Der Schweißroboter, der sich selbst den perfekten Weg beibringt
Path Robotics nutzt KI-gestützte Bildverarbeitung, um Schweißbrenner in Echtzeit zu lenken. Jetzt schickt das Unternehmen Roboterhunde in Werften. Das bedeutet es für die Fertigung.
Wichtige Punkte
- Path Robotics aus Columbus, Ohio, nutzt KI und Echtzeit-Kameras, um Schweißroboter automatisch entlang des korrekten Brennerpfads zu lenken.
- Das Unternehmen setzt Spot von Boston Dynamics, einen vierbeinigen Laufroboter, für mobile Schweißaufgaben in Schiffbaubetrieben ein.
- Andy Lonsberry, Mitgründer und CEO von Path Robotics, sprach über die Technologie in Folge 252 des The Robot Report Podcast.
- Michael Yip, Assistenzprofessor an der University of California San Diego, wendet ähnliche KI-Bewegungsplanungsideen auf Chirurgieroboter an.
Das Schweißen eines Schiffsrumpfs ist brutale, spezialisierte Arbeit. Hältst du den Brenner auch nur eine Sekunde falsch, bricht die Verbindung. Trainiere einen menschlichen Schweißer jahrelang und er könnte sich vielleicht zur Ruhe setzen, bevor du das Dock fertigstellst.
Path Robotics ist davon überzeugt, dass KI das besser und schneller kann.
Das Unternehmen aus Columbus, Ohio, hat ein System entwickelt, das eine Schweißnaht in Echtzeit mit Bildverarbeitung überwacht (Kameras verbunden mit Software, die das Kamerabild interpretiert) und den Roboterarm dann entlang des bestmöglichen Pfads lenkt. Keine vorprogrammierte Route. Der Roboter liest das Metall und passt sich an, während er arbeitet.
Andy Lonsberry, Mitgründer und CEO von Path Robotics, erläuterte die Herausforderung in einer kürzlichen Folge des The Robot Report Podcast. Die Einrichtung eines herkömmlichen Schweißroboters ist zeitaufwändig und fehleranfällig: ändere das Teil leicht und oft muss man die gesamte Sequenz neu programmieren. Der Ansatz von Path nutzt das, was Lonsberry „Physical AI" nennt, also Software, die über die reale, unordentliche physische Welt nachdenkt, anstatt über ein ordentliches digitales Modell davon.
Das Ergebnis ist ein System, das Variationen bewältigen kann. Echtes Blech verformt sich. Echte Schweißnähte haben Lücken. Der Roboter sieht es und gleicht aus.
Was bedeutet das für Arbeiter und Fabriken?
Für Fabrikbesitzer bedeutet es kürzere Rüstzeiten und weniger abgelehnte Schweißnähte. Für erfahrene Schweißer ist das Bild komplizierter. Die Automatisierung der wiederholten, gefährlichen Durchgänge könnte Menschen für Inspektions- und Veredelungsarbeiten freigeben, wird aber auch die Nachfrage nach Einstiegsrollen im Schweißen im Laufe der Zeit reduzieren.
Path dringt jetzt ins Schiffbauwesen vor, einer der schwierigsten Fertigungsumgebungen überhaupt. Schiffe sind riesig, die Arbeit ist schmutzig und die Geometrie ändert sich ständig. Das Unternehmen nutzt Spot von Boston Dynamics, den vierbeinigen Laufroboter, der Treppen erklimmen und unebenes Gelände überqueren kann, als mobile Plattform zum Transportieren von Schweißausrüstung über den Werfthof. Ein Radroboter würde steckenbleiben. Spot bleibt in Bewegung.
Auch im Podcast beschrieb Michael Yip, Assistenzprofessor für Elektro- und Computertechnik an der UC San Diego, die Anwendung derselben Familie von Ideen – Deep Learning (KI trainiert auf großen Datenmengen) und Verstärkungslernens (KI, die durch Versuch und Irrtum verbessert wird) – auf Chirurgieroboter. Sein Labor am Advanced Robotics and Controls Laboratory arbeitet an Robotern, die Teile von Operationen unterstützen oder automatisieren können.
Zwei sehr unterschiedliche Operationssäle. Ein Fabrikgelände, ein Krankenhaus. Die gleiche Kernfrage: Kann eine KI genau genug lernen, um sich in einer unvorhersehbaren Umgebung zu bewegen und hochrisikanter Arbeit zu vertrauen?
Path Robotics sagt ja, zumindest in der Werft. Die chirurgische Seite liegt noch weiter entfernt. Aber der Fortschritt an beiden Fronten bewegt sich schneller voran, als die meisten Menschen außerhalb des Feldes realisieren.
