Zastosowanie sztucznej inteligencji w mechatronice

Pojawienie się sztucznej inteligencji to przełomowy moment dla wielu branż, a w tym dla mechatroniki. Dzisiaj maszyny mogą więcej niż kilka dekad temu, można je programować, a przez to automatyzować pracę zakładów produkcyjnych. Jednak jeszcze więcej możliwości daje im sztuczna inteligencja. Dowiedz się, w jaki sposób AI jest wykorzystywane w mechatronice.

Deep learning w mechatronice – co to takiego?

Deep learning to podzbiór uczenia maszynowego – ML. Uczenie głębokie opiera się na warstwach sieci neuronowych, które modeluje się tak, aby ich funkcjonowanie przypominało działanie ludzkiego mózgu. Różne modele deep learningu pobierają dane z wielu źródeł, analizując je w czasie rzeczywistym, do czego nie jest potrzebny udział człowieka.

Przyswajanie wiedzy w ten sposób to cecha AI. Sztuczna inteligencja oraz mechatronika (czyli połączenie elektroniki z mechaniką) pozwalają tworzyć m.in. roboty, o których mówi się, że mają ludzkie cechy i umiejętności. Dzięki temu w przemyśle mogą one coraz śmielej zastępować człowieka – np. w zakładach produkcyjnych. To nowe możliwości dla przedsiębiorców, ale i wyzwania dla inżynierów.

Algorytmy uczenia maszynowego w mechatronice – rodzaje

Dla algorytmów uczenia maszynowego “paliwem” są dane. W mechatronice wykorzystuje się:

uczenie się nadzorowane – metoda ta polega na szkoleniu swojej maszyny poprzez udzielanie jej właściwych odpowiedzi na pytania. Można to robić samodzielnie lub podać jej źródło, z którego ma czerpać informacje;
uczenie się nienadzorowane – takie uczenie się maszyny odbywa się bez uczestnictwa jej operatora. Ona sama zbiera dane z nieznanych źródeł, analizuje je, a następnie generuje wyniki;
uczenie się na wpół nadzorowane – to połączenie dwóch metod – uczenia się nadzorowanego i nienadzorowanego;
algorytm regresji – uwzględnia on zmienne i pokazuje, jaki mają one na siebie wpływ;
algorytm oparty na pamięci – porównuje on każdy nowy problem z danymi z systemu, które znalazły się w nim podczas procesu uczenia;
algorytmy regularyzacyjne – upraszczają one dane i problemy. Za ich sprawą maszyny uczą się, ale nie zapamiętują danych;
algorytmy sztucznej sieci neuronowej – pomagają w uczeniu maszyn, gdyż są oparte na budowie ludzkiej sieci neuronowej.

Robotyka kognitywna, czyli współpraca człowieka z maszynami

Robotyka kognitywna to połączenie możliwości nowoczesnej mechatroniki z AI. W ten sposób powstają „maszyny”, które są pod wieloma względami podobne do człowieka.

Roboty kognitywne potrafią uczyć się same i to na podstawie własnych doświadczeń. Mówią, słyszą, widzą, a nawet czują. Mogą również wchodzić w interakcje z ludźmi. Dzięki temu, że ciągle się uczą, „poszerzają” swoje horyzonty – mają coraz większą wiedzę i stają się wydajniejsze. Robot kognitywne mają szerokie zastosowanie, choć są nadal nowinkami technologicznymi. Można im zlecać wykorzystywanie nawet niebezpiecznych zadań – te samodzielne maszyny wymagają wtedy jedynie minimalnego nadzoru ze strony człowieka.

Rozwiązania kognitywne rewolucjonizują pracę fabryk. Roboty, które ciągle się uczą i wyciągają wnioski, mogą być wykorzystywane przy liniach produkcyjnych i w warunkach, w których nie powinien pracować człowiek. Maszyny te zmniejszają ryzyko błędów, a jednocześnie zwiększają wydajność produkcji. Zastępują też ludzi ze względu na swoją precyzyjność i powtarzalność w wykonywaniu powierzonych im zadań.

Integracja systemów mechatronicznych z AI

Tradycyjny system mechatroniczny składa się z czterech modułów:

sensorycznego, który zbiera dane o działaniu systemu,
sterującego – realizuje on zadanie sterowania, przetwarzając dane z systemu sensorycznego;
wykonawczego – umożliwiającego modyfikację nastawów elementów wykonawczych,
łączącego – umożliwiającego wymianę danych między podsystemem sensorycznym, sterującym i wykonawczym.

Na bazie takiego systemu można skonstruować maszynę – choćby samochód osobowy. Jednak stosując także AI, czyli specjalne algorytmy, da się podkręcić możliwości skonstruowanego urządzenia.

W ten sposób powstają choćby roboty, które są stworzone do uczenia się na bazie własnych doświadczeń i zapamiętywania wyciągniętych wniosków. Takie maszyny to przyszłość zakładów produkcyjnych i nie tylko. Sprzęt łączący moduły mechatroniczne z AI będzie z biegiem czasu coraz częściej wykorzystywany również w domach. Będą to autonomiczne systemy mechatroniczne wymagające minimum nadzoru ze strony człowieka.

Wizja komputerowa w mechatronice

Wizja ta to dziedzina informatyki, której obiektem zainteresowań jest możliwość widzenia, rozumienia i wyciągania wniosków przez komputery. Polega ona na “uczeniu” tych urządzeń tego, aby postrzegały świat jak ludzie. Wizja komputerowa – tak jak sztuczna inteligencja w analizie danych sensorycznych – znalazła zastosowanie w wielu branżach, nawet przedmiotach użytku codziennego.

Skomputeryzowane maszyny wykorzystywane są dziś m.in. przez przemysł spożywczy, energetyczny czy przetwórczy. Dzięki wizji komputerowej mogą lepiej rozumieć powierzane im zadania, gdyż nie tylko wiedzą, ale też widzą, co znajduje się wokół nich. Przekłada się to na ich zwiększoną wydajność, a w tym na bezbłędność. Wizja komputerowa została wykorzystana również w samochodach – do mapowania przestrzeni wokół pojazdów, dzięki czemu identyfikują one światła czy pieszych.

Czym są technologie predykcyjnej diagnostyki w mechatronice?

Każda maszyna ma określoną żywotność. Dziś można jeszcze dokładniej ją określić i przewidzieć awarię urządzenia. W tym celu wykorzystuje się inteligentne oprogramowania.

Pobierają one i dokładnie analizują informacje o tym, w jaki sposób jest eksploatowana maszyna. Na podstawie tych danych można stworzyć model predykcyjny. Pozwala on przewidzieć, kiedy maszyna ulegnie awarii. Dzięki temu istnieje możliwość, aby w porę zająć się jej konserwacją. Pozwala to uniknąć jej poważnej awarii i kosztownej naprawy.

Diagnostykę predykcyjną reguluje norma PN-EN 13306. Zgodnie z nią należy podejmować szereg działań mających na celu ocenę stanu technicznego obiektów na podstawie systematycznych analiz i badań w celu przewidywania procesów degradacji i zapobiegania stanom awaryjnym. Technologie predykcyjne mogą być wspierane przez sztuczne sieci neuronowe, czyli przez AI. Zapewniają one wszechstronniejszą analizę danych, co pozwala precyzyjniej ocenić stan maszyny i moment wystąpienia potencjalnej usterki.

Adaptacyjne systemy mechatroniczne – czym są?

Składają się one z maszyn, które można dostosowywać do wykonywania różnych zadań – w taki sposób, aby zabieg ten nie wiązał się dużymi kosztami dla przedsiębiorcy. Takie systemy mechatroniczne sprawdzają się w przypadku:

potrzeby produkowania coraz większej liczby wariantów produktów,
potrzeby personalizacji produktów i skrócenia czasu wprowadzenia nowych produktów na rynek;
gdy częściej zdarzają się przestoje związane z przezbrojeniem linii produkcyjnej.

To inteligentne systemy, które wyróżniają:

elastyczność – mogą one szybko zmieniać się w zależności od kierunku rozwoju przedsiębiorstwa. Dlatego nie ograniczają i dają możliwość podejmowania różnych decyzji biznesowych – związanych np. ze zmianą profilu produkcji;
autonomia – potrzebują niewielkiego nadzoru człowieka,
ulepszenia adaptacyjne – są one wdrażane, gdyż inteligentne maszyny uczą się poprzez zastosowanie algorytmów lub przez eksplorację danych;
inteligentna diagnostyka – maszyny reagują na błędy, korygują je oraz informują o nich. Mają szereg czujników sprawdzających stan, warunki otoczenia czy zapisujących informacje dotyczące procesu technologicznego.

Maszyny i sztuczna inteligencja uzupełniają się jak dwa elementy jednej układanki. Roboty tworzone przez mechatroników mają dzięki AI znacznie większe możliwości. Zdobywają wiedzę na podstawie doświadczeń, zastosowanych w nich algorytmów i potrafią postrzegać świat w sposób zbliżony do człowieka. Ze sztucznej inteligencji korzystają już różne gałęzie przemysłu, a nowoczesne roboty i maszyny systematycznie zastępują urządzenia niewspierane przez AI.