DeepMind Presenta RoboBallet AI para Optimizar la Coordinación de Robots Industriales
Puntos clave
- RoboBallet utiliza IA para coordinar múltiples robots industriales con una complejidad computacional reducida.
- La escalabilidad algorítmica es lineal con tareas/obstáculos y cuadrática con la cantidad de robots.
- El rendimiento coincide con el de los ingenieros humanos en tiempo de ejecución mientras entrega soluciones más rápidas.
- Validado en simulaciones y en una prueba en el mundo real con cuatro robots Panda en una pieza de aluminio.
- Permite la prueba rápida de diseños de celdas de fábrica y selecciones de robots.
- Permite la reprogramación en el acto de celdas de trabajo para manejar fallas de robots.
- Promete una mayor flexibilidad y eficiencia para las operaciones de fabricación.
El nuevo sistema RoboBallet de DeepMind utiliza inteligencia artificial para planificar y coordinar múltiples robots industriales con una sobrecarga computacional mucho menor que los métodos tradicionales. El AI se escala linealmente con tareas y obstáculos y cuadráticamente con la cantidad de robots, lo que permite una generación rápida de asignaciones de tareas, horarios y planes de movimiento. En simulaciones controladas y una prueba en el mundo real con cuatro robots Panda trabajando en una pieza de aluminio, RoboBallet produjo resultados comparables a los de los ingenieros humanos mientras entregaba respuestas más rápidas. La tecnología también permite a los diseñadores experimentar con diseños de celdas y reprogramar celdas de trabajo en el acto, prometiendo una mayor flexibilidad para las operaciones de fabricación.
Escalando la Complejidad Computacional
RoboBallet de DeepMind aborda un desafío de larga data en la automatización de fábricas: el crecimiento exponencial de la dificultad computacional a medida que se agregan más robots a una celda de trabajo. Los métodos tradicionales ven que el problema se vuelve prácticamente intractable más allá de un puñado de robots. Por el contrario, los algoritmos de RoboBallet crecen linealmente con la cantidad de tareas y obstáculos y cuadráticamente con la cantidad de robots, manteniendo el problema manejable incluso a medida que los sistemas se expanden.
Comparación con Ingenieros Humanos
Para verificar la calidad de sus planes, el equipo de DeepMind comparó la salida de RoboBallet con asignaciones de tareas y horarios óptimos generados para celdas de trabajo simplificadas. Los tiempos de ejecución del AI coincidieron con los de los ingenieros humanos, entregando soluciones comparables más rápidas, aunque no superando la experiencia humana.
Validación en el Mundo Real
Más allá de las simulaciones, RoboBallet se desplegó en un entorno físico que presentaba cuatro brazos robóticos Panda encargados de mecanizar una pieza de aluminio. Los planes generados por el AI se desempeñaron tan bien en el entorno real como en la simulación, demostrando la confiabilidad práctica del sistema.
Diseño Flexible y Operaciones Adaptativas
La velocidad de RoboBallet ofrece a los diseñadores de fábricas la capacidad de probar diferentes configuraciones de celdas, selecciones de robots y diseños en casi tiempo real. Los ingenieros pueden ver instantáneamente los ahorros de tiempo asociados con la adición de otro robot o el cambio a un modelo diferente. Además, el sistema puede reprogramar una celda de trabajo en el acto, permitiendo que otros robots tomen el control cuando uno falla, mejorando así la resiliencia operativa.
Implicaciones para la Fabricación
Al entregar planes de coordinación rápidos y de alta calidad, RoboBallet se posiciona como una herramienta para escalar la automatización industrial sin los costos computacionales elevados que han limitado una adopción más amplia. Su capacidad para una experimentación rápida de diseños de celdas y una reprogramación adaptativa podría acelerar el diseño de procesos de fabricación más eficientes y flexibles.