DeepMind Apresenta RoboBallet AI para Otimizar a Coordenação de Robôs Industriais
Pontos principais
- A RoboBallet usa IA para coordenar vários robôs industriais com complexidade computacional reduzida.
- A escala algorítmica é linear com tarefas/obstáculos e quadrática com a contagem de robôs.
- O desempenho corresponde ao dos engenheiros humanos em tempo de execução, entregando soluções mais rapidamente.
- Validado em simulações e em um teste no mundo real com quatro robôs Panda em uma peça de alumínio.
- Permite testes rápidos de layouts de células de fábrica e seleções de robôs.
- Permite a reprogramação em tempo real de células de trabalho para lidar com falhas de robôs.
- Promete maior flexibilidade e eficiência para as operações de manufatura.
O novo sistema RoboBallet da DeepMind utiliza inteligência artificial para planejar e coordenar vários robôs industriais com uma carga computacional muito menor do que os métodos tradicionais. A IA escala linearmente com tarefas e obstáculos e quadraticamente com a contagem de robôs, permitindo a geração rápida de alocações de tarefas, cronogramas e planos de movimento. Em simulações controladas e um teste no mundo real com quatro robôs Panda trabalhando em uma peça de alumínio, o RoboBallet produziu resultados comparáveis aos de engenheiros humanos, entregando respostas mais rapidamente. A tecnologia também permite que os designers experimentem com layouts de células e reprogramem células de trabalho em tempo real, prometendo uma maior flexibilidade para as operações de manufatura.
Escalando a Complexidade Computacional
A RoboBallet da DeepMind aborda um desafio de long!a data na automação de fábricas: o crescimento exponencial da dificuldade computacional à medida que mais robôs são adicionados a uma célula de trabalho. Os métodos tradicionais veem o problema se tornar praticamente intractável além de uma handful de robôs. Em contraste, os algoritmos da RoboBallet crescem linearmente com o número de tarefas e obstáculos e quadraticamente com o número de robôs, mantendo o problema gerenciável mesmo à medida que os sistemas se expandem.
Testando Contra Engenheiros Humanos
Para verificar a qualidade de seus planos, a equipe da DeepMind comparou a saída da RoboBallet com alocações de tarefas e cronogramas ótimos gerados para células de trabalho simplificadas. Os tempos de execução da IA corresponderam aos dos engenheiros humanos, entregando soluções comparáveis mais rapidamente, embora não superando a expertise humana.
Validação no Mundo Real
Além das simulações, a RoboBallet foi implantada em um conjunto físico com quatro braços robóticos Panda encarregados de maquinar uma peça de alumínio. Os planos gerados pela IA se saíram tão bem no ambiente real quanto nas simulações, demonstrando a confiabilidade prática do sistema.
Flexibilidade de Design e Operações Adaptativas
A velocidade da RoboBallet oferece aos designers de fábricas a capacidade de testar diferentes configurações de células, seleções de robôs e layouts em tempo quase real. Os engenheiros podem ver instantaneamente os ganhos de tempo associados à adição de outro robô ou à troca para um modelo diferente. Além disso, o sistema pode reprogramar uma célula de trabalho em tempo real, permitindo que outros robôs assumam quando um falha, melhorando assim a resiliência operacional.
Implicações para a Manufatura
Ao entregar planos de coordenação rápidos e de alta qualidade, a RoboBallet se posiciona como uma ferramenta para escalar a automação industrial sem os altos custos computacionais que limitaram a adoção mais ampla. Sua capacidade de experimentação rápida de layouts e reprogramação adaptativa pode acelerar o design de processos de manufatura mais eficientes e flexíveis.