Intelligenza artificiale fisica: cinque domande dal reparto di produzione

Dopo il nostro webinar sull'IA fisica con SICK, NVIDIA e Inbolt, un aspetto è emerso con chiarezza: la quantità e la qualità delle domande provenienti dai produttori che cercavano di comprendere il reale significato dell'IA fisica nella produzione.

Per approfondire l'argomento, abbiamo selezionato cinque di queste domande e le abbiamo rivolte direttamente ad Anders Billesø Beck, Vicepresidente dei prodotti di robotica AI di Universal Robots. Ascoltate il suo punto di vista nel video qui sotto, basato sulle domande più frequenti e sul lavoro in corso con clienti e partner.

Sicurezza

Anders inizia parlando di sicurezza, che rimane uno dei maggiori ostacoli per qualsiasi nuova tecnologia. Come afferma lui stesso, "la sicurezza sarà uno dei principali impedimenti per molte tecnologie che vogliono entrare nel mercato". Allo stesso tempo, sottolinea che i principi fondamentali sono noti. Le considerazioni sulla sicurezza relative all'IA fisica sono in gran parte le stesse di qualsiasi altra applicazione robotica.

Ogni implementazione, basata o meno sull'IA, deve iniziare con un'adeguata valutazione del rischio. I sistemi di Universal Robots includono un'area di sicurezza che opera indipendentemente dall'applicazione stessa. Ciò consente ai produttori di definire le velocità massime tollerabili, configurare recinzioni di sicurezza virtuali e limitare il comportamento a livello del sistema di sicurezza. Con questi limiti in atto, "il robot può eseguire tutte le variazioni che un'applicazione di IA può presentare all'interno dell'area di sicurezza".

Produzione regolamentata GMT

La seconda domanda riguarda la produzione regolamentata dalle GMP, in particolare nel settore farmaceutico. Anders è diretto riguardo alla sfida: "Non c'è dubbio che vi sia un elevato bisogno di validazione, di certificazione e di una reale comprensione della ripetibilità del processo in ogni momento". Ci sono progressi, ha affermato, ma non esistono scorciatoie. Non esiste un manuale preconfezionato per la validazione dell'IA fisica in ambienti regolamentati.

Alcuni produttori, tuttavia, sono ora "sul punto di completare la validazione statistica e l'analisi statistica sui modelli di IA fisica". Questo lavoro sta aiutando i team a dimostrare la coerenza e a definire i limiti operativi, ma non è un processo semplice.

Prestazioni e prevedibilità

Prestazioni e prevedibilità vengono dopo. L'IA fisica può fornire un comportamento deterministico, inclusa la latenza nel caso peggiore? In molti casi, sì, soprattutto quando le applicazioni hanno un ambito ben definito.

"Più limitiamo l'impatto di un'applicazione in cui applichiamo modelli di IA fisica, migliori saranno le prestazioni e la validazione", spiega Anders.

I modelli più piccoli e specifici per un'attività, come quelli per la visione artificiale o il controllo tattile, stanno già mostrando risultati promettenti. I sistemi di IA end-to-end completi rimangono all'avanguardia e più difficili da validare nel tempo. L'architettura è fondamentale.

Molti modelli di IA funzionano a "una frequenza compresa tra 10 e 30 hertz", mentre i controllori dei robot industriali operano a frequenze molto più elevate e deterministiche. Integrando gli output dell'IA nei livelli di controllo in tempo reale del robot, è possibile combinare un ragionamento più lento con un movimento rapido e reattivo, raggiungendo frequenze di campionamento fino a 500 hertz.

Installazioni reali

La quarta domanda si concentra sulle installazioni esistenti. L'IA fisica può essere utilizzata con i robot UR eSeries dotati di PolyScope 5, in particolare quando i carichi di lavoro dell'IA vengono gestiti esternamente e il controllo in tempo reale rimane sul robot. Allo stesso tempo, PolyScope X e la serie UR sono progettati specificamente per l'IA fisica, offrendo una base più integrata per il futuro.

IA fisica: i punti deboli

Infine, Anders affronta i punti deboli dell'IA fisica. Mentre settori come la visione artificiale e l'ispezione stanno progredendo rapidamente, permangono delle sfide "laddove la fisica rappresenta una difficoltà". Le attività che richiedono estrema precisione, ripetibilità o elevati livelli di variabilità continuano a essere complesse e rimangono aree di sviluppo attive.

Nel loro insieme, queste cinque domande offrono un quadro concreto dell'IA fisica oggi. Mostrano cosa funziona, cosa è possibile e dove si annidano ancora le difficoltà maggiori.