Coboti jsou již nyní v průmyslové automatizaci takovým moderním lákadlem, ale zatím opravdu jen nastínily ukázku toho, co mohou dokázat. Zbytek bude vyžadovat kouzlo umělé inteligence.
Coboti prošly dlouhou cestu v několika málo letech od doby, kdy byly označeni za jakýsi „druh”. Nejprve mohly provádět pouze jednu opakovanou úlohu, ale dnes mohou provádět více složitých úkolů určených pro konkrétní pracovní stanice na výrobní lince. Dokonce je zde touha dát jim schopnost strojového učení - tedy získávání znalostí tím, že se budou sami učit a získávat tak zkušenosti. Coboti v současné době zvládly první metodu prostřednictvím učení, ale zatím ne metodu založenou na zkušenostech, neboť ta vyžaduje schopnosti umělé inteligence (AI), které v současné době coboti nemají, ale očekává se, že brzy mít budou.
Kdyby tak měly mozek
Průmyslové roboty jsou tradičně naprogramovány tak, aby vykonávaly jednu funkci složenou z několika kroků. Toho je dosaženo napsáním kódů, které trvají dlouhou dobu, vyžaduje to obrovskou znalost programování, navíc se tak výrazně omezuje schopnost robota rychle se přizpůsobit novým situacím. Coboty jsou velmi odlišné. I když je třeba je naprogramovat, proces může být tak jednoduchý, že to dokáže každý, podobně jako vytváření makra na klávesnici počítače.
Ale spíše než psaním kódu vede člověk cobota pomocí řady kroků na smartphonu nebo aplikace pro tablety k označení trasových bodů. Vyzbrojen více dovednostmi, může být cobot přesunut z pracovní stanice k výrobní lince a jeho zapnutí provedeno stisknutím tlačítka.
Coboti dnes mají pouze základní způsob učení, protože jejich jediné autonomní schopnosti jsou poskytovány díky senzorům, které určují vzdálenost, rychlost, blízkost, sílu a i jiné proměnné, aby udržely lidského partnera v bezpečí a přesně plnily své úkoly. Nyní si představte, co by mohly coboti dělat, kdyby opravdu měli mozek a mohly stavět na svých vlastních rozhodnutích.
S výkonem podobným mozku by mohly dynamicky upravit krok (nebo kroky) v procesu na základě toho, co „vidí" v reálném čase, autonomně optimalizovat výrobní proces spíše než jednoduše následovat kroky, které byly učeny. Mohly by se také pohybovat z místa na místo, a to i ve velkém zařízení, tím, že nepřetržitě zaznamenávají změny ve svém prostředí. Nebo by mohly prostě požádat své lidské partnery o to, co mají dělat, a přijmout odpověď spíše slovně než prostřednictvím komplexního, neintuitivního procesu kódování nebo manuálního učení. Prostřednictvím různých prvků umělé inteligence je toto a mnoho dalšího právě to, čeho chce průmysl s coboty dosáhnout.
Roboty s různou úrovní autonomie nejsou nové, protože například řada Aibo od společnosti Sony, ASIMO od Hondy, řada Spirit a Opportunity od společnosti NASA, vojenské roboty PackBot společnosti
iRobot a mnoho dalších, již řadu let působí na trhu s impozantními výkony. Každý takový robot však stojí desítky až stovky milionů dolarů. Chcete-li být komerčně životaschopný, cobot obecně stojí desítky tisíc dolarů. Vytváření špičkového výkonu na úrovni průmyslového cobotu je tedy obrovskou výzvou. Nicméně, jak technologové občas ukážou, kde je lukrativní trh, tam se objeví peníze a talent. Toto se již odehrává v akademické a průmyslové sféře, kde „coboinženýři" pracují přesčas, aby mohli udělat z cobotů vše, čím mohou být.
Ne až tak „umělá“ inteligence
I když je AI typicky vázána jako jedna entita, ve skutečnosti jde o disciplínu zahrnující velkou rodinu podmnožin řešících problémy jako: úvahy, plánování, učení, verbalizaci, vnímání, lokalizaci, manipulaci a jiné. Některé nebo všechny z nich jsou vyžadovány v závislosti na aplikaci. Samotná disciplína vychází z jiných oborů od statistiky, matematiky, obecné vědy a ekonomie až po filozofii, psychologii, neurobiologii a lingvistiku. Naštěstí se coboty nemusí zabývat všemi těmito oblastmi. Primární dovednost získaná z cobotů odvozená od AI je strojové učení: schopnost postupně zlepšovat své dovednosti díky zkušenostem získaným v průběhu času. Strojové učení využívá algoritmy AI, které pomocí učení a analýzy dat umožňují cobotům předpovídat, a tak činit vlastní rozhodnutí.
Dalším požadavkem je vnímání, schopnost cobotu využívat data generovaná svými senzory, aby vytvořila „vizi" světa kolem něj. To je pro coboty důležité, protože fungují „ruku v ruce" s lidmi, takže bez této schopnosti by byla vážně ohrožena bezpečnost.
Pohyb a manipulace prováděné prostřednictvím AI jsou základními požadavky na dovednosti, které umožňují cobotu zvládnout a používat jakékoliv předměty držené pomocí úchopů a jiných nástrojů na konci ramen. I když není nutné provádět manipulativní funkce, AI je pro mobilní coboty nezbytná, zvláště když potřebují provést navigaci, lokalizaci, mapování a plánování. Stejně jako u vnímání se tyto schopnosti silně spoléhají na senzory.
Zpracování přirozeného jazyka (verbalizace) je předmětem intenzivního vývoje, jelikož představuje jeden z konečných cílů robotiky AI: umožnit cobotům konverzovat a učit se tak od svých lidských partnerů. Ačkoli byly prokázány dovednosti v oblasti verbalizace, je třeba v této oblasti udělat mnohem víc práce, neboť její dosažení vychází z mnoha dalších oblastí AI.
Stejně tak jsou důležité další dvě oblasti pro budoucnost cobotů: Umělé neuronové sítě a hluboké učení. Umělá neuronová síť je navržena tak, aby dosáhla pokročilých učebních dovedností bez nutnosti jakéhokoliv druhu programování, což se pokouší napodobit schopnosti lidského mozku. Cílem této nesmírně složité disciplíny je umožnit robotům napodobit schopnost lidí hladce integrovat vstupy s reakcemi motoru, a to i v případě, že dochází ke změnám v jejich prostředí.
Hluboké učení je nejrozvinutější formou strojového učení; jako neuronové sítě, jde o algoritmy inspirované strukturou a funkcí mozku. Hluboké učení získává své jméno z velkého počtu nebo „hloubky“ vrstev a je v podstatě hlubokou neuronovou sítí. Hluboké učení má potenciál velmi usnadnit vytváření a používání algoritmů. Pro cobotika je hluboké učení spíše budoucím cílem, než aby bylo možné jej používat okamžitě, zvláště vzhledem k tomu, že vyžaduje skutečně masivní množství zpracovatelského výkonu a dat.
Cobotika na okraji
Autonomní mobilní roboty vyvinuté výzkumnými pracovníky vedenými Manuelem Velosem v robotickém institutu společnosti Carnegie Mellon jsou vynikajícími příklady nejmodernějších cobotů. Již více než čtyři roky navigují ve víceúrovňových kancelářských budovách, včetně chodbiček, výtahů a otevřených prostorů, které pokrývají více než 800 mil. Mohou přenášet úkoly z cobota na cobota, požádat o pomoc při nějakém jejich omezení a zajistit optimalizaci efektivity. Jako servisní roboty nemají žádné ruce, ale používají koš pro sběr a doručení objektů nebo dokáží doprovázet lidi.
Jejich plánovací a komunikační schopnosti jsou pozoruhodné. Například pokud je robot v chodbě zablokován, bude bezdrátově informovat ostatní roboty o své situaci, takže mohou zajistit, aby se překážce vyhnuli. Pokud robot detekuje zavřené dveře v kanceláři, kde je plánován příchod jiného robota, aby provedl vyzvednutí nebo doručení, bude informovat systém, aby robot a plánovač odložili zastávku, dokud se průchod neobnoví.
Pro přizpůsobení změn v různých specifických prostředích budov, jako jsou kavárny a atria, kde se často pohybují mezi stoly a židlemi, a kde je neustálý pohyb lidí, vyvinul tým algoritmus založený na epizodické non-mark lokalizaci (EnML). Tento algoritmus vytváří předpoklady o objektech bez nutnosti ukládat obrovské množství dat, jako by tomu bylo u statických map. Přístup EnML také eliminuje potřebu ukládat kompletní pozorování a historii funkčnosti robota od okamžiku jeho prvního nasazení.
K posílení schopností verbalizace cobotů se data senzorů převedou na přirozený jazyk, aby umožnily popis jeho zkušeností. Pomocí 2400 mluvených frází shromážděných během programování se coboti mohou naučit jazyk s přesností vyšší jak 70%. Cobot pak používá tento model k předpovědi toho, jakou verbalizaci očekává člověk a dále rozšiřuje jeho předpověď prostřednictvím pokračujícího dialogu.
Fraunhoferův institut pro výzkum počítačové grafiky v Německu je dalším cobotovým centrem, který právě vyvinul prvního cobota, který může autonomně, opticky a trojrozměrně skenovat součásti a vyrobit je v reálném čase pomocí 3D tiskárny. Vzhledem k tomu, že 3D tiskárny vytvářejí díly v malých počtech, stávají se vhodnými pro vytváření dílů pro automobily, které již nejsou komerčně dostupné, např. veterány.
V tomto případě jsou původní díly umístěny na otočný stůl pod robotickým ramenem, ve kterém je umístěn skener. Potom robot převezme pohybem ruky součásti a mapuje její geometrii a zároveň používá algoritmy k vytvoření trojrozměrného obrazu objektu. Poté, co simulační nástroje ověří přesnost skenování, část pak vytiskne. To vše probíhá bez jakéhokoli programování, manuálního výcviku nebo malování v CAD softwaru.
Silná budoucnost pro cobotiku
Trvalo 54 let, od doby, kdy George Devol patentoval první průmyslové rameno v roce 1954, k narození cobotu UR5 společnosti Universal Robots v roce 2008, aby tak dal vzniku říši cobotů. Další velké cobotové úspěchy přicházejí dnes již mnohem rychleji a poděkování patří především umělé inteligenci. Přestože s AI stále ještě práce nekončí, bude se pravděpodobně postupovat krok za krokem k přidání inteligence ke strojům, čímž vznikne nová generace robotiky.
