Raziskovalno področje: umetna inteligenca

Festo združuje strokovno znanje o strojni opremi in umetni inteligenci za reševanje doslej nerešenih težav

Festo se pripravlja na pametno proizvodnjo prihodnosti. Kot vodilni na področju tehnologije in inovacij v industrijski avtomatizaciji želimo umetno inteligenco uveljaviti kot ključno tehnologijo in temeljno kompetenco ter jo dosledno uporabljati za rešitve avtomatizacije za svoje stranke. Zato raziskujemo nove možnosti in področja uporabe.

Umetna inteligenca pomeni različne metode in tehnike. Mednje sodijo metode, kot so globoko učenje, spodbujevano učenje ali biološko navdihnjena umetna inteligenca. Številne od teh metod niso nove, vendar pa večja računalniška moč in posodobljena infrastruktura zdaj omogočata široko uporabo v industrijski proizvodnji. Z umetno inteligenco se lahko lotimo težav, ki jih prej ni bilo mogoče rešiti: na primer pri krmiljenju kompleksnih sistemov z izrazito fluidno dinamiko pogosto ni mogoče delati z metodami, ki temeljijo na modelih. Abstrakcije so preveč nenatančne ali matematično prezapletene. Spodbujevano učenje nam bo v prihodnosti omogočilo priučitev takšnih sistemov.

Spodbujevano učenje

S spodbujevanim učenjem se lahko stroji samostojno naučijo, kako doseči določeni cilj ali rešiti težavo. Velika prednost je, da računalnik sam najde pot, ki je lahko precej drugačna od tiste, ki bi jo ubral človek s pridobljenimi izkušnjami. V mnogih primerih se tako pojavijo rešitve, o katerih prej nismo razmišljali. Področja uporabe so obsežna: od tehnologije nadzora do robotike in načrtovanja oskrbovalne verige – spodbujevano učenje odpira številne možnosti.

Globoko učenje

Globoko učenje je še posebej primerno za posamezne spretnosti, v katerih mora biti robot zelo dober: na primer prijemanje neznanih predmetov, vendar vedno z istim prijemalom. Festo prenaša algoritme globokega učenja s področja vida in tudi za združevanje senzorjev za haptiko, akustiko in infrardečo svetlobo v robotiko. Doslej so roboti pogosto uporabljali kamere in niso mogli nadaljevati delo na primer v primeru izpada luči. Zaradi haptičnih, akustičnih in infrardečih senzorjev so roboti robustnejši in lahko delujejo tudi v težjih razmerah.