Amazon уже имеет более полумиллиона роботов, работающих в центрах выполнения заказов каждый день. Эти роботы выполняют множество задач, таких как хранение запасов, заполнение заказов и сортировка посылок, в зонах с физическими и виртуальными барьерами, которые не позволяют им взаимодействовать с людьми в центре выполнения заказов.
Роботов держат подальше от загруженных этажей, где сотрудники Amazon постоянно перемещают поддоны по переполненному полу, усеянному колоннами и другими препятствиями, чтобы обеспечить безопасность рабочих и обеспечить быстрое движение роботов.
Тем не менее, на этаже центра исполнения есть задания, например, перемещение 10% товаров, заказанных в магазине Amazon Store, которые слишком длинные, широкие или громоздкие, чтобы поместиться в контейнерах компании или на ее конвейерных лентах. Для этих задач требуется робот, который может использовать искусственный интеллект и компьютерное зрение, чтобы перемещаться по хаотичному полу предприятия, не подвергая риску ни одного работника.
Этот робот также должен иметь возможность беспрепятственно интегрироваться в существующие центры выполнения Amazon, не нарушая задачи, которые сотрудники Amazon выполняют каждый день.
«Мы не разрабатываем технологию ради технологии, — сказал Сиддхартха Шриниваса, директор Amazon Robotics AI. «Мы хотим разрабатывать технологии с конечной целью, позволяющей нашим сотрудникам выполнять свою работу лучше и безопаснее. Если мы не реализуем бесшовную сквозную интеграцию, люди не будут использовать нашу технологию».
Amazon в настоящее время тестирует несколько десятков роботов, которые могут делать именно это, в некоторых из своих центров выполнения заказов. Руководитель отдела восприятия искусственного интеллекта Amazon Robotics Бен Кадлек руководит разработкой искусственного интеллекта для этих роботов, которые были развернуты для предварительного тестирования того, сможет ли робот хорошо транспортировать неперевозимые предметы.
Эти роботы способны понимать трехмерную структуру мира и то, как эти структуры различают в нем каждый объект. Затем робот может понять, как этот объект будет вести себя, основываясь на своих знаниях о структуре. Это понимание, называемое семантическим пониманием или пониманием сцены, наряду с данными LiDAR и камеры, позволяет роботу отображать окружающую среду в режиме реального времени и принимать решения на лету.
«Когда робот делает снимок мира, он получает значения пикселей и измерения глубины», — сказал Лайонел Геген, специалист по машинному обучению Amazon Robotics AI. «Значит, на таком расстоянии он знает, что в пространстве есть точки — какое-то препятствие. Но это единственное знание, которым обладает робот без семантического понимания».
Семантическое понимание заключается в том, чтобы научить робота брать точку в пространстве и решать, является ли эта точка человеком, капсулой, колонной, вилочным погрузчиком, другим роботом или любым другим объектом, который может находиться в радиусе выполнения. Затем робот решает, неподвижен этот объект или движется. Он учитывает всю эту информацию при расчете наилучшего пути к месту назначения.
В настоящее время команда Amazon работает над моделями прогнозирования, которые помогут роботу лучше предсказывать пути людей и других движущихся объектов, с которыми он сталкивается. Они также работают над тем, чтобы помочь роботам лучше взаимодействовать с людьми.
Робототехники Amazon надеются, что если им удастся запустить полномасштабное развертывание этих автономных роботов, то они смогут применить полученные знания к другим роботам, выполняющим другие задачи. Компания уже начала развертывание автономных роботов на своих складах. Ранее в этом году компания представила своего первого автономного мобильного робота Proteus .
Будьте в курсе в удобном формате, присоединяйтесь: TG-канал и ВК
Бесплатная служба распространения новостей для научных организаций и стартапов
hello@technovery.com