集微網(wǎng)消息，據(jù)techcrunch報道，工業(yè)自動化已經(jīng)在精簡制造過程，但首先機器人必須經(jīng)過工程師的艱苦訓練。工業(yè)機器人巨頭發(fā)那科(fanuc)希望讓機器人更容易訓練，從而使自動化更容易進入包括制藥在內的更廣泛的行業(yè)。
該公司今天在techcrunch的robotics + ai會議上發(fā)布了一款基于人工智能的新工具，該工具通過簡單的注釋和傳感器技術，教會機器人如何從箱子里挑選正確的物品，從而將訓練過程縮短了數(shù)小時。
撿貨的工作好比訓練機器人手臂從箱子里撿東西，然后用它來做一些枯燥、耗時的工作，比如對零件的批量訂單進行排序。示例部件的圖像由攝像機拍攝，以便機器人與視覺傳感器匹配。然后，訓練撿貨機器人的傳統(tǒng)過程意味著教授它許多規(guī)則，讓它知道該撿什么零件。
“在過去，制定這些規(guī)則意味著必須經(jīng)過多次迭代和反復試驗。這需要時間，而且非常麻煩。” 發(fā)那科公司(fanuc corporation)機器人事業(yè)部負責人稻葉清典(kiyonori inaba)博士在活動開始前的一次談話中說。
這些規(guī)則包括一些細節(jié)，比如如何定位堆頂?shù)牟糠?，或者哪些部分是最顯眼的。然后，人類操作員需要告訴它什么時候犯了錯誤，以便改進它的訓練。在自動化相對較新的行業(yè)，找到足夠的工程師和熟練的人工操作員來培訓機器人可能頗具挑戰(zhàn)性。
這就是fanuc基于ai的新工具的用益之處。它簡化了訓練過程，因此人類操作者只需要看一張屏幕上箱子里亂七八糟的零件的照片，然后點擊一些需要拿起的東西的例子，比如向一個小孩展示如何分類玩具。這比典型的基于人工智能的視覺傳感器所需的訓練要少得多，而且還可以同時用于訓練多個機器人。
稻葉說:“對人類操作員來說，向機器人展示如何以操作員移動物體的方式移動是非常困難的。但通過使用人工智能技術，操作者可以比傳統(tǒng)方法更直觀地教機器人?！彼a充說，“這項技術仍處于早期階段，能否在組裝過程中使用還有待觀察?！保ㄐ?木棉）
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