Команда из Лондонского университетского колледжа, Google DeepMind и Intrinsic представила систему искусственного интеллекта под названием RoboBallet, которая координирует движения нескольких роботизированных рук за считанные секунды. В традиционных заводских цехах это требует сотен часов ручного программирования специалистов, чтобы роботы не сталкивались друг с другом и с препятствиями. Результаты работы опубликованы в Science Robotics.
«RoboBallet превращает промышленную робототехнику в хореографический танец, где каждая рука движется точно и с учетом своих "соседей". Это не только предотвращает столкновения, но и создает гармонию в масштабах фабрики», — объясняет Мэттью Лай, ведущий автор исследования
Система сочетает обучение с подкреплением и графовые нейронные сети. Проще говоря, ИИ пробует разные варианты движений, получает «баллы» за быстрое и успешное выполнение задач и постепенно учится выбирать оптимальные решения. Графовая нейронная сеть помогает представить задачи, роботов и препятствия как узлы и связи между ними, что упрощает расчет сложной координации движений и помогает избегать столкновений даже в плотном и загруженном цехе.
В тестах RoboBallet справлялся с до 40 задачами одновременно на восьми роботизированных руках, даже в расстановках, которых система ранее не видела. Система генерирует новые планы в сотни раз быстрее реального времени, позволяя заводам мгновенно адаптироваться к изменению макета, новым задачам или поломке одного из роботов.
Алекс Ли, доцент UCL, отмечает:
«Сейчас координация нескольких роботов на фабрике — это как решать трехмерную головоломку, где каждое движение должно быть идеально рассчитано. RoboBallet способен создавать планы для новых расстановок с недостижимой для человека скоростью».
Применение RoboBallet выходит за пределы сварки. В будущем система может управлять роботами для сборки, покраски, транспортировки деталей и других задач, требующих строгой последовательности операций. Пока RoboBallet не учитывает роботов с разными возможностями или сложные препятствия, но архитектура ИИ позволяет добавить эти функции в будущих версиях.
Проект финансируется Google DeepMind и Intrinsic, а код открыт для исследователей и разработчиков, что может ускорить внедрение ИИ-планирования в промышленности.
Главный прорыв RoboBallet — масштабируемость: система учится общим правилам координации, а не запоминает конкретные случаи. Это позволяет одновременно управлять большим количеством рук и адаптироваться к любым изменениям на фабрике.
«С помощью RoboBallet промышленные роботы могут работать с точностью и согласованностью, которая раньше казалась невозможной», — заключает Мэттью Лай