Исследовательский институт Toyota (TRI) занялся разработкой технологии, которая позволит роботам работать в одной связке с людьми. Сейчас основной упор делается на обрабатывающую промышленность, и это не случайно. Заводы Toyota важны не только как часть бизнеса, но и как удобная «площадка» для испытаний: производство постоянно меняется, вокруг много ручных операций, а взаимодействие сотрудников между собой и с оборудованием далеко не статичное.
Задача TRI заключается в том, чтобы уйти от привычной схемы, когда робот выполняет строго заданные действия, заранее прописанные специалистами. В компании хотят, чтобы работники могли использовать робота как универсальный и понятный инструмент, а человеческий опыт и креативность помогали быстрее внедрять новые возможности в его работу и повышать общую эффективность.
Отдельное внимание уделяется контролю качества. Репутация Toyota во многом держится на множестве визуальных проверок, которые до сих пор в основном выполняют люди. Поэтому важно дать этим сотрудникам средства, позволяющие добавлять камеры в технологические операции и обучать системы распознавать отклонения. Такой подход поможет «тиражировать» опыт на разные заводы по всему миру и обновлять процессы вместе с изменением модельного ряда.
Первым шагом стала разработка системы машинного зрения на базе машинного обучения. Она должна находить редкие дефекты, возникающие при работе прессового оборудования. Параллельно TRI берется и за сложные физические задачи, например, за перенос тяжелых деталей и их подачу на линию. Для этого создаются продвинутые роботизированные инструменты, которые можно подстраивать под разные условия.
Следующий этап еще амбициознее: научить роботов безопасно, точно и быстро перемещать и укладывать отдельные детали почти в любых обстоятельствах. Если объединить такие функции, можно получить группу обучаемых компьютеров и мобильных роботов-манипуляторов, способных масштабироваться глобально и заметно изменить само производство.
Раньше сложные операции требовали участия узких программистов, а результат работал лишь в конкретных сценариях, и при любых изменениях все приходилось переписывать. Теперь Toyota стремится сделать обучение более универсальным и доступным: речь идет не о наборе команд, а о последовательностях действий, которые подстраиваются под окружающую среду. Для реализации этой идеи TRI активно сотрудничает с наукой и промышленностью, совмещая передовые исследования с производственными технологиями мирового уровня (источник: response.jp).
