Bildnachweis: Covariant

In einem Lagerhaus am Stadtrand von Berlin erregte vor kurzem ein Roboter die Aufmerksamkeit der Presse.

Die New York Times bezeichnete den Komponentensortierroboter als „einen bedeutenden Fortschritt in Bezug auf künstliche Intelligenz und die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Arbeit zu verrichten“.

Eine Videodemo des Roboters in Aktion zeigte, dass der Roboter verschiedene Gegenstände mit unterschiedlichen Formen in verschiedene Behälter platziert.

„Während sich Millionen von Produkten in Lagern von Amazon, Walmart und anderen Einzelhändlern befinden, müssen Niedriglohnarbeiter die Mülleimer nach dem Zufallsprinzip durchkämmen – von Kleidung und Schuhen bis hin zu elektronischen Geräten -, damit jeder Artikel verpackt und auf seinen eigenen versendet werden kann Die Maschinen waren der Aufgabe bisher nicht wirklich gewachsen „, sagte er Die New York Times.

Ein Experte stellte es auf die Linie für IEEE-Spektrum: Bei aller Aktivität in Bezug auf die Automatisierung in der Logistik lassen sich in Lagern zwei Kategorien wie in Bezug auf die echte Automatisierung nennen: „Die Dinge, die Menschen mit ihren Beinen tun, und die Dinge, die Menschen mit ihren Händen tun.“

Der zitierte Experte war Pieter Abbeel, Gründer, Präsident und Chefwissenschaftler von Covariant. Er behauptete, das Beinteil sei über Fördersysteme, mobile Rückholsysteme und andere funktionierende Roboter angesprochen worden, aber „der Druck liegt jetzt auf dem Handteil.“

Mit dem Handteil meinte er „wie man effizienter mit Dingen umgeht, die in Lagern mit menschlichen Händen erledigt werden“.

Geben Sie Covariant ein. Die meisten Punkte in seinem Rezept für eine Kommissionierlösung sind vorhersehbar – einfache Hardware. Evan Ackerman in IEEE-Spektrum listete sie auf: ein handelsüblicher Industriearm, ein Sauggreifer und ein 2D-Kamerasystem. Die Magie kommt über ein sehr großes neuronales Netzwerk. Dies führt zu einer Lösung, die für die Kunden kostengünstig ist.

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Wie? „Wir können keine spezialisierten Netzwerke haben“, sagt Abbeel. „Es muss ein einziges Netzwerk sein, das für jede Art von SKU und Kommissionierstation geeignet ist.“

Die Covariant-Lösung heißt Covariant Brain. Es hat etwas mit dem menschlichen Gehirn gemeinsam, trauriger Abbeel, und das ist die Vorstellung, dass „ein einziges neuronales Netzwerk alles kann“.

Roboter in der Fertigung haben nur einen Bruchteil ihres Potenzials erreicht, wenn sie nicht in der Lage sind, eigenständig zu denken. Was ist mit Robotern, die Aufgaben ausführen, die über die in kontrollierten Umgebungen vorprogrammierten Aufgaben hinausgehen?

James Vincent in Der Rand Englisch: emagazine.credit-suisse.com/app/art … = 157 & lang = en Der Roboter von Covariant spielt im Gesamtbild der Roboterpicker eine wichtige Rolle: „Der Roboter selbst sieht nicht ungewöhnlich aus, aber das Besondere sind seine Augen und sein Gehirn maschinelles Lernen Algorithmen, es ist in der Lage, Gegenstände zu greifen und zu packen, die andere Bots verwirren würden. “

Stellen Sie sich eine Situation vor Covariant Brain vor, in der Sie ein traditionelles System haben, mit dem Sie alles im Voraus katalogisieren und versuchen, alles im Katalog zu erkennen.

Betrachten Sie nun Covariant, um die Vision einer Leistung in schnelllebigen Lagern mit vielen Artikelnummern zu verfolgen, die sich ständig ändern. „Unser System ist auf wenige Einstellungen angepasst, dh, dass es, ohne dass wir irgendetwas unternehmen, sein Verständnis der Szene aktualisiert und einige neue Dinge ausprobiert, wenn es nicht gelingt“, sagte Abbeel in einem Interview mit IEEE Spektrum, wenn nach dem Training für neue Klassen von Gegenständen gefragt wird.

Offensichtlich werden Lagerleiter an Roboterarmen interessiert sein, die so viele Arten von Gegenständen wie möglich rechtzeitig und genau auswählen.

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Karen Hao in MIT Technology Review sagte: „Die Technologie muss sich schnell an eine Vielzahl von Produktformen und -größen in sich ständig ändernden Ausrichtungen anpassen. Ein traditioneller Roboterarm kann so programmiert werden, dass er immer wieder die gleichen präzisen Bewegungen ausführt, aber sobald er auf Abweichungen stößt, versagt er . “

Am 29. Januar veröffentlichte das kalifornische Roboterunternehmen eine Pressemitteilung, in der bekannt gegeben wurde, dass Covariant die Station von Obeta in Zusammenarbeit mit Knapp, einem Unternehmen für Lagerlogistik, in Produktion genommen hat. Knapp ist im Bereich Technologie für Einrichtungen in Branchen wie Gesundheitswesen, Textilien, Mode und Einzelhandel tätig.

Hao in MIT Technology Review, schrieb über das Interesse des in Österreich ansässigen Knapp an einem KI-angetriebenen Roboterarm. „‚Wir haben diese Qualität der KI noch nie zuvor gesehen‘, sagte Peter Puchwein, Vice President of Innovation bei Knapp.“

Durch die Zusammenarbeit, sagte Hao, „wird Knapp in den nächsten Jahren Covariant-fähige Roboter an Kundenlager vertreiben.“

Was kommt als nächstes?

„Zusätzlich zur Produktkommissionierung“, sagte Hao, „will es schließlich alle Aspekte der Lagererfüllung umfassen, vom Entladen von LKWs über das Verpacken von Kartons bis hin zum Sortieren von Regalen. Es ist auch eine Ausweitung über die Lager hinaus auf andere Bereiche und Branchen geplant.“