Mechanische montage is een van de meest tijdrovende processen in de productie, die grotendeels afhangt van de juiste montagetekeningen die door ingenieurs zijn gemaakt. En daarom is er een menselijke factor, dat wil zeggen een mogelijke fout. Het gebruik van kunstmatige intelligentie in de maakindustrie werd daarom meestal met open armen ontvangen.
Het plannen van mechanische assemblages vereist nog steeds meer dan het schetsen van een paar schetsen - het is een complexe puzzel die betekent werken met willekeurige XNUMXD-vormen en de strikt beperkte beweging die nodig is voor real-world assemblages.
In een poging om het werk van ingenieurs gemakkelijker te maken en mogelijke fouten te voorkomen, hebben onderzoekers van MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), Autodesk Research en Texas A&M University een methode ontwikkeld voor automatische productassemblage die nauwkeurig, efficiënt en betrouwbaar is. generaliseerbaar naar een breed scala van complexe samenstellingen.
Het ontwikkelde algoritme houdt rekening met de volgorde van montage, bestaande uit verschillende fasen, waarna het zoekt naar mogelijke manieren om elke stap te implementeren.
Hiervoor heeft het onderzoeksteam een grote database met empirisch geteste industriële assemblages aangelegd. De nieuwe methode kan bijna alle taken oplossen die door wetenschappers zijn verzameld, en met een groot voordeel in de tijd van montage van roterende en docking-eenheden. Zo kan een algoritme binnen enkele minuten een montageplan maken voor een motor bestaande uit 50 onderdelen.
"In plaats van een enkele assemblagelijn voor één specifiek product, kunnen we automatisch bepalen hoe onderdelen worden geordend en verplaatst, waardoor een volledig adaptieve opstelling mogelijk wordt", zegt Yunsheng Tian, een afgestudeerde student aan MIT CSAIL en hoofdauteur van de papier.
“Misschien kan één assemblagelijn voor veel verschillende producten worden gebruikt.
We beschouwen het als een gemengde assemblage van kleine batches, in tegenstelling tot een traditionele gemengde assemblage van grote batches, die zeer productspecifiek is.”
Een van de mogelijke ontwikkelingsrichtingen van dit project is het creëren van een fysieke robotinstallatie voor het verzamelen van objecten.
Dat wil zeggen, het uiteindelijke resultaat is een lopende band die alles adaptief kan assembleren zonder menselijke tussenkomst.
U kunt Oekraïne helpen vechten tegen de Russische indringers. De beste manier om dit te doen is door geld te doneren aan de strijdkrachten van Oekraïne via Red het leven of via de officiële pagina NBU.
Lees ook:
- Een AI-beeldgenerator werd geleerd om muziek te maken
- Wat een fan te geven voor het nieuwe jaar Motorola