ロボットは手と目の協調を得る

モダンマシンショップ CNC機械加工に焦点を当てているため、ここに示されているアプリケーションは注目に値します。イーサネットケーブルの挿入などのタスクの自動化に固有の問題について少し考えてみてください。ソケットの位置の違いから、コードの予測できない屈曲、コネクタを所定の位置に「スナップ」するのに必要な力のレベルまで、さまざまな変数が、最も注意深くプログラムされたロボットでさえも邪魔になる可能性があります。このロボットは、本質的にそれ自体を制御することを優先して、注意深いプログラミングを完全に避けているという点で異なります。必要に応じてアプローチを調整し、ソケットの向きや位置に関係なくぴったりとフィットするようにすることができます。

ケーブルの挿入はさておき、本質的に手と目の協調であるものをロボットに与えることのより広い意味は想像するのが難しいことではありません。私たちの機械化された同僚がこれを行うことができれば、いつかCNC機械工場がアクティブなバリ取りツールの周りのさまざまな部品の組み合わせを操作するのを助けたり、グリッドや他の固定具のないボックスからランダムにワークショップを選んだりすることができますか？検査、表面仕上げ、機械の手入れ、そしておそらくまだ調査されていないアプリケーションでさえ、このようなシステムの恩恵を受ける可能性があります。

ドイツでMicropsiIndustriesによって開発されたこのロボットの補助制御システムは、MIRAI（Micropsi Industries Robotic Artificial Intelligence）と呼ばれています。カメラ、力センサー、ニューラルネットワークを使用して、人間の感覚を概算し、動的な環境にリアルタイムで反応します。北米の会社を代表するRickSchoonover氏は、初期のアプリケーションの中には、エレクトロニクス業界を超えて野心を拡大する正当な理由をすでに示しているものがあると述べています。

たとえば、初期の使用例の1つは、アーバーの寿命を延ばすのに十分なほど繊細にホブ盤にギアをロードすることです、と彼は言います。もう1つは、このシステムを使用して、ロボットの向きやパーツの表面に対する位置に関係なく、一定の力レベルで大きな複合航空宇宙構造をトリミングします。さまざまな異なる3D印刷部品の選択と正確な配置に関する積極的な調査も、少量、大量混合の作業を自動化するテクノロジーの幅広い可能性を示しています。

プログラマーは、MIRAI主導のコボットを「教える」ことはありません。彼らはそれをスキルで訓練します。このプロセスは、人間が選択したタスクの動作を通じてロボットアームを繰り返しガイドするという点で似ています。ただし、腕はできるだけ多くの方向と角度からターゲットに近づく必要があります。これは、これらの機械学習アルゴリズムの焦点が目的の目的への手段ではなく、目的自体（たとえば、ソケット内のケーブル）であるためです。ロボットが動くと、クラウドベースのニューラルネットワークがセンサーデータの連続ストリームを処理して、ロボットの環境とタスクを実行するために必要なものを理解します。

「穴にペグを入れたい場合は、一連のモーションを数学的に計算して実行する必要はありません」とSchoonover氏は説明します。 「あなたがそれを見ることができれば、あなたはそれを行うことができます—道はありません。ペグを見て、穴を見て、ペグを穴に突き刺します。穴が動いたら、それに合わせてペグを入れることができます。」

今のところ、MIRAIは、従来のプログラムされたパスの重要な部分に対してのみロボットを制御します—ケーブル挿入の瞬間、またはおそらく部品をつかんだり入れ子にしたりします。この時点で、ロボットは、自身の「知覚」と、その目標および環境の自然な変化について「学習」したことに基づいて、自力で動き始めます。

そのような技術があなたの製造現場に浸透するかどうか、あるいはそれが単なるマイクロムーブメント以上のものに採用されるかどうかはまだ分からない。とにかく、MIRAIのようなテクノロジーは、自動化の可能性についての理解を変えています。柔軟性があり、展開が簡単で、環境の乱れから部品の形状、位置、形状の違いに至るまでの変動に耐えられるようになりました。