Reduser, Gjenbruk, Resirkuler – Hvordan Robotikk Kan Endre Vår Tilnærming til Avfallshåndtering

Ny forskning publisert i Applied Physics Reviews fremhever hvordan forbedrede taktile funksjoner kan forbedre roboters evne til å sortere og identifisere gjenstander. Studien introduserer en proprietær robot med nye sanseteknologier. Forskerne testet disse evnene gjennom en rekke oppgaver innen avfallshåndtering. Målet var å se hvordan taktil robotikk kan identifisere komplekse gjenstander i virkelige scenarier; her er det du trenger å vite.

Roboter med forbedrede sanser

Det er ingen hemmelighet at robotene har blitt smartere. Disse enhetene fortsetter å integrere avanserte sensorer og AI-algoritmer for å gi forbedret ytelse og funksjonalitet. Allerede nå finnes det roboter som kan identifisere en gjenstand eller til og med et scenario basert på visuelle, auditive og kontekstuelle innspill.

Robotsensorer har kontinuerlig blitt bedre, og dagens alternativer er lysår foran sine forgjengere når det gjelder nøyaktighet, vekt og funksjonalitet. Disse sensorene har gjort det mulig for roboter å begynne å overta komplekse oppgaver som krever presis objektdeteksjon.

AI-forbedringer

AI‑læringsalgoritmer har spilt en avgjørende rolle i å oppdatere kapasiteten til disse enhetene. AI‑systemer gjør det mulig for utviklere å gjøre roboter mye smartere. De kan utlede situasjoner og gjenstander basert på omgivende bevis og eksterne faktorer, og forbedrer identifikasjonssystemene betydelig. Merk at de fleste sensorforbedringene de siste årene har kommet i form av AI‑integrasjoner.

Taktile roboter – avfallshåndtering

Et område innen robotikk som har ingeniører begeistret er taktile sensorenheter. Når du tenker på roboter, forestiller du deg sannsynligvis en humanoid enhet som skanner rommet med visuelle, termiske og andre sensorer. Det er imidlertid mindre vanlig at folk tenker på hvordan roboter berører og føler gjenstander. Taktile roboter har blitt mer populære gjennom årene på grunn av sine spesifikke ferdigheter. Disse enhetene kan fylle viktige roller i arbeidsstyrken og utføre oppgaver som visuelle enheter ikke kan fullføre. Taktile roboter kombinerer ulike berøringssensorer for å bestemme vekt, form, tetthet og andre viktige data om et objekt.

Problemer med taktile roboter i dag

Det finnes noen alvorlige problemer som robotingeniører må overvinne når de lager taktile roboter. For det første er det ekstremt vanskelig å programmere en robot som har gjenkjennelse av grep. Den menneskelige hånden har milliarder av sensorer som samarbeider, slik at du kan avgjøre om gjenstanden du plukket opp var et eple eller en tennisball.

I virkelige scenarier hvor høy nøyaktighet kreves, har taktiske roboter ikke kunnet holde tritt med nøyaktighetskravene. Problemer som forveksling av gjenstander med lignende former og størrelser er vanlige i disse enhetene. I tillegg kan bakgrunnsstøy og distraksjoner gjøre det vanskeligere å kategorisere gjenstander nøyaktig for taktile roboter.

Til slutt spiller orienteringen og grepet på en gjenstand en stor rolle i klassifiseringen. Her må taktile roboter kombinere sine data med andre sensorer for å få et komplett bilde av scenariet, gjenstanden og hvordan den skal håndteres. På denne måten kan taktile roboter læres opp til å identifisere gjenstander, uavhengig av om de har former og størrelser som avviker fra eksempelet brukt under AI‑treningen.

Studie – avfallshåndtering

Studien, «Enhanced Robotic Tactile Perception with Spatiotemporal Sensing and Logical Reasoning for Robust Object Recognition», går i detalj om hvordan og hvorfor forskerne bestemte seg for at taktile sensoreroboter trengte en ytelsesforbedring. Papiret begynner med at ingeniører forklarer at frem til nylig var taktil robotikk begrenset til hovedsakelig vekt-, trykk- og manipulasjonssensing.

Spatiotemporal taktil sensing

Forskerne innså at mennesker også bruker termisk sensing for å bestemme en gjenstand nøyaktig. Flere sensorer, i samarbeid med avanserte AI‑algoritmer, ga den perfekte kombinasjonen for å forbedre nøyaktighet og bestemmelseshastigheter. Den nye protokollen gjorde det mulig for enheter å integrere visuell data sammen med termiske målinger, overflateruhet, kontakttrykk og temperaturer.

Lagdelte sensorer forbedrer avfallshåndteringskapasiteten

Teamet bestemte seg for å lage en ny type robotsensor som utnyttet flere lag for å forbedre resultatene. Deres oppfinnelse introduserte en rekke materialdeteksjonssystemer som skanner og registrerer relevant data fra overflateskontakt. I tillegg er de håndintegrerte trykksensorene plassert i bunnen av enheten. Disse sensorene kompletteres av termiske sensorer som er plassert i midten av hånden. Som en menneskehånd sitter sensoren bak et porøst materiale, noe som gjør det mulig å få nøyaktige avlesninger av gjenstander på sekunder. Merk at denne sensoren er svært følsom, og kan oppdage små temperaturendringer som oppstår ved håndtering av gjenstander.

AI-integrasjon

All denne sensorinformasjonen kunne ha gått tapt i rommet dersom forskerne ikke hadde valgt å lage en tilpasset AI‑læringsmodell for å sortere og forstå dataene. Deres oppfinnelse utnytter en effektiv kaskadeklassifiseringsalgoritme som gjør at enheten kan løse komplekse virkelige gjenstander kun gjennom rask manipulering. AI‑algoritmen ble laget for å fungere som den menneskelige hjernen ved først å utelukke de åpenbare feilene før den går videre til mer plausible løsninger. Denne kaskadeklassifisereren utnytter flerlags lange korttidsminne‑nevrale nettverk for å levere nøyaktige resultater. Hver gjenstand blir hierarkisk identifisert og kategorisert av AI‑en autonomt, noe som legger til dens fremtidige kapasiteter underveis.

Avfallshåndteringstest

For å teste teorien og oppfinnelsene sine, begynte forskerne med å finne en oppgave som tradisjonelt har vært svært vanskelig for taktile roboter. De valgte avfallssortering av flere grunner. For det første er avfall svært variert. Du kan finne alle typer materialer i ulike tilstander når du sorterer avfall. En annen grunn til at avfallssortering er den ideelle oppgaven er at det ofte finnes flere like gjenstander. De eneste forskjellene er i deres tilstand, innhold eller andre trivielle men forvirrende robotscenarier. Oppgaver som å sortere tomme kartonger, skrap, plastflasker, servietter, svamper, appelsinskall og utgåtte medisiner har vist seg umulige for tidligere robotversjoner. Denne siste oppgraderingen kan føre til at roboter sorterer resirkulerbare materialer, matavfall, farlig avfall og mer i de kommende årene.

Resultater

Testresultatene var lovende, med robotene i stand til å sortere 98,85 % av det leverte avfallet. Disse resultatene kan ha store konsekvenser for hele industrien, da de viser at den nye tilnærmingen til taktil robotikk er effektiv og tilgjengelig for publikum. Rapporten fremhever hvordan enheten kan gjenkjenne ulike gjenstander og sortere dem i henhold til deres klassifiseringer. Studien avslørte at roboten klarte å sortere disse enhetene, selv når den skannet gjenstanden for første gang. Derfor er forskerne sikre på at oppfinnelsen kan spille en viktig rolle i avfallshåndtering, resirkulering og mange andre viktige oppgaver i de kommende årene.

Fordeler

Det er flere fordeler som kan avledes fra denne studien. For det første åpner introduksjonen av mer følsomme taktile roboter døren for langt mer robotintegrasjon. Det har vært en drøm for ingeniører å lage roboter som kan ankomme en fabrikk, lære av mennesker, og deretter overta utførelsen av deres oppgaver. Tidligere var denne tilnærmingen ikke mulig fordi robotene ikke klarte å håndtere kategoriseringsstegene for gjenstander. Integrasjonen av termiske sensorer og ekstra AI øker robotenes evner og setter dem på lik linje med sine menneskelige motparter. Nå kan robotene avgjøre om eplet de holder er ekte, falskt, varmt, kaldt eller til og med hul.

Selskaper som kan ha nytte av denne forskningen

Det finnes mange firmaer som kan oppnå betydelig markedsposisjon dersom de integrerer denne forskningen i sitt tilbud. Robotikksektoren fortsetter å vokse, og etter hvert som flere konkurrenter kommer inn på arenaen, øker innovasjonen. Her er noen få store aktører som kan integrere disse funnene og forbedre sine resultater.

1. ABB

ABB er en ledende internasjonal robotprodusent med et rykte for kvalitet. Dette Zürich-baserte firmaet tilbyr et bredt spekter av industriklar robotalternativer på markedet. Firmaets mest populære produkt er en mobil robotplattform kalt Flexi Tub som kan navigere i komplekse arbeidsmiljøer sammen med menneskelige kolleger. Yumi‑boten er firmaets nyeste lansering. Denne samlebåndsroboten har en fritt bevegelig arm og en rekke sensorer som gjør den ideell for bruk i linjeaktiviteter som installasjoner og mer. Introduksjonen av termiske, taktile sensorer og andre elementer fra forskningsrapporten vil i stor grad forbedre denne robotens evner. Dermed er ABBY en aksje verdt å følge.

2. Zebra Technologies

ZBRA Prisdiagram

Zebra Technologies (ZBRA ) er basert i USA. De tilbyr en rekke industrielle roboter som kan håndtere komplekse oppgaver som å transportere gjenstander gjennom travle lager mens de unngår hindringer og andre arbeidere. Fetch Roller 100 og Fetch 100 hyller er begge for tiden i bruk av akademikere.

De viktigste fordelene med robotene er deres fleksibilitet, enkle programmerbarhet og evne til å koordinere oppgaver via en skybasert protokoll. Denne ekstra bekvemmeligheten gjør sporing og forbedring av robotytelse i driften din enkelt. Å forbedre taktile sensorkapasiteter vil utvide deres muligheter og åpne døren for flere bruksområder på tvers av industrier.

Zebra Technologys markedsposisjon og det faktum at deres fungerende prototyper er i bruk over hele verden, øker plattformens aksjeetterspørsel. Analytikere spår at denne aksjen vil vokse etter hvert som robotikkindustrien ekspanderer. For øyeblikket er ZBRA en sterk «hold».

Fremtid

Fremtiden for taktil robotikk er lysende. Disse enhetene vil bidra til å effektivisere produksjon, redusere avfall og hjelpe deg gjennom dine daglige aktiviteter. Du kan forvente en økning i AI‑intelligens og autonome implementeringer på tvers av markedet i takt med fremveksten av disse enhetene. Her er bare noen få bruksområder for disse avanserte enhetene.

Industriell

Industriell robotikk er en milliarddollarsektor som fortsetter å vokse. Produsenter har lenge ønsket å integrere roboter der det er mulig for å effektivisere produksjonsprosessen. Taktiske roboter kan utføre oppgaver som ellers ville vært menneskelige, som å plukke opp en gjenstand og klemme den for å teste modenheten. I fremtiden vil roboter bli tildelt alt fra å lage, produsere og teste nye produkter. Dermed kan deres evne til å etterligne menneskelige sensorinnspill hjelpe disse enhetene med å ta mer informerte beslutninger som reflekterer nyansene i den menneskelige opplevelsen, samtidig som de reduserer kostnadene for produsenter.

Medisinsk

Det finnes mange bruksområder for taktile roboter innen medisinsk felt. Disse enhetene kan en dag hjelpe funksjonshemmede med manglende lemmer til å føle igjen. Taktil robotikk kan holde nøkkelen til å lage proteser som føles ekte og mye mer. Disse vitenskapelige gjennombruddene vil gå hånd i hånd med nevrale nettverkssignaler for å skape en sømløs interaksjon mellom pasienten og deres kunstige lem. I de kommende årene vil pasienter kunne kontrollere og føle sine proteser, akkurat som en ekte kroppsdeler. Denne tilnærmingen vil forbedre livet til millioner av mennesker over hele verden.

Landbruk

Landbrukssektoren er en annen industri som ønsker å integrere taktil robotikk så snart som mulig. Disse robotene kan brukes til å utføre komplekse oppgaver som å plukke frukt. AI‑systemer kan hjelpe enheten med å bestemme matens modenhet og kategorisere den. I tillegg, når man tar i betraktning det økende antallet mennesker som lever med usikker matforsyning, gir robotisk jordbruk perfekt mening.

Forskere

Forskningspapiret ble ledet av Tsinghua University‑alumni Qian Mao og Rong Zhu. Disse ingeniørene ønsket å finne ut hva som kreves for å lage en taktil robot med menneskehåndens evner. Deres forskning har vist seg svært vellykket og har nå oppmerksomheten til noen av de største aktørene i robotikkindustrien.

Søppelsorteringsroboter er bare begynnelsen

Avfallshåndteringskapasiteten til disse robotene er bare begynnelsen. Nå som ingeniører har funnet en måte å overvinne vanskeligheten med robotisk objektsgjenkjenning i komplekse virkelige scener, åpner det døren for en ny generasjon innen robotikk drevet av innovasjon og et ønske om å gjøre livet enklere. Lær om andre kule prosjekter her.