BMW Group rozwija AI dla robotyki w produkcji podzespołów
BMW GroupBMW Group rozszerza swoje kompetencje w obszarze fizycznej sztucznej inteligencji, a zakład BMW Group w Landshut przejmuje kluczowe zadania związane z rozwojem oprogramowania dla robotyki wspieranej przez AI w produkcji podzespołów. Działania skoncentrowane są na otwartych platformach oprogramowania, generowaniu, udostępnianiu i przetwarzaniu danych treningowych, symulacji i planowaniu ruchu, a także szkoleniu systemów robotycznych. Inicjatywy te uzupełniają realizowane już projekty pilotażowe, dotyczące możliwości wykorzystania robotów humanoidalnych w zakładach w Lipsku i Spartanburgu.
Zakład w Landshut wykorzystuje swoją rolę jako centrum kompetencji w zakresie wewnętrznej produkcji podzespołów. Szerokie portfolio produktów i procesów produkcyjnych zapewnia idealne warunki do opracowywania i oceny nowych rozwiązań z wykorzystaniem robotyki wspieranej przez sztuczną inteligencję w rzeczywistych warunkach produkcyjnych. Działania te mają na celu sprawdzenie, jakie zadania będą odpowiednie dla humanoidalnych systemów robotycznych w przyszłości – szczególnie tam, gdzie wymagana jest elastyczność, precyzja ruchów oraz zrozumienie środowiska pracy. W tym celu zakład w Landshut opracowuje oprogramowanie, które umożliwia robotom postrzeganie otoczenia, ocenę sytuacji i samodzielne podejmowanie odpowiednich działań.
W zakładzie BMW Group w Landshut łączymy kompetencje w zakresie oprogramowania z praktyką przemysłową w zakresie produkcji podzespołów. Pozwala nam to testować nowe technologie na wczesnym etapie i starannie oceniać korzyści, jakie mogą one przynieść w procesie – mówi dr Wolfgang Bluemlhuber, kierownik działu dynamiki jazdy i wewnętrznej produkcji podzespołów.
Podstawy technologiczne dla systemów robotycznych wspieranych przez sztuczną inteligencję
Podejmowane przez BMW Group wysiłki mają na celu dalszy rozwój architektury oprogramowania. W zakładzie w Landshut firma wykorzystuje otwarte platformy, które umożliwiają elastyczne i skalowalne szkolenie robotów poprzez połączenie tradycyjnego (deterministycznego) programowania z nowoczesnymi modelami sztucznej inteligencji (typu Vision-Language-Action, VLA), które integrują informacje wizualne, rozumienie języka i działania robotów. Celem jest stworzenie modułowego ekosystemu robotycznego, w którym współpracują ze sobą różnorodne systemy. Tworzy to technologiczną podstawę dla nowych funkcjonalności i szerokiego zakresu zastosowań przemysłowych.
Źródło: BMW GroupJej rozwój wiarygodnych danych. W zakładzie w Landshut zespół projektowy pozyskuje je z rzeczywistych środowisk produkcyjnych i stanowisk testowych oraz integruje z symulacjami robotów, w których wzorce ruchu i ich planowanie są modelowane wirtualnie. Pozwala to na wczesne testowanie procesów i przyspieszenie procesu uczenia. Nowe rozwiązania są początkowo sprawdzane poza bieżącą produkcją, wdrażane w projektach pilotażowych, a następnie stopniowo skalowane.
Równolegle humanoidalne systemy robotyczne zdobywają nowe umiejętności poprzez uczenie oparte na demonstracji. W procesie tym wzorce ruchu i sekwencje pracy są najpierw prezentowane przez zespół projektowy. Dane generowane w ten sposób są zbierane przez systemy kamer, kombinezony monitorujące ruch i rękawice sensoryczne. Następnie są przekształcane w ogólne modele zachowań – tzw. strategie, które można stosować do różnych zadań i scenariuszy użycia.
MOŻE ZAINTERESUJE CIĘ TAKŻE
Kluczowe jest dla nas rozwijanie tej technologii w ścisłym powiązaniu z rzeczywistymi wymaganiami. Nie ograniczamy się wyłącznie do testowania tego, co jest technicznie możliwe; sprawdzamy również, w jakich obszarach robotyka humanoidalna może rzeczywiście zapewnić wymierne korzyści w produkcji podzespołów. W ten sposób stopniowo wyłania się jasny obraz tego, które zastosowania nadają się do wykorzystania w przemyśle – mówi Christoph Jagoda, kierownik projektu Physical AI w zakładzie BMW Group w Landshut.
Potencjalne zastosowania w produkcji podzespołów
Na tej podstawie zakład w Landshut pracuje nad zastosowaniami robotyki humanoidalnej w produkcji podzespołów. Nacisk położono na zadaniach wymagające wysokiego stopnia elastyczności, precyzyjnej motoryki oraz dobrej identyfikacji obiektów i specyfiki środowisk pracy. Obejmuje to m.in. rozpoznawanie i interpretowanie otoczenia, określanie położenia i stanu obiektów, planowanie efektywnych ruchów oraz precyzyjne chwytanie i przemieszczanie elementów.
Aby dopracować podstawową technologię, BMW Group ściśle współpracuje w zakładzie w Landshut z partnerami z przemysłu i świata nauki. Obejmuje to w szczególności bezpośrednią współpracę z Athenyx Robotics, startupem założonym specjalnie z myślą o rozwoju tego obszaru technologii, który wywodzi się z Laboratorium Obrabiarek i Inżynierii Produkcji (WZL) przy Politechnice w Akwizgranie (RWTH Aachen) i mającym siedzibę w bliskim sąsiedztwie zakładu BMW Group w Landshut.
Firma technologiczna, we współpracy ze specjalistami BMW Group, opracowuje oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji dla inteligentnych systemów robotycznych. Główny nacisk położono na stworzenie tzw. „pakietu inteligencji”, który integruje percepcję, uczenie się, symulację i podejmowanie decyzji. Celem jest umożliwienie robotom humanoidalnym samodzielnego wykonywania złożonych zadań w środowiskach przemysłowych. Niezbędna do tego jest zdolność postrzegania otoczenia, oceny sytuacji i podejmowania na ich podstawie odpowiednich działań. Podejście oparte na platformie oznacza, że nabyte umiejętności będzie można w przyszłości przenosić między różnymi systemami robotycznymi i scenariuszami zastosowań.
Ponadto zakład w Landshut współpracuje ze specjalistami z Uniwersytetu Nauk Stosowanych w Landshut – na przykład w zakresie generowania danych, symulacji oraz opracowywania i testowania konkretnych przypadków użycia.
Źródło: BMW Group
