verborgen objectvormen te leren. Hierdoor kunnen robots op basis van cameragegevens nauwkeurig een werkomgeving voorspellen en automatisch optimale acties genereren die niet in botsing komen met andere objecten of obstakels.

Toekomstige ontwikkeling

NEC zal deze technologie eind 2024 testen in logistieke magazijnen en andere locaties waar veel van het werk handmatig wordt gedaan. Door de sociale implementatie van deze technologie in verschillende industrieën met een aanzienlijke behoefte aan automatisering te bevorderen, zal NEC bijdragen aan een verbeterde productiviteit en werkstijl. hervorming.

(*)Technologie die een robot in staat stelt te voorspellen wat er in de echte wereld zal gebeuren als gevolg van een bepaalde actie, zonder dit in de werkelijkheid uit te proberen. Dit heeft de afgelopen jaren de aandacht getrokken als een sleuteltechnologie voor autonome controle

Over NEC Corporation

NEC Corporation heeft zichzelf gevestigd als leider in de integratie van IT- en netwerktechnologieën en promoot tegelijkertijd de merkverklaring van "Orchestrating a brighter world." NEC stelt bedrijven en gemeenschappen in staat zich aan te passen aan de snelle veranderingen die plaatsvinden in zowel de samenleving als de markt, aangezien het voorziet in de sociale waarden van veiligheid, beveiliging, eerlijkheid en efficiëntie om een ​​duurzamere wereld te bevorderen waarin iedereen de kans heeft om zijn volledige potentieel te bereiken. Ga voor meer informatie naar NEC op https://www.nec.com.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.jcnnewswire.com/pressrelease/89032/3/