- Détection d’objets : Les robots apprennent à « voir » et à saisir des objets sans configurations rigides – une flexibilité qui économise temps et efforts.
- Surveillance de l’espace de travail : Imaginez un robot qui vérifie si les outils sont intacts. L’IA assure le bon déroulement des opérations en identifiant ce qui est correct ou incorrect avant l’étape suivante.
- Réalignement sans effort : Vous devez changer les tâches des robots ? L’IA gère l’alignement sans problème, réduisant ainsi les temps d’arrêt pour configurer.
- Planification de trajectoire plus intelligente : Oubliez la programmation fastidieuse des points de passage. Grâce à l’IA, les robots peuvent naviguer dans des espaces de travail complexes avec précision.
Imaginez que vos robots puissent voir, penser et s’adapter comme jamais auparavant. L’IA n’est plus un simple mot à la mode. Cette technologie redéfinit déjà discrètement la fabrication, résolvant des problèmes et libérant de l’efficacité là où cela compte le plus.
L’avenir de la programmation des robots
L’intelligence artificielle va révolutionner la façon dont nous programmons les robots, passant de la programmation ligne par ligne des mouvements et des E/S à des commandes de comportements de haut niveau pour accomplir des tâches avec succès. Les approches basées sur l’apprentissage par imitation ou renforcement, les modèles action-langage vision et les modèles fondamentaux pour la robotique constituent des pistes prometteuses pour le contrôle adaptatif des robots. Ces avancées rendront notre interaction avec les robots beaucoup plus simple. Elles offriront aussi des solutions pour des tâches complexes.
Intégrer l’IA dans des applications existantes
Pour un manufacturier (PME) qui vient de s’adapter aux cobots, il peut être difficile de comprendre comment ces technologies aideront à court terme. Il existe une solution capable de gérer les variations de l’espace de travail tout en offrant la rapidité et la précision qu’attendent les entreprises. Cette approche rassure les manufacturiers sur l'intégration de l'IA, prouvant que la maturité technologique est accessible.
Vision artificielle basée sur l’apprentissage "deep learning"
La vision industrielle est déjà très répandue dans les milieux manufacturiers, notamment pour localiser et inspecter des pièces. Pourtant, moins de 20 % des applications cobots utilisent des systèmes de vision. Pourquoi ? La plupart des utilisateurs choisissent de consacrer du temps et de l'argent à la production de fixations pour leurs pièces, renonçant ainsi à la flexibilité accrue rendue possible par la vision.
Avec les systèmes de vision basés sur l’apprentissage profond (deep learning), on peut entraîner un modèle à gérer des variations environnementales grâce à une centaine d’images seulement, contre des dizaines de milliers auparavant. Des modèles préentraînés disponibles sur le marché peuvent être réadaptés rapidement à divers usages industriels, réduisant ainsi les coûts et efforts d’intégration.
- Comment l’IA améliore-t-elle la robotique en milieu manufacturier ? L’IA améliore la robotique en apportant des capacités d’adaptation, de vision et de prise de décision. Elle permet aux robots de détecter des objets, planifier des trajectoires complexes et réagir à des changements d’environnement en temps réel, augmentant ainsi leur efficacité et leur polyvalence.
- Quels sont les avantages des systèmes de vision basés sur l’IA ? Les systèmes de vision basés sur l’IA sont plus flexibles que les systèmes traditionnels. Ils peuvent identifier des objets dans différentes conditions de lumière ou sur des surfaces variées, tout en nécessitant moins de données pour leur entraînement. Ils constituent une excellente option pour les produits naturels, où il existe une infinité de variations possibles. Cela permet de réduire les coûts et le temps nécessaires à leur mise en œuvre.
- Qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement en robotique ? L’apprentissage par renforcement permet aux robots d’apprendre par essais et erreurs à accomplir des tâches complexes. En récompensant les comportements corrects, les robots améliorent progressivement leurs performances.
- Pourquoi intégrer l’IA dans les processus existants ? Intégrer l’IA permet de réduire les temps d’arrêt, d'améliorer la précision et de gérer la variabilité dans les environnements de travail. Cela améliore également la productivité et la compétitivité des entreprises.