Новый робот FedEx загружает грузовики доставки, как если бы играл в 3D Тетрис.
Новый робот FedEx загружает грузовики доставки, как игра в 3D Тетрис.
На этой неделе FedEx представила двуручного робота по имени DexR, который разработан для автоматизации одной из самых сложных задач, стоящих перед сотрудниками компании – загрузки грузовика пакетами.
Новый робот стремится использовать искусственный интеллект для укладки рядов коробок разного размера внутри грузовика доставки максимально эффективно, пытаясь максимизировать их количество.
Эта задача далеко не проста для машины. “Пакеты имеют разные размеры, формы, вес и материалы упаковки, и они поставляются в случайном порядке”, – говорит Ребекка Ёнг, вице-президент по операциям и передовым технологиям в FedEx. Робот использует камеры и лидар-датчики для восприятия пакетов, а затем должен спланировать, как настроить имеющиеся коробки, чтобы создать аккуратную стенку, расположить их плотно, не раздавливая ничего, и реагировать соответствующим образом, если какие-либо пакеты скользнут.
Робот DexR компании FedEx складывает пакеты внутри грузовика доставки (часть видео ускорена).
- Боковое перемещение что каждому бизнесу следует знать
- ChatGPT снова разрешено просматривать интернет
- Распберри Пи 5 использует собственные чип-дизайны компании
Вежливость Dexterity
“Несколько лет назад искусственный интеллект не был настолько развит, чтобы справиться с таким сложным принятием решений”, – говорит Ёнг. В настоящее время DexR находится на стадии тестирования, перед планируемым широким внедрением в FedEx в будущем.
В то время как генеративные инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, создали ощущение во многих отраслях, что технология ИИ готова браться за все, работа с объектами в грязном и непредсказуемом реальном мире по-прежнему представляет собой серьезные вызовы для алгоритмов. Большинство промышленных роботов предназначены для выполнения высоко повторяющихся задач с крайней точностью, но без вариации.
Робототехники делают успехи. Все больше машин теперь используют искусственный интеллект для распознавания объектов или определения способов захвата. Это может включать обучение алгоритмов внутри симуляции, где ошибки имеют незначительное значение, перед тем как перенести это программное обеспечение на реального робота. Но переход от симуляции к реальному миру известен своей сложностью.
Лучшие алгоритмы, новые подходы к использованию машинного обучения для роботов и улучшенные аппаратные средства и датчики начали открывать больше коммерческих приложений для передовых роботов.
“За последний год или два люди взяли преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения и сказали: ‘Мы можем создать настоящий бизнес-кейс, будь то снижение затрат или повышение эффективности или что-то еще'”, – говорит Мэттью Джонсон-Робертсон, директор робототехнического института Карнеги-Меллонского университета.
Джонсон-Робертсон говорит, что годы инвестиций в области автономных транспортных средств, в сочетании с постоянными успехами в области искусственного интеллекта, позволят роботам проникнуть в большее количество рабочих мест. “Я надеюсь, что мы только начинаем приход новой волны в коммерческой робототехнике”, – говорит он.
Программное обеспечение искусственного интеллекта Dexterity использует данные с камер и лидар-датчиков для восприятия пакетов и планирования их укладки.
Вежливость Dexterity
Робот FedEx был создан для компании Dexterity, стартапа из Калифорнии, специализирующегося на разработке робототехнических систем для различных задач склада с использованием искусственного интеллекта.
Генеральный директор Dexterity Самир Менон говорит, что робот, созданный для FedEx, использует генеративный искусственный интеллект для определения способа укладки разных видов коробок. Он также использует искусственный интеллект для идентификации и захвата коробок. Но эти системы должны быть тщательно сопряжены с помощью тщательной инженерии, говорит Менон.
Каждый раз, когда он помещает коробку в стопку, система использует обратную связь силы, чтобы убедиться, что пакет плотно влезает, и также сканирует стопку с помощью камер и датчиков глубины, чтобы увидеть, как она соответствует ее существующей модели. Любое расхождение потребует от робота адаптировать свой план укладки по мере продвижения.
Рост электронной коммерции, особенно Amazon, превратил работу с посылками в инновационную область развития роботов. В настоящее время Amazon внедряет тысячи более продвинутых роботов, чтобы продолжать повышать эффективность средств хранения и обработки товаров.
Разгрузка и загрузка грузовика “представляет более сложную задачу”, чем работа сборщиков, которую роботы в настоящее время выполняют на складах, потому что это происходит в тесном пространстве с различными коробками, говорит Пулкит Агравал, профессор Массачусетского технологического института, специализирующийся на искусственном интеллекте и робототехнике. Существуют способы проектирования системы, которые могут “сократить сложность”, но демонстрация все равно впечатляет, говорит он.
Если искусственный интеллект ускоряет принятие роботами, это может вызвать опасения относительно утраты рабочих мест. Текущая забастовка работников автомобильной промышленности США частично связана с технологическими тенденциями, охватывающими эту отрасль, включая электрификацию и автономное вождение.
Ёнг говорит, что робот все еще совершенствуется, но в конечном итоге он должен загружать грузовик так же быстро, как опытный работник. FedEx уже использует технологию роботов, разработанную другой компанией, Berkshire Grey, для сортировки посылок в некоторых объектах. Она потратила на эти системы 200 миллионов долларов в 2022 году.
Ёнг отказалась сообщить, сколько роботов FedEx развернет и насколько быстро, и данные о их надежности все еще собираются. Но возможности, продемонстрированные роботом Dexterity, должны быть применимы к другим задачам, чтобы роботы могли брать на себя больше работы в FedEx. “Это большая сделка для нас”, – говорит она. “Мы с нетерпением ждем улучшения нашей операционной деятельности с помощью этих возможностей следующего поколения”.
