I ett lager i utkanten av Berlin nyligen, ett nytt tillskott till lagret, en robot, väckte pressens uppmärksamhet.

The New York Times kallade komponentsorteringsroboten "ett stort framsteg inom artificiell intelligens och maskinernas förmåga att utföra mänskligt arbete."

En videodemo av roboten i aktion avslöjade att roboten placerade olika föremål, med olika former, i olika behållare.

"När miljontals produkter rör sig genom lager som drivs av Amazon, Walmart och andra återförsäljare, Låglönearbetare måste kamma igenom kärl efter kärl med slumpmässiga saker – från kläder och skor till elektronisk utrustning – så att varje föremål kan paketeras och skickas iväg. Maskiner hade inte riktigt klarat uppgiften, tills nu, " sa The New York Times.

En expert lade det på spel för IEEE spektrum :Med all aktivitet i spel när det gäller automatisering inom logistik, i lager kan två kategorier kallas ut som i verkligt automatiseringsbehov:"De saker som människor gör med sina ben och de saker som människor gör med sina händer."

Experten som citerades var Pieter Abbeel, grundare, president och chefsvetenskapsman, Kovariant. Han hävdade att bendelen har adresserats via transportörsystem, mobila hämtningssystem och andra fungerande robotar men "Trycket ligger nu på handen."

Vid handdelen, han menade "hur man blir mer effektiv med saker som görs i lager med människohänder."

Ange Covariant. De flesta av artiklarna i dess recept för en plocklösning är förutsägbara – enkel hårdvara. Evan Ackerman in IEEE spektrum listade dem:en standard industriarm, suggrepp, 2-D kamerasystem. Magin kommer genom ett mycket stort neuralt nätverk. Det leder till en lösning som är kostnadseffektiv för kunderna.

Hur så? "Vi kan inte ha specialiserade nätverk, " säger Abbeel. "Det måste vara ett enda nätverk som kan hantera alla typer av SKU, någon form av plockstation."

Covariant-lösningen kallas Covariant Brain. Det har något gemensamt med den mänskliga hjärnan, ledsen Abbeel, och det är en föreställning om att "ett enda neuralt nätverk kan göra allt."

Robotar i tillverkningen har bara nått en bråkdel av sin potential om de är oförmögna att tänka på egen hand; hur är det med robotar som kan utföra uppgifter utöver det som är förprogrammerat i kontrollerade miljöer?

James Vincent in Gränsen kom till punkten varför Covariants robot spelar roll i den större bilden av robotplockare:"Roboten i sig ser inte så ovanlig ut, men det som gör den speciell är dess ögon och hjärna. Med hjälp av en kamerauppsättning med sex linser och maskininlärningsalgoritmer, den kan ta tag i och packa föremål som skulle förvirra andra botar."

Tänk på en pre-Covariant Brain-situation där du har ett traditionellt system som är designat för att katalogisera allt i förväg och försöker känna igen allt i katalogen.

Överväg nu Covariant för att jaga en vision om att prestera i snabbrörliga lager med många SKU:er, alltid förändras. "Vårt system har få skottsanpassning, vilket betyder att i farten, utan att vi gör något, när det inte lyckas kommer det att uppdatera sin förståelse av scenen och prova några nya saker, " sa Abbeel i en intervju med IEEE Spektrum , på frågan om utbildning för nya klasser av föremål.

Självklart, lagerledare kommer att vara intresserade av robotarmar som plockar så många typer av föremål som möjligt i god tid och exakt.

Karen Hao in MIT Technology Review sa, "Tekniken måste smidigt anpassa sig till en mängd olika produktformer och storlekar i ständigt föränderliga orienteringar. En traditionell robotarm kan programmeras för att utföra samma exakta rörelser om och om igen, men det kommer att misslyckas i samma ögonblick som det stöter på någon avvikelse."

Den 29 januari det Kalifornien-baserade robotföretaget publicerade ett pressmeddelande för att meddela att Covariant tog Obetas station i produktion i samarbete med Knapp, ett teknikföretag inom lagerlogistik. Knapp är verksam inom teknik för anläggningar inom industrier som sjukvård, textilier, mode och detaljhandel.

Hao in MIT Technology Review , skrev om hur Österrike-baserade Knapp hade varit intresserad av en AI-driven robotarm som de kunde använda. "'Vi har aldrig sett den här kvaliteten på AI förut, sa Knapps Peter Puchwein, vice vd för innovation."

Genom samarbetet sa Hao, "Knapp kommer att distribuera Covariant-aktiverade robotar till kundlager under de närmaste åren."

Vad kommer härnäst?

"Förutom produktplock, sa Hao, "det vill så småningom omfatta alla aspekter av lageruppfyllelse, från att lasta av lastbilar till att packa lådor till att sortera hyllor. Det föreställer sig också att expandera bortom lager till andra områden och industrier."

© 2020 Science X Network