Seeing Machines proširuje umjetnu inteligenciju usmjerenu na čovjeka na industrijsku robotiku

Seeing Machines unapređuje tvorničku automatizaciju umjetnom inteligencijom usmjerenom na čovjeka u industrijskoj robotici

Seeing Machines (LSE:SEE) potpisao je ugovor o naprednom razvoju s globalnim poduzećem za industrijsku tehnologiju. Ovaj ugovor predstavlja stratešku prekretnicu za tvrtku. Njime proširuje svoje vlasničke mogućnosti umjetne inteligencije usmjerene na čovjeka na industrijsku robotiku i tvorničku automatizaciju. Seeing Machines prethodno se prvenstveno usredotočio na sustave sigurnosti u prometu u automobilskom sektoru, upravljanju voznim parkovima, terenskim vozilima i zrakoplovstvu.

Povezivanje sigurnosti u prometu i tvorničke automatizacije

Projekt je usmjeren na izgradnju sustava za provjeru koncepta u proizvodnim okruženjima. Inženjeri će integrirati tehnologiju Perception Map tvrtke u industrijsku robotiku. Zahvaljujući tome, automatizirani strojevi mogu bolje tumačiti prisutnost ljudskih operatera i njihova kognitivna stanja.

Industrijska automatizacija uvelike se oslanja na programabilne logičke kontrolere (PLC) i distribuirane upravljačke sustave (DCS). Međutim, konvencionalnim upravljačkim sustavima nedostaju intuitivne mogućnosti osjeta prisutnosti ljudi. Ugradnjom naprednog računalnog vida Seeing Machines stvara sigurnije radno okruženje za suradnju. Ova integracija poboljšava interakciju ljudi i robota u sigurnosno kritičnim proizvodnim zonama.

Strateško širenje tržišta izvan automobilskih primjena

Ovaj ugovor postavlja temelje za širu suradnju u tvorničkoj automatizaciji. Širenje na industrijsku robotiku omogućuje tvrtki Seeing Machines diversifikaciju komercijalnog portfelja. Osim toga, tvrtka koristi postojeće intelektualno vlasništvo bez odvraćanja pozornosti od svoje osnovne djelatnosti u prometu.

U suvremenoj proizvodnji sigurnosno instrumentirani sustavi (SIS) štite operatere od opasnih strojeva. Integracija praćenja ljudi u stvarnom vremenu u upravljačke sustave omogućuje strojevima predviđanje ljudske pogreške. Kao rezultat toga, automatizirane linije mogu dinamički prilagoditi rad prije nego što dođe do sigurnosnih opasnosti.

Investicijska perspektiva i putanja rasta

Za ulagače ovaj ugovor signalizira značajno proširenje adresabilnog tržišta za Seeing Machines. Ulazak u tvorničku automatizaciju otvara mogućnosti prihoda među novim skupinama industrijskih kupaca. Međutim, u objavi nisu navedeni konkretni financijski uvjeti, očekivani prihodi ni obvezujući rokovi komercijalizacije.

Neposredna vrijednost ovog ugovora leži u tehničkoj validaciji, a ne u trenutačnim financijskim povratima. Širi komercijalni učinak ovisi o pretvaranju ovog dokaza koncepta u implementaciju velikih razmjera. Nadalje, Seeing Machines i dalje ostvaruje rast prihoda unatoč negativnom novčanom toku iz poslovanja i kontinuiranim neto gubicima. Tehnički pokazatelji upućuju na podržavajući zamah dionice iznad glavnih pomičnih prosjeka. Međutim, dugoročna vrijednost uvelike ovisi o postizanju održive profitabilnosti.

Tehnički uvidi u tehnologiju percepcije usmjerenu na čovjeka

Seeing Machines koristi više od 25 godina istraživanja ljudskih čimbenika za izgradnju svojih modela umjetne inteligencije. Njegova platforma objedinjuje optičke senzore, ugrađenu obradu na rubu mreže i algoritme računalnog vida.

Tok signala započinje optičkim senzorima i hardverom za vid koji prikupljaju vizualne podatke u stvarnom vremenu. Ugrađene jedinice za obradu na rubu mreže obrađuju te neobrađene vizualne ulazne podatke izravno na razini uređaja. Zatim algoritmi Perception Map i umjetne inteligencije za ljudske čimbenike analiziraju usredotočenost operatera, umor i putanju kretanja. Naposljetku sustav izravno prenosi determinističke upravljačke parametre u logiku tvorničke automatizacije i PLC-a ili DCS-a.

Kada je integriran u okvire tvorničke automatizacije, sustav kontinuirano prati pažnju radnika, umor i fizičku blizinu. Standardne automatizacijske mreže primaju te ulazne podatke o percepciji kao determinističke upravljačke parametre. Stoga upravljačka arhitektura može automatski promijeniti brzinu robota ili aktivirati zaustavljanje u nuždi.

Scenarij rješenja iz stvarnog svijeta: sigurnost u suradničkim radnim ćelijama

Zamislimo automatiziranu automobilsku montažnu liniju na kojoj ljudski tehničari rade zajedno s teškim industrijskim robotima. Tradicionalne sigurnosne postavke oslanjaju se na fizičke ograde ili osnovne svjetlosne zavjese za zaustavljanje rada.

Uvođenjem tehnologije Perception Map tvrtke Seeing Machines, sustav za nadzor ćelije kontinuirano procjenjuje usredotočenost radnika i putanje njihova kretanja. Ako tehničar u blizini aktivne robotske ruke pokazuje znakove ometenosti, sustav šalje prekidni signal sigurnosnom PLC-u. DCS zatim usporava robota umjesto da aktivira potpuno zaustavljanje u nuždi. Na taj način ovaj ciljani odgovor sprječava skupe zastoje u proizvodnji, a istodobno održava sigurnost radnika.