Humanoidní roboti pohánění umělou inteligencí vykazují pozoruhodné schopnosti pro složitou tovární práci, jak se ukázalo v nedávném šestitýdenním zkušebním provozu ve Ford Innovation Center v Kolíně nad Rýnem. Výsledky předčily očekávání a naznačují, že automatizovaná práce ve výrobě může přijít mnohem dříve, než se očekávalo.
Podrobnosti a výsledky testů
Britská robotická společnost Humanoid testovala svůj model Alpha HMND 01 v reálných pracovních postupech výroby automobilů. Robot měl za úkol dvě klíčové operace: přepravu palet o hmotnosti až 8 kilogramů a manipulaci s těžkými díly karoserie pomocí svého obouručního systému.
Je pozoruhodné, že robot Alpha pracoval autonomně déle než hodinu – což je dvojnásobek původní cílové doby – a dosáhl 97% spolehlivosti při manipulaci a umisťování. Robot také překonal metriky produktivity a dokončil 83 jednotek za hodinu oproti očekávaným 50.
Rychlá implementace a školení AI
Jedním z nejvýraznějších aspektů pokusu byla rychlost implementace. Humanoid říká, že jeho modely umělé inteligence jsou trénovány na velkých, různorodých souborech dat, což jim umožňuje rychle se přizpůsobit novým podmínkám. Nastavení na místě vyžadovalo k dosažení vysokého výkonu pouze jednu hodinu dodatečného sběru dat.
“Na inovacích záleží pouze tehdy, když fungují v továrně. Náš společný proof-of-concept (POC) s Fordem v Kolíně nad Rýnem dokazuje, že humanoidní roboti jsou připraveni na skutečné průmyslové aplikace – ne v letech, ale dnes,” řekl Artem Sokolov, zakladatel Humanoid.
Důsledky a vyhlídky
Tento zkušební provoz ukazuje, že humanoidní roboti již nejsou omezeni pouze na laboratoře. Jejich schopnost rychle se integrovat a spolehlivě fungovat v reálném továrním prostředí znamená významný posun. Rychlé přijetí zdůrazňuje, jak uměle inteligentní stroje mohou optimalizovat výrobu a snížit náklady na pracovní sílu v automobilovém průmyslu a dalších průmyslových odvětvích.
Úspěch tohoto konceptu naznačuje, že rozšířené přijetí humanoidních robotů v továrnách může být blíže, než si mnozí odborníci dříve mysleli. Jedná se o důležitý krok směrem k automatizaci fyzicky složitých úkolů, které potenciálně mění budoucnost výroby.
