Seeing Machines proširuje veštačku inteligenciju usmerenu na čoveka na industrijsku robotiku

Seeing Machines unapređuje fabričku automatizaciju veštačkom inteligencijom usmerenom na čoveka u industrijskoj robotici

Seeing Machines (LSE:SEE) potpisao je ugovor o naprednom razvoju sa globalnim preduzećem iz oblasti industrijske tehnologije. Ovaj sporazum predstavlja stratešku prekretnicu za kompaniju. Njime se njene vlasničke mogućnosti veštačke inteligencije usmerene na čoveka proširuju na industrijsku robotiku i fabričku automatizaciju. Seeing Machines se ranije prvenstveno fokusirao na sisteme za bezbednost u transportu u automobilskom sektoru, voznim parkovima, terenskim vozilima i avijaciji.

Povezivanje bezbednosti u transportu i fabričke automatizacije

Projekat je usmeren na izgradnju sistema za proveru koncepta u proizvodnim okruženjima. Inženjeri će integrisati tehnologiju kompanije Perception Map u industrijsku robotiku. Zahvaljujući tome, automatizovane mašine mogu bolje da tumače prisustvo ljudskog operatera i njegova kognitivna stanja.

Industrijska automatizacija u velikoj meri se oslanja na programabilne logičke kontrolere (PLC) i distribuirane upravljačke sisteme (DCS). Međutim, konvencionalnim upravljačkim sistemima nedostaju intuitivne mogućnosti detekcije ljudi. Ugradnjom naprednog računarskog vida, Seeing Machines stvara bezbednije radno okruženje za saradnju. Ova integracija unapređuje interakciju čoveka i robota u bezbednosno kritičnim proizvodnim zonama.

Strateško širenje tržišta izvan primene u automobilskoj industriji

Ovaj sporazum postavlja temelje za širu saradnju u oblasti fabričke automatizacije. Širenje na industrijsku robotiku omogućava kompaniji Seeing Machines da diversifikuje svoj komercijalni portfolio. Osim toga, kompanija koristi postojeću intelektualnu svojinu bez skretanja pažnje sa osnovnog poslovanja u oblasti transporta.

U savremenoj proizvodnji, bezbednosno instrumentisani sistemi (SIS) štite operatere od opasnih mašina. Integracija praćenja ljudi u realnom vremenu u upravljačke sisteme omogućava mašinama da predvide ljudsku grešku. Kao rezultat toga, automatizovane linije mogu dinamički da prilagode rad pre nego što dođe do bezbednosnih rizika.

Perspektiva ulaganja i putanja rasta

Za investitore, ovaj ugovor signalizira značajno proširenje adresibilnog tržišta kompanije Seeing Machines. Ulazak u fabričku automatizaciju otvara mogućnosti za prihode od novih baza industrijskih klijenata. Međutim, u saopštenju nisu navedeni konkretni finansijski uslovi, očekivani prihodi ni obavezujući rokovi za komercijalizaciju.

Neposredna vrednost ovog ugovora leži u tehničkoj validaciji, a ne u trenutnim finansijskim povratima. Širi komercijalni uticaj zavisi od prelaska sa provere koncepta na primenu velikih razmera. Pored toga, Seeing Machines nastavlja da ostvaruje rast prihoda uprkos negativnom operativnom novčanom toku i kontinuiranim neto gubicima. Tehnički pokazatelji ukazuju na podržavajući zamah akcija iznad glavnih pokretnih proseka. Međutim, dugoročna procena vrednosti u velikoj meri zavisi od ostvarivanja održive profitabilnosti.

Tehnički uvid u tehnologiju percepcije usmerenu na čoveka

Seeing Machines koristi više od 25 godina istraživanja ljudskih faktora za izgradnju svojih AI modela. Njena platforma objedinjuje optičke senzore, ugrađenu obradu na ivici mreže i algoritme računarskog vida.

Tok signala počinje tako što optički senzori i hardver za vid prikupljaju vizuelne podatke u realnom vremenu. Ugrađene jedinice za obradu na ivici mreže obrađuju ove sirove vizuelne ulaze direktno na nivou uređaja. Zatim algoritmi Perception Map i Human Factors AI analiziraju fokus operatera, umor i putanju kretanja. Na kraju, sistem direktno prenosi determinističke upravljačke parametre u logiku fabričke automatizacije i PLC ili DCS sistema.

Kada se integriše u okvire fabričke automatizacije, sistem neprekidno prati pažnju radnika, umor i fizičku udaljenost. Standardne automatizacione mreže primaju ove ulaze percepcije kao determinističke upravljačke parametre. Zbog toga upravljačka arhitektura može automatski da promeni brzinu robota ili aktivira zaustavljanje u nuždi.

Primer rešenja iz stvarnog sveta: bezbednost u radnim ćelijama za saradnju

Zamislimo automatizovanu automobilsku montažnu liniju na kojoj ljudski tehničari rade zajedno sa teškim industrijskim robotima. Tradicionalne bezbednosne postavke oslanjaju se na fizičke ograde ili osnovne svetlosne zavese za zaustavljanje rada.

Uvođenjem tehnologije Seeing Machines Perception Map, sistem za nadzor ćelije neprekidno procenjuje fokus radnika i putanje njegovog kretanja. Ako tehničar pokaže znake ometenosti u blizini aktivne robotske ruke, sistem šalje signal za prekid bezbednosnom PLC-u. DCS zatim usporava robota umesto da aktivira potpuno zaustavljanje u nuždi. Zahvaljujući tome, ovaj ciljano usmeren odgovor sprečava skupe zastoje u proizvodnji, uz očuvanje bezbednosti radnika.