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机器人深度学习的关键在大数据

[日期:2017-09-26] 来源:  作者: [字体: ]

 我主要从事工业机器人方面的研究和开发,以及自动化运动视觉方面的研究。目前,我的团队已经开发出多款工业机器人产品,并广泛应用在全球工业生产当中,其中包括视觉引导、远程操作和人机协作等方面的产品。

  

机器人深度学习的关键在大数据

 

  人类的生产制造首先从手工生产开始,再到自动化生产,接着是机器人与人的协作。我相信,未来的生产制造将采用强化的人工智能来完成,在机器人的帮助下,人类将拥有更高质量的生活,以及更优美的环境。

  目前,abb机器人公司在全球100多个国家里拥有14.5万名员工,每年收入达到140亿美元。这一数据可以说明机器人市场的巨大。为什么企业愿意购买机器人,将其应用在生产线当中?一方面是因为过去几年,佛山乃至广东有不少工厂遭遇“招工难”问题;另一方面是因为机器人能够提高生产效率,同时强化产品质量,还能保护环境。

  事实上,工业机器人十分可靠,它能够连续工作6万个小时,也就是7年时间,其间只需要一定量的保养和维护。因此,应用机器人是物超所值的。机器人还有非常高的延展性,能够满足自动化产业生产的需求,也能够应对未来的发展需求,能够很容易地应用在一个工程化的环境中。目前,机器人主要应用于汽车制造等领域,在食品产业的应用率较低。

  虽然说佛山有很多企业希望能用上自动化生产线,但是面对高昂的成本,这些企业迟疑了。比如说,一些岗位适合使用机器人,而它的相邻岗位则未必。梦工厂能够帮助企业设计一条适合其实际情况的自动化生产线。那么,如何让人能与机器人在同一条生产线上一起工作,是目前机器人研究领域的热门话题。ABB的梦工厂能够帮助工程师建立起整套生产线模型。人们只要戴上虚拟现实眼镜,就能从中看到搭建后的效果,从而指导工业生产线的设计,降低工艺制造的成本。

  此外,我的团队还在研究让机器人学会深度学习。目前ABB正通过传感器控制、人工智能等方式教导、训练机器人学习新移动路径,完成新动作,实现作业场景。比如说,在生产线当中,组装工序是一个高强度的岗位,工人的体力将影响产品的质量和生产效率,这就需要人与机器人协作,让机器人做体力活,让人做他擅长的工作。

  有人问,机器人的深度学习关键在于大数据,这些大数据从何而来?我认为有两个途径。一是通过与人一起工作,让机器人学习人的动作。另外,佛山有不少企业都在生产同类的产品,可以通过对一家企业进行改造,让机器人在现场生产,找到最合适的自动化生产模式,再将该模式复制到其他工厂中去,从而让更多企业更快、更低成本地应用机器人。

  未来,机器人能够处理未知的环境和情况,并加以解决,如新数据、新图像等。我将在机器人中安装传感器,并对收集到的信息进行分析,进而培训机器人,让机器人能够在实时环境中进行深度学习与积累。

  我十分期待,机器人能够帮助企业实现更好的发展,提高人们的工作和生活质量。

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