10/01/2024
Door Ad Spijkers
Een Europees onderzoekconsortium werkt aan twee projecten om de auto-industrie en de zware industrie groener, flexibeler en veiliger te maken.
De Universiteit van Trento (I) coördineert een onderzoeksproject ter waarde van acht miljoen op het gebied van collaboratieve robotica. Europese financiering gaat helpen apparaten te bouwen die in staat zijn hun gedrag te veranderen zonder menselijke tussenkomst. Het project start in januari. Het doel van de onderzoekers is om tegen 2027 het eerste prototype te creëren van een robot die is getest in een laboratoriumomgeving en die een industriële omgeving simuleert.
Het projectteam telt zes universiteiten en onderzoeksinstituten en vier andere partners: de Federico II Universiteit (Napels), het Technisch Onderzoekscentrum van Finland, de Duitse Ruimtevaartorganisatie (DLR) en de universiteiten van Wenen, Mondragon ( Spanje) en Bogazici (Turkije). De andere vier partners uit de industriële sector zijn Centro Ricerche Fiat, KoneCrane, Steinbeis Europa Zentrum en MTU Civitta Foundation.
Onderzoeksproject
Industrieën vertrouwen steeds meer op robotica om industriële productieprocessen en besturingssystemen te beheren. Robots vervangen menselijk werk, verhogen de prestatiesnelheid en zijn effectief bij mechanisch precisiewerk. Steeds geavanceerdere apparatuur moet echter voortdurend worden bijgewerkt met nieuwe operationele taken. Dat heeft een aanzienlijke impact op het milieu wanneer deze verouderd raakt en moet worden weggegooid.
Dankzij Europese financiering zal een werkgroep onder leiding van de Universiteit van Trento de komende vier jaar een robotapparaat ontwerpen. Dit zal in staat zijn, zijn gedrag te wijzigen en zich zonder tussenkomst van mensen aan te passen aan verschillende situaties. Het doel is om robots te creëren met de nodige cognitieve vaardigheden om de omgeving te begrijpen. Daarbij moet rekening worden gehouden met omgeving, inclusief menselijke bedoelingen en behoeften. De robot moet zelf kunnen beslissen welke acties moeten worden ondernomen en de daarvoor noodzakelijke aanpassingen uitvoeren. De robots moeten dus interactief maar ook intuïtief zijn.
De projectgroep is begonnen vanuit een specifiek machine learning-probleem: het genereren van veilig en verstandig gedrag wanneer apparaten zich buiten de wereld van trainingsdata bevinden, dat wil zeggen data die zijn verkregen via algoritmen voor kunstmatige intelligentie. In het bijzonder richt het project zich op het probleem voor een robot om een eerder geleerde taak in volledige autonomie te veranderen, zonder tussenkomst van een operator. Het project zal toepassingsmogelijkheden hebben in twee sectoren: de auto-industrie en de zware industrie.
Recycling van batterijen
In het eerste geval wordt het systeem getest om de batterijen van elektrische voertuigen te assembleren, demonteren en recyclen. Het robotapparaat krijgt de opdracht een batterij te installeren. Maar het uiteindelijke doel van het project is dat de robot deze kennis gebruikt om de behoeften van de omgeving waarin hij opereert te onderzoeken en de batterij uit elkaar te halen.
Een van de problemen van de auto-industrie is de recycling van batterijcomponenten. Batterijen worden door verschillende bedrijven vervaardigd, met verschillende assemblagetechnieken. Het sorteren, weggooien en hergebruiken van deze materialen is een zeer complexe taak omdat geen twee batterijen hetzelfde zijn. Wat het Inverse gedoopte project wil bereiken, is dit proces te automatiseren door innovatieve oplossingen en flexibele leertechnieken te ontwikkelen die zich snel aanpassen aan de componenten van de batterij.
Bovenloopkranen
In de zware mechanische industrie zal het systeem in plaats daarvan worden gebruikt om een intelligente interactie tussen een operator, het robotapparaat en een geautomatiseerde bovenloopkraan mogelijk te maken. In dit geval is het doel om kranen te automatiseren die op een bedrijfslocatie worden gebruikt voor het heffen en verplaatsen van grote en zware lasten van het ene punt naar het andere. Momenteel voert een kraanmachinist deze werkzaamheden uit, vaak in een oncomfortabele en gevaarlijke positie. Het robotapparaat moet de mens vervangen bij risicovolle of onaangename taken. Wel zullen operators gedurende het gehele proces toezicht blijven houden op de werkzaamheden.
Het idee van de ontwikkelaars is om operators minder repetitieve en zware taken te laten uitvoeren, zodat ze alle intellectuele capaciteiten van de menselijke intelligentie kunnen gebruiken. Daarbij moet u denken aan verbeeldingskracht en het vermogen om problemen op te lossen, die machines niet kunnen. Het projectteam wil robots de materialen laten hanteren en mensen in een veiligere positie brengen. Op deze manier houden mensen toezicht op het werk van machines en zorgen ervoor dat dit zo nauwkeurig mogelijk gebeurt.
Daarnaast zullen de robotapparaten de energie-efficiëntie van een product, de hoeveelheid broeikasgassen die ze uitstoten, de materialen die ze gebruiken en hun recyclingpercentage kunnen meten, om zo een positieve bijdrage te leveren aan de verwijdering van industrieel afval.
Maar het project heeft ook andere duurzaamheidsdoelstellingen. De onderzoekers willen dat een apparaat dat is getraind voor assemblage, met kleine aanpassingen kan worden gebruikt voor demontage. Dit om wetenschappelijk aan te tonen dat dit handiger is dan een apparaat helemaal opnieuw trainen.
Foto: Konecranes