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生产、仓库、运输——生产、储存、分拣或包装货物的地方#xff0c;也是提货的地方。这意味着几个单独的货物从存储单元如箱子或纸盒中取出并重新组装。有了FLAIROP(机器人采摘的联邦学习)项目费斯托… USI-0002 SDI-1624 HONEYWELL 用于工业和物流4.0的人工智能
生产、仓库、运输——生产、储存、分拣或包装货物的地方也是提货的地方。这意味着几个单独的货物从存储单元如箱子或纸盒中取出并重新组装。有了FLAIROP(机器人采摘的联邦学习)项目费斯托来自卡尔斯鲁厄理工学院(KIT)的研究人员与来自加拿大的合作伙伴一起希望使用分布式人工智能方法让采摘机器人变得更智能。为此他们正在研究如何使用来自多个工作站、多个工厂甚至公司的培训数据而不要求参与者交出敏感的公司数据。 KIT材料处理与物流研究所(IFL)的Jonathan Auberle表示:“我们正在研究如何利用来自多个地点的最通用的训练数据通过人工智能算法开发出比仅来自一个机器人的数据更强大、更高效的解决方案。”。在此过程中自动机器人通过抓取和转移的方式在几个拣选站对物品进行进一步加工。在不同的站点机器人接受不同物品的训练。最后他们应该能够掌握他们尚未了解的其他站的文章。“通过联合学习的方法我们在工业环境中平衡了数据多样性和数据安全性”这位专家说。 面向工业和物流4.0的强大算法 到目前为止联合学习主要用于医疗部门的图像分析在这种情况下患者数据的保护具有特别高的优先级。因此没有用于训练人工神经网络的训练数据(例如图像或抓取点)的交换。只有一些储存的知识——神经网络的局部权重告诉我们一个神经元与另一个神经元的联系有多紧密——被转移到中央服务器。在那里来自所有站点的权重被收集并使用各种标准进行优化。然后向本地电台回放改进的版本并重复该过程。目标是开发新的、更强大的算法用于工业和物流4.0的人工智能的稳健使用同时遵守数据保护准则。 “在FLAIROP研究项目中我们正在开发机器人相互学习的新方法而不会共享敏感数据和公司机密。这带来了两个主要好处:我们保护了客户的数据我们提高了速度因为机器人可以更快地接管许多任务。例如通过这种方式协作机器人可以支持生产工人完成重复、繁重和累人的任务”Advanced Develop负责人Jan Seyler解释道。Festo SE Co. KG的分析和控制在项目期间将建立总共四个自主拣选站来训练机器人:两个在KIT材料处理和物流研究所(IFL ),两个在Festo SE公司位于Esslingen am Neckar。
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