機械的な組み立ては、製造において最も時間のかかるプロセスの つであり、エンジニアが作成した正しい組み立て図に大きく依存します。 したがって、人的要因、つまりエラーの可能性があります。 したがって、製造業での人工知能の使用は、ほとんどの場合両手を広げて歓迎されました。
メカニカル アセンブリの計画には、いくつかのスケッチをスケッチするだけでは不十分です。これは複雑なパズルであり、任意の D 形状と、現実世界のアセンブリに必要な厳密に制限されたモーションを操作することを意味します。
エンジニアの作業を容易にし、潜在的なエラーを回避するために、MIT のコンピューター サイエンスおよび人工知能研究所 (CSAIL)、Autodesk Research、およびテキサス A&M 大学の研究者は、正確で効率的で、かつ自動で製品を組み立てる方法を開発しました。広範囲の複雑なアセンブリに一般化できます。
開発されたアルゴリズムは、いくつかの段階で構成されるアセンブリの順序を考慮し、その後、各ステップを実装するための可能な方法を探します。
このために、研究チームは経験的にテストされた工業用アセンブリの大規模なデータベースを用意しました。 新しい方法は、科学者によって収集されたほとんどすべてのタスクを解決することができ、回転ユニットとドッキングユニットの組み立て時に大きな利点があります。 たとえば、アルゴリズムは、50 個の部品で構成されるエンジンの組み立て計画を数分で作成できます。
「 つの特定の製品専用の単一の組立ラインの代わりに、部品がどのように順序付けられて移動されるかを自動的に判断できるようになり、完全に適応可能なセットアップが可能になります」と、MIT CSAIL の大学院生であり、紙。
「おそらく、 つの組立ラインをさまざまな製品に使用できます。
私たちはこれを、非常に製品固有の従来の多量混合アセンブリとは対照的に、小バッチ混合アセンブリと考えています。」
このプロジェクトの可能な開発方向の つは、オブジェクトを収集するための物理的なロボット設備の作成です。
つまり、最終的な結果は、人間の介入なしにすべてを適応的に組み立てることができる組立ラインです。
ウクライナがロシアの侵略者と戦うのを助けることができます。 これを行う最善の方法は、ウクライナ軍に資金を寄付することです。 セーブライフ または公式ページから NBU.
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