Le robot de soudure qui apprend lui-même le chemin parfait

Points clés

• Path Robotics, basée à Columbus, Ohio, utilise l'IA et des caméras en temps réel pour guider automatiquement les robots de soudure le long du bon chemin de la torche.
• L'entreprise déploie Spot de Boston Dynamics, un robot marcheur à quatre pattes, pour les travaux de soudure mobile dans les installations de construction navale.
• Andy Lonsberry, co-fondateur et PDG de Path Robotics, a parlé de la technologie dans l'épisode 252 du podcast The Robot Report.
• Michael Yip, assistant professeur à l'Université de Californie à San Diego, applique des idées similaires de planification de mouvement par IA aux robots chirurgicaux.

Souder une coque de navire est un travail brutal et qualifié. Mal tenir la torche une seconde et la soudure échoue. Former un soudeur humain pendant des années et il pourrait prendre sa retraite avant que vous n'ayez terminé la cale sèche.

Path Robotics pense que l'IA peut faire mieux, et plus vite.

L'entreprise de Columbus, Ohio a construit un système qui observe une soudure en temps réel à l'aide de la vision par ordinateur (caméras associées à un logiciel qui interprète ce que la caméra voit) et oriente ensuite le bras du robot le long du meilleur chemin possible. Pas de trajet pré-programmé. Le robot lit le métal et s'ajuste au fur et à mesure.

Andy Lonsberry, co-fondateur et PDG de Path Robotics, a expliqué le défi lors d'un épisode récent du podcast The Robot Report. Configurer un robot de soudure traditionnel prend du temps et est fragile : modifiez légèrement la pièce et vous devez souvent reprogrammer toute la séquence. L'approche de Path utilise ce que Lonsberry appelle l'« IA physique », c'est-à-dire un logiciel qui raisonne sur le monde physique réel et désorganisé plutôt que sur un modèle numérique bien ordonné.

Le résultat est un système capable de gérer les variations. Le vrai tôle se déforme. Les vraies soudures ont des lacunes. Le robot voit cela et compense.

Que signifie cela pour les travailleurs et les usines ?

Pour les propriétaires d'usines, cela signifie des temps de mise en place plus courts et moins de soudures rejetées. Pour les soudeurs qualifiés, la situation est plus compliquée. L'automatisation des passages répétitifs et dangereux pourrait libérer les humains pour les travaux d'inspection et de finition, bien qu'elle réduira aussi la demande pour les postes de soudure d'entrée de gamme au fil du temps.

Path se pousse maintenant dans la construction navale, l'un des environnements de fabrication les plus difficiles. Les navires sont énormes, le travail est sale et la géométrie change constamment. L'entreprise utilise Spot de Boston Dynamics, le robot marcheur à quatre pattes qui peut monter des escaliers et traverser des terrains inégaux, comme plateforme mobile pour transporter l'équipement de soudure sur le plancher d'un chantier naval. Un robot à roues resterait coincé. Spot continue d'avancer.

Aussi au podcast, Michael Yip, assistant professeur d'électronique et d'informatique à l'UC San Diego, a décrit l'application de la même famille d'idées, l'apprentissage profond (l'IA entraînée sur d'énormes quantités de données) et l'apprentissage par renforcement (l'IA qui s'améliore par essais et erreurs), aux robots chirurgicaux. Son laboratoire au Advanced Robotics and Controls Laboratory travaille sur des robots qui peuvent assister ou automatiser certaines parties de procédures chirurgicales.

Deux salles d'opération très différentes. Un plancher d'usine, un hôpital. La même question fondamentale : une IA peut-elle apprendre à se déplacer avec assez de précision, dans un environnement imprévisible, pour être de confiance pour un travail à enjeux élevés ?

Path Robotics dit oui, du moins dans le chantier naval. Le côté chirurgical est plus loin. Mais les progrès sur les deux fronts avancent plus vite que la plupart des gens en dehors du domaine ne le réalisent.