I vantaggi dell’IA nei robot mobili autonomi raccontati da Boaglio di MiR
23/09/2019
robot mobili autonomi MiR AI Boaglio

L’unione tra robotica, automazione e intelligenza artificiale porta nuovi modelli di business e radicali cambiamenti nei flussi di lavoro. Nell’evoluzione rappresentata dai robot collaborativi, secondo Davide Boaglio, Area sales manager Italy di Mobile Industrial Robots, l’intelligenza artificiale consente in particolare ai cobot di osservare e imparare dai gesti umani, creando un archivio dei processi appresi, il machine learning.

“Nel caso specifico della logistica, l’IA rappresenta solo una singola tessera di un mosaico ben più grande – spiega Boaglio -, poiché la robotica e l’automazione tramite l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale potranno sostituire la figura umana nelle sue mansioni più elementari, permettendo al contempo ai lavoratori di svolgere compiti di maggior valore. In MiR abbiamo saputo combinare motion control, robotica e intelligenza artificiale per creare un prodotto destinato alla logistica che guarda verso la sicurezza, l’affidabilità e la completa autonomia”.

I robot mobili autonomi (AMR) di MiR sono in grado di sollevare e trasportare diversi tipi di carichi, alleviando il personale da compiti di trasporto pesanti, monotoni e ripetitivi. Tuttavia, da solo il robot non può più bastare: sebbene possa disporre del più sofisticato software, non sarà difatti mai in grado di reagire correttamente a seconda delle situazioni percepite, ma lo farà prevedibilmente sempre allo stesso modo.

robot mobili autonomi AMR MiR

“In ambienti complessi e altamente dinamici, come quelli in cui coesistono veicoli a guida automatica (AGV) che non possono deviare dal loro percorso fisso o carrelli elevatori guidati dal personale, la capacità di manovra del robot può essere limitata. I meccanismi di sicurezza degli AGV sono generalmente limitati a soste forzate quando si incontrano ostacoli, lo stesso può succedere per gli AMR. Con l’introduzione dell’IA nella programmazione nei nostri AMR, ogni dispositivo può avere molte più reazioni generate dalla possibilità di valutare la situazione di volta in volta. Ad esempio, su un percorso di movimentazione stabilito, nell’arco temporale di 8 ore, il robot si può trovare davanti a moltissime variabili: incroci con altri dispositivi, materiale temporaneamente presente sulla linea di percorso, persone in movimento, ecc. Normalmente il robot è costretto a tentare di aggirare l’ostacolo oppure fermarsi o retrocedere e attendere la condizione favorevole, invece il robot dotato di IA può, in tempo reale, decidere in base alla situazione se deviare il percorso, ricalcolarlo completamente oppure attendere brevemente per poi riprendere il movimento”.

Grazie a funzionalità di IA incorporate nel software, MiR ha sviluppato un sistema che utilizza, oltre che sensori, telecamere e scanner laser presenti sui robot, anche telecamere fisse posizionate in punti strategici. “Le telecamere fisse MiR AI Camera interagendo con gli AMR fungono da ‘terzo occhio’ – illustra Boaglio – e sono in grado di comunicare tutte le variabili di percorso da una prospettiva fissa, fornendo in anticipo al robot i dati utili per prevedere gli ostacoli e decidere ogni tipo di manovra differente da quelle di routine. Eventuali incroci con angolo di visuale cieca, avvicinamento di persone o altre situazioni possono essere superate senza problemi massimizzando il livello di sicurezza e ottimizzando la pianificazione di percorso”.

Le telecamere MIR sono inoltre conformi a tutte le normative di tutela della privacy del GDPR, dal momento che non vi è acquisizione di immagini né riprese video vere e proprie. Le sequenze riprese vengono infatti elaborate in forme, dimensioni e colori, quindi classificate in categorie specifiche, come oggetti fissi o in movimento, tipologie di informazioni che l’occhio umano non può impiegare per un ipotetico riconoscimento, ma che vengono utilizzate per le decisioni che il robot dovrà prendere per proseguire l’itinerario.

robot mobili autonomi logistica MiR

“I robot mobili autonomi che incorporano funzionalità di IA aiuteranno a trasformare i luoghi di lavoro in ambienti dinamici, guidati dai dati – spiega quindi Boaglio -. Le scansioni di percorso e le variabili acquisite tramite sensori del singolo robot o da sensori remoti saranno condivise in tempo reale tra i robot della flotta. Grazie a questo modello di condivisione dei dati ogni robot ha essenzialmente accesso ai sensori di ogni altro robot o telecamere fisse che gli forniranno una visione molto più dettagliata dell’ambiente. Questo processo permetterà alla flotta di robot di prendere decisioni sugli itinerari o di conoscere eventuali ostacoli consentendo una pianificazione di percorso più efficiente”.

Come risultato si avranno luoghi di lavoro più sicuri e probabilmente più vivibili, conclude quindi Boaglio, poiché robotica e automazione assolveranno i compiti più gravosi, talvolta pericolosi e meno redditizi. Le risorse potranno così dedicarsi a mansioni più gratificanti o laddove sia necessaria la gestione e valutazione esclusivamente umana. “Ricordiamoci che lo ‘human factor’ ben difficilmente potrà essere sostituito dall’IA: l’uomo sarà sempre al centro e dovrà assolvere la progettazione e gestione di macchine sempre più ‘pensanti'”.

Ideato nel 2016 il Piano Nazionale Industria 4.0 negli anni ha seguito l’evolversi dell’implementazione nel nostro Paese delle tecnologie abilitanti,…