В мире возрастает спрос на роботов-инспекторов. Искусственный интеллект следит за качеством вместо людей и вскоре будет контролировать работу специалистов на заводах — пересказываем материал Wired

Автор:
Яна Собецкая
Редактор:
Евгений Спирин
Дата:
В мире возрастает спрос на роботов-инспекторов. Искусственный интеллект следит за качеством вместо людей и вскоре будет контролировать работу специалистов на заводах — пересказываем материал Wired

Артем Марков / «Бабель»

Из-за пандемии коронавируса компании по всему миру заинтересовались роботами-инспекторами. Машины использовали для контроля качества изделий уже давно. Однако раньше людям приходилось вручную прописывать в коде четкие критерии определения дефектов. С современными роботами все проще. Им достаточно показать несколько образцов изделия, а потом алгоритм сам определяет, каким оно должно быть. В условиях пандемии роботы-инспекторы заменили инженеров-людей. А некоторые компании, вроде Toyota, уже планируют с помощью искусственного интеллекта контролировать работу своих сотрудников. «Бабель» пересказывает материал Wired о том, как пандемия коронавируса усилила спрос на роботов-надзирателей.

Пандемия COVID-19 вынудила компании иначе организовывать работу. Теперь они используют машинное обучение и дистанционно наблюдают за производством, чтобы уберечь сотрудников от болезни. И даже заменяют людей-инспекторов роботами.

Британская компания P2i разрабатывает водоотталкивающее нанопокрытие для смартфонов и других приборов. Она сотрудничает со многими фирмами по всему миру и обычно отправляет своих инженеров на заводы клиентов для контроля качества продукции. Однако из-за пандемии коронавируса страны закрыли свои границы, а большинство авиарейсов отменили.

Теперь P2i следит за тем, что происходит на заводах партнеров, с помощью искусственного интеллекта. Для мониторинга она использует автоматизированную систему компании Instrumental. Ее основали бывшие инженеры Applе.

На заводах партнеров P2i камеры наблюдают за нанесением нанопокрытия на гаджеты, а потом алгоритм определяет, все ли в порядке. Если обнаруживаются даже малейшие дефекты, устройство оповещает об этом P2i. Такие «инспекторы» установлены не везде — до пандемии коронавируса большинство компаний не хотели предоставлять посторонним доступ к своему оборудованию из соображений безопасности. Однако сейчас уже пять фирм изменили свое мнение и позволили установить технологию Instrumental, чтобы в P2i могли наблюдать за производством удаленно.

Автоматизированная система Instrumental удаленно сообщает об ошибках в процессе производства.

Instrumental

Машины и раньше использовались для обнаружения дефектов продукции и других проблем. Однако для этого людям нужно было вручную прописывать в коде программы правила, на что уходило очень много времени. Изменить критерии также было сложно. С развитием так называемого глубокого обучения

Глубокое обучение — отрасль машинного обучения. Суть глубокого обучения состоит в том, что нейросети при помощи специальных алгоритмов учатся предвидеть результат на основе набора исходных данных.
все стало проще. Теперь разработчикам достаточно просто предоставить алгоритму базу, по которой он сможет учиться. Например, варианты дефектов или — как в случае с системой Instrumental — образцы того, каким именно должен быть «идеальный» продукт. Алгоритм, который «пересмотрел» тысячи изображений, может заметить любые отклонения от нормы на изображениях винтов, печатных плат или экранов.

В свою очередь, традиционное компьютерное видение

Компьютерное видение — технология создания машин, которые могут определять различные объекты и следить за ними.
не очень подходит для обнаружения и решения проблем, ведь основывается на правилах. Сейчас все больше производителей, которые разрабатывают системы для автоматизированного производства, вроде Cognex, применяют глубокое обучение.

Лондонская компания Elementary Robotics разработала специального робота-надсмотрщика. Он выглядит не слишком футуристическим, однако показывает, как люди и роботы могут вместе работать на производстве. Робот состоит из камеры, которая движется то горизонтально, то вертикально по решетке в форме буквы H. Таким образом он может осмотреть объект с разных сторон.

Робот-инспектор, разработанный Elementary Robotics.

Перед началом работы «инспектору» дают несколько изображений объекта, качество которого нужно проконтролировать. Система использует их, чтобы натренировать алгоритм. Со временем люди показывают роботу объекты, и он определяет, соответствуют ли они стандарту. В случае правильного ответа, испытуемый нажимает на кнопку. Это с каждым разом все больше совершенствует программу и сводит вероятность ошибки в будущем к минимуму.

Автоматизировать производство планируют и в компании Toyota. На каждом из заводов компании ежедневно производят сотни автомобилей. Малейшая ошибка во время сборки авто может остановить все производство. Поэтому сотрудники сканируют штрих-код на каждой детали, чтобы проверить, что она правильная.

Это задание хотят упростить с помощью роботов. На заводе Toyota в штате Индиана планируют вскоре установить автоматизированную систему для распознавания объектов. Она работает по такому принципу: специальная камера вращается вокруг детали, которую держит в руках сотрудник, и изучает ее с разных сторон. А уже потом искусственный интеллект дает разрешение на ее установку. Старший инженер Toyota Карло Круз прогнозирует, что в будущем подобную систему можно будет использовать и в других сферах. В частности, для инспекции и контроля качества.