Seeing Machines paplašina uz cilvēku vērsto mākslīgo intelektu industriālajā robotikā

Seeing Machines veicina rūpnīcu automatizāciju ar uz cilvēku orientētu mākslīgo intelektu industriālajā robotikā

Seeing Machines (LSE:SEE) ir noslēdzis progresīvas izstrādes līgumu ar globālu industriālo tehnoloģiju uzņēmumu. Šis līgums ir stratēģiski nozīmīgs pavērsiens uzņēmumam. Tas paplašina tā patentētās uz cilvēku orientētā mākslīgā intelekta spējas industriālās robotikas un rūpnīcu automatizācijas jomā. Iepriekš Seeing Machines galvenokārt koncentrējās uz transporta drošības sistēmām autobūves, autoparku, bezceļu transportlīdzekļu un aviācijas nozarēs.

Transporta drošības un rūpnīcu automatizācijas savienošana

Projekta mērķis ir izveidot koncepcijas pārbaudes sistēmu ražošanas vidēm. Inženieri integrēs uzņēmuma Perception Map tehnoloģiju industriālajā robotikā. Tādējādi automatizētās iekārtas varēs labāk interpretēt cilvēka operatora klātbūtni un kognitīvo stāvokli.

Industriālā automatizācija lielā mērā balstās uz programmējamiem loģiskajiem kontrolleriem (PLC) un sadalītām vadības sistēmām (DCS). Tomēr tradicionālajām vadības sistēmām trūkst intuitīvu cilvēka uztveršanas spēju. Iegulstot progresīvu datorredzi, Seeing Machines rada drošāku sadarbības darba vidi. Šī integrācija uzlabo cilvēka un robota mijiedarbību ražošanas zonās, kur drošība ir kritiski svarīga.

Stratēģiska tirgus paplašināšana ārpus autobūves lietojumiem

Šis līgums veido pamatu plašākai sadarbībai rūpnīcu automatizācijas jomā. Ieejot industriālās robotikas tirgū, Seeing Machines var diversificēt savu komerciālo portfeli. Turklāt uzņēmums izmanto jau esošo intelektuālo īpašumu, nenovēršot uzmanību no pamatdarbības transporta jomā.

Mūsdienu ražošanā ar drošību saistītās instrumentācijas sistēmas (SIS) aizsargā operatorus no bīstamām iekārtām. Integrējot reāllaika cilvēku izsekošanu vadības sistēmās, iekārtas var paredzēt cilvēka kļūdas. Tādējādi automatizētās ražošanas līnijas var dinamiski pielāgot darbību, pirms rodas drošības apdraudējumi.

Ieguldījumu perspektīva un izaugsmes trajektorija

Investoriem šis līgums liecina par būtisku Seeing Machines potenciālā tirgus paplašināšanos. Ieeja rūpnīcu automatizācijas jomā paver ieņēmumu iespējas jaunu industriālo klientu vidū. Tomēr paziņojumā nav norādīti konkrēti finanšu nosacījumi, paredzamie ieņēmumi vai saistības attiecībā uz komercializācijas termiņiem.

Šā līguma tūlītējā vērtība ir saistīta ar tehnisko validāciju, nevis tūlītēju finansiālu atdevi. Plašāka komerciālā ietekme būs atkarīga no šīs koncepcijas pārbaudes pārejas uz plaša mēroga ieviešanu. Turklāt Seeing Machines turpina palielināt ieņēmumus, neraugoties uz negatīvu pamatdarbības naudas plūsmu un ilgstošiem neto zaudējumiem. Tehniskie rādītāji liecina par atbalstošu akcijas cenas dinamiku virs galvenajiem slīdošajiem vidējiem. Tomēr ilgtermiņa vērtējums lielā mērā būs atkarīgs no spējas sasniegt ilgtspējīgu rentabilitāti.

Tehnisks ieskats uz cilvēku orientētā uztveres tehnoloģijā

Seeing Machines izmanto vairāk nekā 25 gadu pētījumus cilvēkfaktoru jomā, lai izstrādātu savus mākslīgā intelekta modeļus. Tā platforma apvieno optiskos sensorus, iegulto perifēro apstrādi un datorredzes algoritmus.

Signāla plūsma sākas ar optiskajiem sensoriem un redzes aparatūru, kas reāllaikā uztver vizuālos datus. Iegultās perifērās apstrādes ierīces šos neapstrādātos vizuālos ievaddatus apstrādā tieši ierīces slānī. Pēc tam Perception Map un Human Factors AI algoritmi analizē operatora uzmanību, nogurumu un trajektoriju. Visbeidzot sistēma pārraida determinētus vadības parametrus tieši uz rūpnīcu automatizācijas sistēmu un PLC vai DCS loģiku.

Integrējot sistēmu rūpnīcu automatizācijas struktūrās, tā nepārtraukti seko darbinieku uzmanībai, nogurumam un fiziskajam tuvumam. Standarta automatizācijas tīkli saņem šos uztveres datus kā determinētus vadības parametrus. Tādēļ vadības arhitektūra var automātiski mainīt robota ātrumu vai aktivizēt avārijas apturēšanu.

Reāls risinājuma scenārijs: drošība kopīgās darba šūnās

Aplūkosim automatizētu autobūves montāžas līniju, kurā cilvēki tehniķi strādā līdzās smagiem industriālajiem robotiem. Tradicionālie drošības risinājumi balstās uz fiziskiem žogiem vai vienkāršiem gaismas aizsargiem, kas aptur darbību.

Ieviešot Seeing Machines Perception Map tehnoloģiju, darba šūnas uzraudzības sistēma nepārtraukti izvērtē darbinieka uzmanību un kustības trajektorijas. Ja tehniķim aktīvas robotizētās rokas tuvumā parādās uzmanības novēršanas pazīmes, sistēma nosūta pārtraukšanas signālu drošības PLC. Pēc tam DCS palēnina robotu, nevis aktivizē strauju avārijas apturēšanu. Tādējādi šī mērķētā reakcija novērš dārgu ražošanas dīkstāvi, vienlaikus saglabājot darbinieku drošību.