Come i Database Intelligenti Aiutano i Robot a Reagire in Tempo Reale

Punti chiave

• TimescaleDB, un database di serie temporali costruito sulla base del diffuso software di database Postgres, estende Postgres per gestire i dati industriali in rapida evoluzione senza richiedere un sistema separato.
• Doug Pagnutti, responsabile dello sviluppo industriale presso Tiger Data, ha trascorso oltre 12 anni nell'automazione del petrolio, del gas e della produzione prima di passare al software industriale.
• Un nuovo episodio del podcast The Robot Report, episodio 254, esplora come i database di serie temporali migliorano le applicazioni di robotica e intelligenza artificiale industriale.
• L'azienda britannica di robotica umanoide Humanoid ha ottenuto 152 milioni di dollari in un round di finanziamento di Serie A, mentre Vicarious Surgical ha ufficialmente annunciato la chiusura.
• Unitree, l'azienda cinese di robotica, sostiene che un "momento GPT" per i robot, cioè un salto improvviso nelle capacità generali simile a quello avvenuto con i chatbot AI, è ancora a diversi anni di distanza.

Ogni macchina su un pavimento di fabbrica produce un flusso di letture: temperature, pressioni, velocità dei motori, codici di errore. Queste letture sono contrassegnate con l'esatto momento in cui si sono verificate. Gestire questa inondazione di piccolissimi punti dati etichettati nel tempo è un problema diverso dall'archiviazione dei record dei clienti o dei cataloghi di prodotti, e i database ordinari non sono mai stati costruiti per questo.

Questo è il divario che l'episodio 254 del podcast The Robot Report si propone di esplorare.

Che cos'è un database di serie temporali e perché è importante per i robot?

Un database di serie temporali archivia le informazioni in ordine temporale rigoroso, rendendo veloce rispondere a domande come "cosa è successo negli ultimi 30 secondi" o "mostrami ogni picco di pressione della scorsa settimana". I database standard possono rispondere a quelle domande, ma rallentano considerevolmente al crescere dei dati.

Doug Pagnutti, ospite e responsabile dello sviluppo industriale presso Tiger Data, conosce bene questo rallentamento. Prima di passare al software, ha trascorso più di 12 anni lavorando su PLC (controllori logici programmabili, i piccoli computer che gestiscono i macchinari di fabbrica), robot industriali e sistemi SCADA (sistemi di supervisione, controllo e acquisizione dati, che monitorano e controllano i grandi processi industriali). Successivamente ha lavorato presso Dell EMC e VTScada prima di unirsi a Tiger Data.

Tiger Data realizza TimescaleDB, che si basa su Postgres, il popolare database open source utilizzato da milioni di sviluppatori. L'idea è aggiungere capacità di serie temporali, archiviazione columnare (un modo di organizzare i dati che velocizza drammaticamente determinate query) e partizionamento automatico dei dati (suddivisione di grandi dataset in porzioni gestibili) senza costringere i team a imparare un sistema completamente nuovo o spostare i dati altrove.

Pagnutti discute di come i team di fabbriche e robotica connettono questi database ai sensori fisici, come gestiscono i dati su larga scala e come la stessa configurazione può essere eseguita nel cloud o su hardware edge locale situato vicino alle macchine stesse.

Cos'altro è emerso in questo episodio?

Il segmento notizie del podcast ha coperto tre storie degne di nota per chiunque segua il settore della robotica.

L'azienda cinese di robotica Unitree ha detto a Nikkei che un "momento GPT" per i robot, un salto improvviso e ampio nelle capacità, rimane ancora a diversi anni di distanza. Questa è una valutazione notevolmente cauta da parte di un'azienda che costruisce e vende robot umanoidi e quadrupedi.

Vicarious Surgical, la startup statunitense di robotica chirurgica, ha ufficialmente annunciato la chiusura. L'azienda aveva attirato l'attenzione per il suo approccio alla chirurgia minimamente invasiva.

Su una nota più positiva, Humanoid, con sede nel Regno Unito, ha chiuso un round di Serie A da 152 milioni di dollari, uno dei più grandi finanziamenti nella fase iniziale della robotica umanoide visti di recente.

Domande frequenti

Questo influisce sui pazienti o sui robot medici?

Non direttamente in questo episodio, ma la sfida dei dati è identica nella robotica medica: i robot chirurgici e di riabilitazione producono anche flussi densi di letture dei sensori con timestamp che necessitano di archiviazione veloce e affidabile. Gli approcci al database discussi qui si applicano in tutto il settore.

Devo capire i database per seguire questo?

No. La conversazione è rivolta agli ingegneri che già lavorano con sistemi industriali, ma l'idea di base è semplice: man mano che le macchine diventano più intelligenti e più connesse, il software che archivia i loro dati deve rimanere al passo.