Am discutat la evenimentul de lansare TSM 114 cu invitații noștri despre robotică și posibilul impact al AI-ului:
Marinel Moraru - Robotics Capability Lead @ Accenture ,
Ovidiu Stan - CTO @ Oviso Robotics
Marinel Moraru: Sunt pasionat de tehnologie și asta îmi ocupă tot timpul. Am experiență în zona automatizărilor industriale. Momentan, lucrez în robotică, un domeniu vast, dincolo de un braț robotizat sau de platforme robotizate colaborative. Lucrez într-un proiect al managementului roboților industriali.
Ovidiu Stan (CTO @Oviso Robotics): Despre noi, găsiți mai multe informații pe canalele noastre de YouTube sau pe site. Sunt absolvent de UTCN.
Levente Tamás: Mulțumesc pentru invitație. Am terminat și eu UTCN, apoi m-am axat pe Robotică, mai ales pe zona de percepție și cartografiere. Am un curs pe sisteme autonome și încerc să virez și acolo spre Robotics and AI.
Care sunt caracteristicile unui braț robotic, astfel încât să fie performant și să ruleze 24/24?
Marinel Moraru: În teorie, roboții trebuie să ruleze 24/24. Roboții colaborativi au schimbat foarte mult industria, deoarece permit o programare mai facilă a roboților. Folosim blocuri logice în programare, un fel de programare vizuală. În cazul roboților industriali utilizăm limbaje diferite de programare pentru fiecare tip de robot. Provocarea următorilor ani ar fi realizarea sau adoptarea unui limbaj comun. Există anumite platforme care, prin intermediul unui post-procesor, îți permit să programezi mai multe branduri de roboți, aceasta fiind direcția celor mai multe companii.
Digital Twin este prima versiune a unui robot, iar ce punem în practică este o copie a sa. Cum putem crea o simulare peste Digital Twin?
Ovidiu Stan: Depinde de ce tip de procesare se folosește: vizuală sau nu. Contează foarte mult dacă robotul are physcs engine integrat și dacă acest Digital Twin este făcut bi-direcțional. Asta înseamnă că, dacă intru în mediu CAD, orice mișcare a robotului se vede și în fabrică și invers. Cel mai ușor este de lucrat cu Universal Robots care au așa-zisul echipament RTDE (Real-Time Data Exchange), ceea ce face ca digitalizarea twin să se facă mai ușor.
Marinel Moraru: Vreau să menționez în această direcție importanța conceptului Lights-Out Factory, adică o fabrică unde putem stinge lumina, deoarece nu sunt oameni. În acest context, un Digital Twin este esențial, deoarece putem face simulări și teste înainte de deploymentul efectiv. Putem observa dacă modificările pe care le-am făcut ne opresc de la a face un pas din proces.
Există o colaborare între start-upurile locale și UTCN în zona de robotică? Recent, s-au lansat laboratoarele CREIC Cluj Future of Work, un mediu propice pentru o astfel de colaborare.
Levente Tamás: Avem și astfel de colaborări, chiar eu fiind implicat într-un spin-off de Robotics and AI de la UTCN. Inițiativa CREIC este una foarte bună, deoarece permite colaborarea cu firmele locale. Cred că ar trebui mediatizată mai mult această inițiativă. Acest spin-off a pornit la începutul pandemiei dintr-un proiect de cercetare realizat în parteneriat cu firma internațională Analog Devices. Este un exemplu bun de cercetare ce poate fi transpusă în rezultate practice, vandabile. Am participat și la traininguri de tip Research Valorification Projects. Avem nevoie de astfel de informații ca să dezvoltăm partea de business. Trecem printr-o schimbare de paradigmă când vorbim de Robotică.
Teoretic, un robot poate greși și trebuie corectat. Se dorește ca robotul industrial să învețe din greșeli?
Marinel Moraru: Greșeala e tot a programatorului în momentul de față. Nu am văzut un AI care să programeze roboți și care să fie atât de puternic.
Ovidiu Stan: Un robot industrial execută în principiu un program foarte simplist și nu are cum să dea, de exemplu, din greșeală de un perete. Dacă vorbim de corecție și greșeală, vorbim de Machine Learning, iar peste 99% din roboții industriali rulează un program simplist, iar cei 1% sunt în laboratoarele de cercetare unde se încearcă niște lucruri. Dar nu cred să fie clienți deschiși spre un Machine Learning care să le influențeze producția. Aceștia preferă o ciclicitate foarte simplistă, dar robustă tehnic. Sintaxele pentru roboți industriali sunt niște sintaxe ale unor limbaje foarte vechi. Cam toate au la bază un bunic neorientat către obiect. Pe de altă parte, roboții colaborativi sunt o cu totul altă poveste, ei respectând standardul ISO 15066, fapt care le permite prin lege să lucreze fără garduri.
Levente Tamás: Aș dori să fac o mențiune ce se referă la partea de research de tip Reinforcement Learning (învățarea din propriile greșeli). Există deja firme care folosesc acest tip de învățare pentru roboții industriali.
Ce senzori sunt incluși într-un braț robotic?
Ovidiu Stan: Un braț robotic industrial nu prea are senzori. Prezența acestora la un braț robotic colaborativ depinde de generația din care face parte sau de controler. Poate avea un senzor de torsiune și forță care returnează componente analogice și este montat pe flanșa robotului. Funcție de controler pot avea și anumiți senzori care măsoară curentul consumat din fiecare cuplă. Mai există apoi senzori de temperatură, camere video, camere stereo.
Dacă avem nevoie de un robot care să se deplaseze într-o fabrică, de la ce platformă software pornim?
Marinel Moraru: Pornim de la ROS. Dacă ai precizat că vrem să se deplaseze în fabrică, atunci nu avem GPS. Prin urmare, senzorii de care avem nevoie sunt deja bine integrați în platforma ROS. Mulți avem în casă aspiratoare inteligente. Sunt și acelea un tip de robot ce navighează și evită obstacole.
Levente Tamás: Pe lângă ROS, avem o platformă de la NVIDIA care încorporează și partea de AI. Noi avem un server care ne permite să rulăm un astfel de mediu ce poate părea stufos la o primă vedere. Sunt incluși senzori, NLP și comandă vocală, dar și partea de vision cu AI.
Pentru private cloud, ce servicii folosiți?
Ovidiu Stan: Depinde ce dorim să facem în cloud. Eu prefer niște routere Exon numite și Software for Universal Robots. Am toate datele în cloud și știu că securitatea este dată de hardware-ul Exon.
Marinel Moraru: Când spunem cloud, mă gândesc la Azure sau AWS. Dacă vorbim de AWS, au lansat o soluție numită RoboRunner, o platformă specializată pentru flote de roboți unde putem defini un cloud la nivelul infrastructurii din fabrică. Exon, într-adevăr, îți dă și tehnologia care preia datele, deci și pipeline-ul, felul cum transporți datele de la robot în cloud.
Cum vedeți adaptabilitatea roboților la sarcini noi?
Marinel Moraru: Mereu vom avea o discuție legată de granița fină dintre Machine Learning și AI. Unde se termină una și începe cealaltă? În zona de roboți industriali nu am văzut foarte multe use case-uri unde folosim AI sau unde ar fi nevoie de AI. Îmbunătățirile nu vin de la robot, ci de undeva mai sus de robot, de la un nivel de unde se poate vedea întreaga linie în ansamblu. Mi se va spune că dacă îmbunătățesc un ciclu al acelui robot pot să cresc performanța liniei.
Aveți proiecte UTCN care să implice tinerii în colaborări cu cei de la Future of Work?
Levente Tamás: Colegii de la Mecanică și Robotică au astfel de proiecte, iar noi avem colaborări inclusiv cu Accenture. Eu îi sfătuiesc pe studenți să aleagă robotica, fiind o specializare de viitor.
Ovidiu Stan: Aș dori să aduc o completare la întrebarea legată de AI și Machine Learning. Există o discrepanță din ce în ce mai mare între producție, fabrici care nu vor accepta AI și roboții de tip comercial, de exemplu roboții creați de Samsung care se învârt prin casă și care îți aduc un pahar cu apă. În zona comercială, lucrurile cu siguranță se duc spre Machine Learning, AI și diminuarea erorii.
Ce fel de requirements primiți?
Ovidiu Stan: Clienții cer ceva specific sau echivalent, dacă li se dă explicații. Primești vreo 200-300 de pagini în care se explică tot procesul. Am avut un client la care ne lipsea 0.37 de secunde dintr-un ciclu și era foarte dureros pentru el.
Marinel Moraru: Dacă vorbim de zona de consultanță, clientul nu știe soluția, ci rezultatul la care dorește să ajungă, iar noi încercăm să propunem o soluție. Noi definim caietul de sarcini împreună cu clientul și doar apoi alegem un robot, un furnizor.
În ce direcție merge cercetarea la noi în Cluj?
Levente Tamás: Suntem supuși schimbării de paradigmă condusă de AI. Nu avem încotro. În 5-10 ani, partea de AI va face parte din CV. Ținem pasul cu aceste schimbări, deși e greu uneori.
Vom avea câte un braț robotic în case?
Marinel Moraru: Deja avem mulți roboți prin case, cei care aspiră și dau cu mopul, cei care preiau cereri vocale. Nu e foarte departe momentul când unul din acești roboți va aduce și un pahar cu apă. Nu este un SF. În zona healthcare, ajutor pentru seniori, sunt roboți care îți duc bagajul, care te urmăresc.
Cum vedeți evoluția roboților industriali?
Ovidiu Stan: Cred că se va merge spre fleet management sau Digital Twin. O automatizare 100% a fabricilor nu se va întâmpla. Trebuie să clasificăm piața în două categorii: producătorii de sute de milioane (Pepsi, Coca Cola) și producătorii de la ABC-ul din colț. Pentru ca cei mici să facă pasul e nevoie de cultură la nivel de digitalizare. Vorbeam cu cineva din Danemarca care spunea că, dacă vrei să vinzi ceva în Rusia pentru a eficientiza ceva, e bine să nu spui că le dai un robot care eficientizează paletizarea. E bine să spui că le dai o soluție. Dacă aud de robot, se gândesc la costuri, la know-how. Producătorii mari trebuie să o facă, deoarece nu au de ales.
Marinel Moraru (Robotics Capability Lead @Accenture): În ceea ce privește Management și Controlul Producției, pentru SUA nu am eliminat omul din ecuație, ci încercăm să îl ajutăm pentru a-și face meseria fără prea multe greșeli. E vorba de augmentarea sarcinilor de zi cu zi.
Levente Tamás: În ceea ce privește etica, mulți consideră că roboții elimină oamenii din ecuația forțelor de muncă. Ar trebui să spunem că roboții nu elimină o meserie, ci o transformă, o redefinesc în alt tip de meserie.
Marinel Moraru: Sau putem ajuta să eliminăm un pas din producție care este foarte greu de făcut sau care se desfășoară într-un mediu toxic.