Spojení výzkumu a praxe je téma, které se diskutuje prakticky bez přestání a všude. Zejména s příchodem Průmyslu 4.0, který do provozu přináší nové možnosti, je poptávka po sofistikovaných řešeních přímo na míru velká a univerzity tak mají prostor pro zajímavé experimenty a výzkumné projekty, do nichž čím dál tím častěji vstupuje i práce s umělou inteligencí
a strojovým učením.
V Českém institutu informatiky, robotiky a kybernetiky na ČVUT probíhá mimo jiné projekt imitačního učení průmyslových robotů s využitím jazyka. Jeho cílem je, aby se kolaborativní robot dal rychle přeučit na novou práci a mohl ve výrobě zastat vícero úkolů. Na současných linkách jsou roboty naprogramovány na určitou činnost a ve chvíli, kdy je třeba tuto jedinou a přesně specifikovanou činnost jakkoli změnit, musí opět nastoupit programátoři. Ekonomická zátěž je tak jedním ze zásadních důvodů, proč se robotizace do provozů, kde se úkoly často mění, dostává jen velmi pomalu. „Tým pod vedením Karly Štěpánové se proto zabývá zpracováváním komplexních kognitivních procesů v přirozených i umělých systémech a pro svou práci využívá podobné jazykové knihovny jako například virtuální asistentka Siri či Alexa. Těmto knihovnám navíc ještě vytvářejí českou jazykovou nadstavbu, aby roboty lidově řečeno rozuměly česky. Robot tedy nejenže reaguje na jazykové instrukce, ale zároveň díky kamerám i ‚vidí‘ a je schopen požadovanou činnost okamžitě zopakovat,“ vysvětluje za svou kolegyni Alena Nováková, tisková mluvčí, s tím, že vědci se snaží, aby v budoucnu mohl robot učit opravdu kdokoliv v dané továrně.
Díky tomu, že projekt už nějaký čas běží, se testovací robot zvládl naučit poměrně velké množství různých úkonů. Aby byl výzkum v co největší možné míře aplikovatelný do reálného provozu, používá se běžné kolaborativní rameno Kuka, v monitorovaném prostoru jsou dále umístěny kamery, mikrofony a další senzory a toto vše je propojeno s „umělou inteligencí“ – na univerzitě vyvíjeným softwarem, který je unikátní právě tím, že na rozdíl od jiných již komerčně využívaných systémů kombinuje zrakovou a jazykovou složku. V praxi pak učení vypadá tak, že se postupovalo od nejjednodušších úkolů ke složitějším.
„Vyučující“ má na hlavě sluchátka s mikrofonem, říká konkrétní instrukce a zároveň ukazuje požadované činnosti na kamery. Zpočátku se takto trénovalo například lepení na určité body nebo sestavování různě barevných kostek. Jednou z velkých výzev, se kterou se výzkumný tým potýká, je přesnost. Z tohoto snímání obrazu se totiž zatím nedají učit činnosti, u kterých je nutná přesnost na desetiny milimetru. „I přes tato technická omezení ale v projektu pokračujeme, začali jsme spolupracovat se společností Factorio Solutions, která se má postarat o to, aby se teoretický a laboratorně funkční koncept adaptoval i pro výrobní haly,“ dodává Alena Nováková.
(Celý článek si můžete přečíst v Technickém týdeníku č. 13, který vychází 7. 7. 2020)