वह वेल्डिंग रोबोट जो खुद को सही रास्ता सिखाता है

मुख्य बिंदु

• कोलंबस, ओहियो में स्थित Path Robotics, AI और रीयल-टाइम कैमरों का उपयोग करके वेल्डिंग रोबोट को स्वचालित रूप से सही टॉर्च पथ के साथ गाइड करता है।
• कंपनी Boston Dynamics के Spot, एक चार-पैर वाले चलने वाले रोबोट को शिपबिल्डिंग सुविधाओं के अंदर मोबाइल वेल्डिंग कार्यों में तैनात कर रही है।
• Path Robotics के सह-संस्थापक और CEO Andy Lonsberry ने The Robot Report Podcast के एपिसोड 252 पर इस तकनीक के बारे में बात की।
• University of California San Diego में सहायक प्रोफेसर Michael Yip सर्जिकल रोबोट में समान AI गति-योजना विचारों को लागू कर रहे हैं।

किसी जहाज के हल को वेल्ड करना कठोर, कुशल कार्य है। टॉर्च को एक सेकंड के लिए गलत तरीके से पकड़ें और संयुक्त विफल हो जाता है। किसी मानव वेल्डर को वर्षों तक प्रशिक्षण दें और वे ड्राईडॉक खत्म करने से पहले सेवानिवृत्त हो सकते हैं।

Path Robotics सोचता है कि AI इसे बेहतर और तेजी से कर सकता है।

कोलंबस, ओहियो की इस कंपनी ने एक ऐसी प्रणाली बनाई है जो कंप्यूटर विजन (कैमरों का उपयोग करके जो सॉफ्टवेयर के साथी हैं जो कैमरा जो देखता है उसकी व्याख्या करता है) का उपयोग करके रीयल टाइम में वेल्ड को देखता है और फिर रोबोट आर्म को सर्वोत्तम संभव पथ के साथ निर्देशित करता है। कोई पूर्व-प्रोग्राम किया गया मार्ग नहीं। रोबोट धातु को पढ़ता है और चलते-चलते समायोजन करता है।

Path Robotics के सह-संस्थापक और CEO Andy Lonsberry ने The Robot Report Podcast के एक हाल के एपिसोड पर इस चुनौती की व्याख्या की। एक पारंपरिक वेल्डिंग रोबोट स्थापित करना समय लेने वाला और नाजुक है: हिस्से को थोड़ा सा बदलें और अक्सर आपको पूरे अनुक्रम को फिर से प्रोग्राम करना पड़ता है। Path का दृष्टिकोण इसे उपयोग करता है जिसे Lonsberry "भौतिक AI" कहते हैं, जिसका अर्थ है सॉफ्टवेयर जो वास्तविक, गड़बड़ भौतिक दुनिया के बारे में सोचता है, न कि इसके एक व्यवस्थित डिजिटल मॉडल के बारे में।

परिणाम एक ऐसी प्रणाली है जो भिन्नता को संभाल सकती है। असली शीट मेटल विकृत हो जाता है। असली वेल्ड में अंतराल होता है। रोबोट इसे देखता है और क्षतिपूर्ति करता है।

इसका मतलब कर्मचारियों और कारखानों के लिए क्या है?

कारखाने के मालिकों के लिए, इसका मतलब है कम सेटअप समय और कम अस्वीकृत वेल्ड। कुशल वेल्डर्स के लिए, तस्वीर अधिक जटिल है। दोहराए जाने वाले, खतरनाक पास को स्वचालित करना निरीक्षण और परिष्करण कार्य के लिए मनुष्यों को मुक्त कर सकता है, हालांकि यह समय के साथ प्रवेश-स्तर की वेल्डिंग भूमिकाओं की मांग को भी कम करेगा।

Path अब शिपबिल्डिंग में धकेल रहा है, जो सबसे कठिन विनिर्माण वातावरण में से एक है। जहाज विशाल हैं, काम गंदा है, और ज्यामिति लगातार बदलती है। कंपनी Boston Dynamics के Spot का उपयोग कर रही है, जो चार-पैर वाला चलने वाला रोबोट है जो सीढ़ियों पर चढ़ सकता है और असमान जमीन को पार कर सकता है, एक शिपयार्ड के फर्श पर वेल्डिंग उपकरण ले जाने के लिए एक मोबाइल मंच के रूप में। एक पहियों वाला रोबोट फंस जाएगा। Spot आगे बढ़ता रहता है।

पॉडकास्ट पर भी, University of California San Diego में विद्युत और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के सहायक प्रोफेसर Michael Yip ने उसी परिवार के विचारों को लागू करने का वर्णन किया, गहन शिक्षा (विशाल मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित AI) और सुदृढीकरण शिक्षा (AI जो परीक्षण और त्रुटि द्वारा सुधार करता है), सर्जिकल रोबोट के लिए। Advanced Robotics and Controls Laboratory पर उनकी लैब उन रोबोट पर काम कर रही है जो सर्जिकल प्रक्रियाओं के कुछ हिस्सों को सहायता या स्वचालित कर सकते हैं।

दो बहुत अलग ऑपरेटिंग रूम। एक कारखाने का फर्श, एक अस्पताल। एक ही मूल प्रश्न: क्या एक AI एक अप्रत्याशित वातावरण में पर्याप्त सटीकता के साथ चलना सीख सकता है, जिस पर उच्च दांव के काम के लिए भरोसा किया जा सकता है?

Path Robotics का जवाब है हां, कम से कम शिपयार्ड में। सर्जिकल पक्ष और दूर है। लेकिन दोनों मोर्चों पर प्रगति उस गति से आगे बढ़ रही है जो अधिकांश लोग क्षेत्र के बाहर महसूस करते हैं।