„Sigmakit“ skirtas tokioms pramonės šakoms kaip elektronika, baterijos, maistas ir gėrimai. | Šaltinis: „Carbonsix“
„Carbonsix Inc.“, „Fizinės AI gamybos“ kūrėjas, vakar pradėjo įrankių rinkinį, pagrįstą robotų imitacijos mokymu. Jis teigė, kad „Sigmakit“ galima dislokuoti tiesiai į gamyklos grindis, leidžiančias gamintojams įgyvendinti AI varomus robotus be specializuotos patirties ar mokymo.
„Toolkit“ naudoja mokymąsi imitacija, kad pašalintų sunkų sistemos konfigūracijos procesą ir nuolatinius reguliavimo priemones, kurių tradiciškai reikalauja žmonių operatoriai, sakė „Wilmington“, „Del.“ įmonė.
„„ Sigma Kit “yra pirmasis komerciškai prieinamas pramoninio robotų AI sprendimas, pagrįstas mokymosi imitacija, galinti tvarkyti nestandartines ir subtilias užduotis, tokias kaip plėvelės tvirtinimas/pašalinimas, surinkimas, mašinų vonios, kabelių pritvirtinimo ir pakabinimo operacijos“,-teigė Jehyuk Kim, „Carbonsix“ bendražygis. Jis vadovavo „Sigmakit“ plėtrai.
„Jis gali būti taikomas įvairiose pramonės šakose, įskaitant mobilią, vartotoją vartojančią elektroniką, automobilių komponentus, maistą ir medžiagas“, – pridūrė jis. „Nuo pat jo pradžios mes jau gavome užklausas dėl pardavimo ir išlygų ir šiuo metu vykdome POC (koncepcijos įrodymo) projektus su pagrindiniais pasauliniais gamintojais.“
Imitacijos mokymasis leidžia AI sistemoms mokytis tiesiogiai iš žmonių demonstracijų, leidžiančių robotams atkurti sudėtingus veiksmus ir lanksčiai prisitaikyti prie kintamų užduočių, paaiškino „Carbonsix“. Skirtingai nuo tradicinių programavimo metodų, jis suteikia galimybę automatizuoti nestruktūrizuotus ir nepaliaujamus procesus, kurie buvo svarstomi ne tik robotikos pasiekimuose.
„Carbonsix“ tikisi suskaidyti automatizavimo kliūtis
https://www.youtube.com/watch?v=spxzl5Kjeze
Gamybos sektorius ilgą laiką susidūrė su visiško automatizavimo kliūtimis, nes dažni produktų pokyčiai ir didelis gamybos užduočių kintamumas, sakė Carbonsix. Skirtingai nuo žmonių, įprasti robotai stengėsi lanksčiai prisitaikyti prie nestruktūrizuotos aplinkos.
„Sigmakit“ sujungia aparatinę ir programinę įrangą, kad išspręstų šiuos iššūkius, atsižvelgiant į:
- AI algoritmai, pritaikyti gamybos procesams
- Tikslūs robotiniai griebtuvai subtiliam manipuliavimui
- Mokymo įrankis supaprastintam veikimui
- Jutiklio moduliai, skirti adaptaciniam atpažinimui
Naudodamiesi rinkiniu, vartotojai pakartotinai demonstruoja tikslinę užduotį, kurdami mokymo duomenų rinkinį. Priklausomai nuo užduoties, modelis gali būti generuojamas per mažiau nei per dieną, tvirtino Carbonsix. Rinkinys leidžia vartotojams filtruoti ir peržiūrėti surinktus duomenis, todėl mokymai tampa efektyvesni.
Surinkusi pakankamai vaizdo ir judesio duomenų, sistema sukuria robotų judesio intelektą ar įgūdžius, leidžiančius robotui vykdyti sudėtingas užduotis. Tada įgūdžius galima panaudoti tiesiogiai nestruktūrizuotoms užduotims, pranešė bendrovė.
„Carboxsix“ buvo įkurta 2024 m., Jį vadovauja bendražygiai Jehyuk Kim ir Terry Moon. Anksčiau Moon ėjo vyriausiojo strategijos pareigūno ir viceprezidento pareigas „Sualab“, Pietų Korėjos AI bendrovėje, kurią 2019 m. Įsigijo maždaug 260 milijonų dolerių.
Kim yra AI ir robotikos tyrinėtojas, turintis akademinę patirtį iš MIT, Jeilio universiteto, Seulo nacionalinio universiteto ir Kaist. Vyriausiasis technologijų pareigūnas dr. Hyungju Suh yra robotų sistemų inžinierius. Suhas gavo daktaro laipsnį. iš MIT CSAIL ir dalyvavo projektuose kartu su tokiomis tyrimų institucijomis kaip „Boston Dynamics Robotics“ ir AI institutas, „Toyota“ tyrimų institutas ir NASA reaktyvinio varymo laboratorija.
Redaktoriaus pastaba: „Robobusiness 2025“, kuris vyks spalio 15 ir 16 dienomis Santa Klaroje, Kalifornijoje, apims kūrinius apie fizinę AI ir humanoidinius robotus. Registracija dabar atidaryta.
