Nowy robot firmy kurierskiej FedEx załadowuje samochody dostawcze, tak jakby grał w Tetris 3D

Sholes i Glidden upiększyli wczesny model kwiatowymi ornamentami, naśladując maszyny do szycia. Alamy 

Spółka zaprezentowała w tym tygodniu dwuramiennego bota o nazwie DexR, który został zaprojektowany w celu zautomatyzowania jednego z najtrudniejszych zadań stojących przed pracownikami firmy - załadunku ciężarówki paczkami. 

Celem nowego urządzenia jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do układania rzędów pudełek o różnych rozmiarach wewnątrz pojazdu transportowego tak efektywnie, jak to możliwe, starając się zmaksymalizować ich liczbę. 

Zadanie to nie jest łatwe dla maszyny. "Paczki mają różne rozmiary, kształty, wagę i materiał do pakowania, a do tego są losowo dobierane" - mówi Rebecca Yeung, wiceprezes ds. operacji i zaawansowanych technologii w FedEx. Roboty wykorzystują kamery i sensory LiDAROWE do wykrywania przesyłek, a następnie muszą zaplanować, w jaki sposób skonfigurować dostępne kartony, aby stworzyć zgrabną ścianę, umieścić je ciasno bez zgniatania czegokolwiek i odpowiednio zareagować, jeśli jakieś pakunki się ześlizgną. 

" Jeszcze parę lat temu technologia AI nie była na etapie, na którym byłaby wystarczająco inteligentna, by poradzić sobie z tego rodzaju złożonymi procesami decyzyjnymi" - mówi Yeung. DexR jest obecnie w fazie testów, przed szerszym wdrożeniem go do usług FedEx w niedalekiej przyszłości. 

Choć generatywne narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT, stworzyły w wielu branżach poczucie, że technologia AI jest gotowa na wszystko, obsługa obiektów w niechlujnym, nieprzewidywalnym świecie rzeczywistym wciąż stanowi ogromne wyzwanie dla algorytmów. Większość robotów przemysłowych jest zaprojektowana do wykonywania wysoce powtarzalnych zadań z niezwykłą precyzją, ale bez żadnych zmian. 

Specjaliści od robotyki dokonują jednak postępów. Coraz więcej maszyn wykorzystuje obecnie technologię sztucznej inteligencji do rozpoznawania obiektów lub określania sposobu ich chwytania. Może to obejmować szkolenie oprogramowania w symulacji, gdzie błędy nie mają większego znaczenia, przed przeniesieniem go do rzeczywistego modelu maszyny. Jednak przejście od symulacji do świata realnego jest niezwykle trudne. 

Dzięki zastosowaniu coraz lepszych systemów obliczeniowych, nowej metody uczenia maszynowego dla robotów, a także ulepszonego sprzętu i czujników, zaawansowane roboty zaczęły znajdować coraz więcej zastosowań komercyjnych. 

"W ciągu ostatniego roku lub dwóch, ludzie wykorzystali postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego i stwierdzili, że "możemy tu stworzyć realne rozwiązanie biznesowe, niezależnie od tego, czy chodzi o obniżenie kosztów, poprawę wydajności czy cokolwiek innego"" - mówi Matthew Johnson-Roberson, dyrektor instytutu robotyki na Uniwersytecie Carnegie Mellon. 

Zdaniem Johnson-Robersona, lata inwestycji w takie technologie jak autonomiczne pojazdy, w połączeniu ze stałym postępem w dziedzinie sztucznej inteligencji, pozwolą robotom wkradać się do coraz większej liczby środowisk zawodowych. "Mam nadzieję, że jesteśmy dopiero na początku nadchodzącej fali w robotyce komercyjnej". 

Robot firmy FedEx został zbudowany dla firmy przez zespół Dexterity, początkującego przedsiębiorstwa z siedzibą w Redwood City w Kalifornii, które specjalizuje się w opracowywaniu zrobotyzowanych systemów do różnych zadań magazynowych z wykorzystaniem AI. 

Samir Menon, dyrektor generalny Dexterity, twierdzi, że robot zbudowany dla firmy kurierskiej wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję, aby opracować sposób układania różnego rodzaju pudełek. Korzysta również z AI do identyfikacji i chwytania kartonów. Jednak systemy te muszą być splecione ze sobą za pomocą starannej inżynierii, mówi Menon. 

System za każdym razem, gdy umieszcza pudełko w stosie, wykorzystuje sprzężenie zwrotne siły, aby upewnić się, że paczka ściśle przylega, a także skanuje stos za pomocą kamer i czujników głębokości, aby zobaczyć, jak wypada w porównaniu z istniejącym modelem. Jeśli pojawi się jakakolwiek rozbieżność, robot będzie musiał dostosować swój plan układania. 

Wzrost handlu elektronicznego - a w szczególności rozwój Amazona - sprawił, że praca z paczkami stała się innowacyjnym obszarem rozwoju robotów. Spółka ta wdraża obecnie tysiące bardziej zaawansowanych maszyn, dążąc do zwiększenia skuteczności w obiektach, w których magazynuje i przetwarza produkty. 

Jak mówi Pulkit Agrawal, profesor na Uniwersytecie MIT, który specjalizuje się w sztucznej inteligencji i robotyce, rozładunek i załadunek ciężarówki "stanowi trudniejsze wyzwanie" niż prace związane z kompletacją, które roboty wykonują obecnie w magazynach, ponieważ odbywa się to w ciasnej przestrzeni z różnorodnymi opakowaniami. Istnieją sposoby na zaprojektowanie systemu, które mogą "zmniejszyć złożoność", ale wersja demonstracyjna i tak robi wrażenie, jak sam twierdzi. 

Jeżeli AI przyspieszy wdrażanie systemów zrobotyzowanych, może to wywołać obawy o utratę miejsc pracy. Trwający w USA strajk pracowników branży motoryzacyjnej jest częściowo związany z trendami technologicznymi w tej dziedzinie, w tym elektryfikacją i autonomiczną jazdą. 

Yeung twierdzi, że roboty wciąż są udoskonalane, ale ostatecznie powinny ładować ciężarówki tak szybko, jak wykwalifikowany człowiek. FedEx wykorzystuje już technologię robotów opracowaną przez inną firmę, Berkshire Grey, do sortowania paczek w niektórych obiektach. W 2022 roku firma wydała na te systemy 200 milionów dolarów. 

Yeung odmówił podania, ile takowych urządzeń FedEx wdroży i jak szybko, a dane na temat ich niezawodności wciąż są gromadzone. Ale możliwości zademonstrowane na przykładzie robota Dexterity powinny zostać przeniesione na inne zadania, tak aby umożliwić zwiększenie liczby zadań wykonywanych przez automaty w siedzibie firmy kurierskiej. "To dla nas wielka sprawa" - mówi. "Cieszymy się, że możliwości nowej generacji usprawnią naszą pracę".