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Schlauere Roboter können mehr
Unabhängigkeit durch KI
Obwohl sich solche Aufgaben auch rein algorithmisch lösen lassen, braucht es mehr, um aus Robotern sowohl kooperative als auch effizient arbeitende Kollegen zu machen. Sie brauchen die Fähigkeit, sich auf neue Situationen einzustellen. KI-Anwendungen wie das Deep Learning eignen sich sehr gut für die Mustererkennung in Bilddaten. Ihre Echtzeit-Auswertungen ermöglichen eine verbesserte Treffsicherheit bei der Objekterfassung und des Personenschutzes beim kollaborativen Einsatz. Zugleich können sie für die Qualitätssicherung genutzt werden. Zusätzlich lassen sich Methoden des Machine Learnings nutzen, um dem Roboter durch eine vorausschauende Positionierung einen statistischen Zeitvorteil zu verschaffen. So könnte man sich z.B: eine Montagehalle beim Reifenhändler vorstellen. Stationär installierte Knickarmroboter auf jeder Seite der Hebebühne demontieren die Räder.
Über ein 3D-Vision-System finden sie heraus, wo sich das Rad genau befindet, ob und wenn ja welche Radkappe abzunehmen ist und wie viele Schrauben an welchen Positionen zu lösen sind. Fehlt eine oder ist erkennbar beschädigt, bestellt der Roboter eine neue im Ersatzteillager. Bevor er ein Rad ablegt, kann er noch die Profiltiefe ermitteln oder etwaige Unwuchten feststellen, sodass diese im Einlagerungsakt oder auf der Kundenrechnung sichtbar wird. Die zu montierenden Räder könnte ein autonomer mobiler Roboter (AMR) bringen. Da alle drei Maschinen ständig ihre Umgebung beobachten – der AMR nutzt diese Informationen auch zum Navigieren – bleiben Kollisionen aus. Andererseits können die Montageroboter bei Annäherung des AMR in Stellung gehen, um bei der Übergabe der Räder keine Zeit zu verlieren. Durch einen Robotereinsatz wie diesen würde der Mensch erheblich entlastet. Sowohl was körperlich anstrengende Tätigkeiten angeht, als auch in Bezug auf monotone Arbeiten.
Wie kommt KI zum Roboter?
KI-Anwendungen gibt es in großer Zahl als Software-as-a-Service (SaaS) in der Cloud. Allerdings haben viele Anwender angesichts der beträchtlichen Datenmengen Bedenken wegen der Ausfallssicherheit der Datenverbindungen. Diese können einen beträchtlichen Kostenfaktor darstellen. Es liegt daher nahe, die Inferenzrechnungen an den Rand der Anlage zu verlegen, in die sogenannte Edge. Mussten KI-Anwendungen früher in teure Hochleistungssysteme ausgelagert werden, ermöglicht heute die Verfügbarkeit spezialisierter KI-Coprozessoren und deren Integration in Einplatinen-Computer oder Steuerrechner die Ausführung von extrem rechenintensiven KI-Operationen direkt an der Anlage.
So gibt es bereits Roboter mit leistungsfähigen Grafik-Prozessorboards, die sich auch für das Abarbeiten von KI-Aufgaben eignen. Zudem bringen immer mehr Anbieter Entwickler-Boards und Single-Board-Computer mit integrierten KI-Chips, sogenannten Tensor Processing Units (TPU), auf den Markt. Mit der Robotersteuerung verbunden – bei einigen Modellen sind die passenden Anschlüsse bereits vorgesehen – oder in die Bildverarbeitungssysteme integriert, bieten sie die Möglichkeit, Anwendungen von Machine Learning und Deep Learning direkt am Roboter auszuführen.
Robotern das Lernen lehren
KI kann Robotern nicht die kognitiven Fähigkeiten des Menschen verleihen. Sie ermöglicht es aber, auf Basis statistischer Erfahrungswerte auf der Grundlage der gesammelten Informationen, in einer wenig strukturierten Welt ihr Verhalten an veränderte Umgebungsbedingungen anzupassen. So wäre das oben beschriebene Szenario mittels klassischer Programmierung nicht oder nur mit enormem Programmieraufwand realisierbar, speziell wenn das auch noch die Zusammenarbeit mit Menschen einschließt. Allerdings müssen kognitive, also mit KI ausgestattete Roboter, dieses Verhalten erst erlernen, indem sie auf der Basis neuronaler Netze wiederkehrende Muster, Gesetzmäßigkeiten oder Anomalien identifizieren. Das tun sie am besten nicht erst in der Anlage, wo sich Fehlversuche nicht nur auf die Effizienz negativ auswirken würden, sondern bereits im Vorfeld.
Dazu kann der Systemintegrator einen digitalen Zwilling der Anlage im Computermodell völlig gefahrlos Trainingsrunden drehen lassen. Es lassen sich aber auch vortrainierte Inferenzmodelle nutzen, die immer öfter zur Standardausstattung von KI-Hard- und Software gehören. Zusätzlich ist es gut, die Freiheitsgrade auf das Erforderliche zu beschränken. Zu diesem Zweck ist Expertenwissen vonnöten. Das bedeutet auch, dass KI keineswegs die Softwareentwickler und Steuerungsprogrammierer überflüssig macht. Sie ermöglicht diesen eine veränderte Herangehensweise an die Problemstellungen und gibt ihnen andere, oft komfortablere Tools an die Hand.
Allerdings will der Umgang mit diesen gelernt und geübt sein, wie im Übrigen auch die gedankliche Umstellung. Hierfür ist es gut, dass es nicht nur die großen, teuren und oft aufwendig zu installierenden Industrieroboter gibt. So führt Reichelt Elektronik ein breites Angebot an preiswerten Robotern, die sich hervorragend als Entwicklungsplattform, für Laboranwendungen sowie für die Ausbildung und das Experimentieren eignen. Die Geräte sind über ein offenes Robot-Operating-System frei programmierbar. Die Middleware verfügt über eine reichhaltige Bibliothek vorgefertigter Funktionen. Das erleichtert den Einstieg. Auch die passenden Sensoren und Kamerasysteme sowie das entsprechende Zubehör und KI-taugliche Single-Board-Computer kann der Distributor Reichelt aus einer Hand liefern.
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