オートデスクのレゴモデル構築ロボットは製造業の未来です

ソフトウェアの巨人のBrickBotプロジェクトは、ロボットが複雑なタスクを自律的に実行する方法を学習する方法を示しています。今のところ、それはレゴです。次のステップは工場です。

オートデスクのレゴモデル構築ロボットは製造業の未来です

サンフランシスコ湾に隣接する海事ビル内の高い天井のある明るいオートマチックラボの小さな白いテーブルの反対側の角に座っている2つのユニバーサルロボットUR10ロボットアームが、1つずつ一緒に働いて、レゴブロックを取り出しています。 6つの小さな四角いビンを、緑色のパッドの所定の位置に慎重にスナップします。

カジュアルな観察者には、これは産業用製造と建設の大きな変化の前兆のようには見えないかもしれませんが、300億ドルの企業であり、世界最大の設計ソフトウェアメーカーの1つであるオートデスクにとっては、まさにそれである可能性があります。 。

具体的には、UR10(かつてはLegoBotと呼ばれていたプロジェクトの主要なアクターですが、現在はBrickBotと呼ばれる法的な理由により、サンフランシスコのトランスアメリカピラミッドに似た初歩的な高さのレゴモデルの構築に自律的に取り組んでいます。超高層ビルの3Dモデルでプログラムされた、2台のロボットは、レゴを一度に1つずつビンから取り出し、緑色のパッドに配置する方法を考え出し、ゆっくりと、しかし確実に正確に所定の位置にクリックします。



過去に、Autodeskの未来的なApplied Research Lab、そのRobotics Lab、および同社のCTOオフィス(OCTO)が、数年後に提供したいと思う可能性のある製品やサービスについて考える作業について詳しく書いてきました。 2017年1月にLegoBotをご覧になるよう招待され、その時点で約4か月間進行中です。そのときの目標は、昨年11月までにオートデスク大学(同社の開発者会議)でロボットがレゴモデルを正常に構築できるようにすることでした。それから3年かそこら以内に、それは産業の準備ができているかもしれません。

言うまでもなく、プロジェクトの進行は計画よりも遅くなりました。これは、専任の科学者が1人しかいないことと、オートデスクが解決しようとしていた問題の一部がひどく酷使されたことが原因の1つです。

しかし今、オートデスクのマシンインテリジェンス責任者であるマイクヘイリー氏は、改名されたBrickBotはついに十分に進んだので、会社はそれについて公に話す準備ができており、ヘイリーのチームが行った作業がすぐに工業生産と建設をより柔軟にする可能性があることについて話しますかつてないほど効率的です。

あなたは私たちのほとんどの顧客と話します、彼らはすべて同じことを扱っています、とヘイリーは言います。どうすればより広範囲のことをより迅速に行うことができ、どのようにサイクルの後半で決定を下し、設計を変更し、そしてどのようにすればよいでしょうか。 。 。ロボットが処理できないために何も問題が発生しない、完全に手付かずの予測可能な環境を構築する必要がないように、工場を設計できますか?

言い換えれば、レゴのモデル構築ロボットはその未来への第一歩であるとオートデスクは信じています。そして、彼らは本当に近づいています。

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[写真:ダニエル・テルディマン]

ダムロボット

BrickBotの出発点は、世界中の製造施設で使用されているロボットの種類は、自動車の製造に使用されているものと同じように、ヘイリーが言うように、信じられないほど馬鹿げているという考えでした。

そのようなロボットは、その機能は優れていますが、特定の場所を溶接するような1つの作業を行うようにプログラムされています。それらはほとんど柔軟性がなく、一般に実際の条件に適応することができません。溶接することになっているオブジェクトが2インチ離れている場合、溶接も2インチずれます。

オートデスクは、産業用クライアントに、目の前にあるものにその場で適応できる、よりスマートなロボットを提供したいと考えています。ロボットは彼らの高次の目標を決して認識していない、とヘイリーは言います。彼らは自分たちが何を達成しようとしているのかについて本当の意味を持っていません。 [BrickBotは]その感覚をシステムに導入することについてです。

ヘイリーと彼のチーム、特にソフトウェアアーキテクトのYotto Kogaは、BrickBotを使用して、人工知能を使用してこのダイナミクスに対処するロボットシステムを設計できることを実証しました。彼らは、レゴの山から構築されたモデルに移行できることを示すことで、ロボットが大量の複雑さを推論して処理することを学ぶことができることを証明できると信じていました。レゴモデルを進めるための手順、正しい方法でそれを把握する方法、および適切に配置するために正しい方向に移動する方法。

カリフォルニア大学バークレー校のロボット工学、自動化、ニューメディアの教授であるケンゴールドバーグにとって、オートデスクの仕事は面白くてエキサイティングです。ゴールドバーグは、ロボットに無数の形状とサイズのオブジェクトをつかむ方法を教えることを目的とした、Dex-Netと呼ばれるシステムを開発している人物として、ヘイリーのグループが取り組んでいる3つの主要なサブタスクを鋭く理解しています。

1つ目は、さまざまな形状とサイズのコンポーネントのビンをつかんで取り出すことです。これは、ほとんどの製造部門に存在する重要な問題です。

2つ目は、これらのコンポーネントを適切に配置することです。どのような種類のアセンブリでも、それを取り出して箱に入れるだけでは不十分だからです、とゴールドバーグは説明します。あなたはそれを特定の方法で保持しなければなりません[そして]それはしばしば再つかみ、それを置き、そしてグリッパーを変えることを必要とします。

これは人々にとって簡単な作業です。私たちの手は物を保持する方法に22の自由度を提供し、手でレゴを回転させることができるからです。しかし、グリッパーを備えたロボットは通常、自由度が1つしかないため、オブジェクトを拾い上げ、カメラで見て、下に置いてから、再度つかむ必要があります。それには物理学の興味深い理解が必要です、とゴールドバーグは言います、どうすればそれを置くことができますか、そしてどのようにグリッパーを動かしてグリッパーとオブジェクトの間の新しい望ましい方向を得ることができますか?

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最後に、ほぼすべての子供がレゴモデルを作成できますが、組み立てをロボットに依頼すると、レンガを必要なだけ正確に接続することが難しいため、微妙な問題が発生します。レンガが1ミリメートルも離れていても、スナップしない場合があります。一緒。

まとめると、これら3つの領域は、研究の観点から非常に興味深いものであるとゴールドバーグ氏は考えています。特に、人気のある想像力を捉えることができるレゴファクターを追加する場合はそうです。

確かに、ヘイリーは、彼がプロジェクトの媒体としてレゴを選んだ理由の1つは、私が[全員]に話しかける何かが欲しかったからだと言います。研究プロジェクトをやっていて、それが人に影響を与えたいのなら、誰もが理解できる言語にしたいと思っています。造船は造船業者を興奮させますが、それだけです。レゴ–誰もが知っています。

[写真:ダニエル・テルディマン]

ビンピッキング

6月初旬、私は8か月ぶりにオートデスクのベイサイドロボティクスラボに戻りました。ヘイリーと古賀は、世界が見る準備ができているバージョンのBrickBotを披露することに熱心でした。

古賀氏は、ロボットがレゴをテーブルの山から拾うのではなく、ビンからモデルを完成させるために必要なレゴを初めてつかむことができたと説明します。これは、工業生産の仕組みの重要な類似点です。そこにたどり着くまでには少し時間がかかり、おそらくプロジェクトが遅れた主な理由の1つでした。

正しい仕事を見つける方法

以前の反復では、ロボットは機械学習を使用してセンサーデータを取得し、カメラ画像を使用して適切なレゴを選択しようとしていたと彼は言います。それではうまくいきませんでした。そこで古賀は、深度情報を追加するために双眼またはステレオビジョンを試しました。うまく機能しましたが、それでも十分ではありませんでした。最後に、約6か月の実験の後、彼は色を読み取ることができる深度センサーを追加しました。

深度センサーは大量のノイズを生成し、データが失われることを意味します。そのため、ロボットがレンガを拾うために手を伸ばすときにビンの写真を複数枚撮り、それらをマージしてノイズを減らすというトリックになりました。時間が経つにつれて、システムは異なる色を区別する方法を学び、したがって、ビンから適切なレゴを選ぶ方法を学びました。

同様に、BrickBotは、個々のピースをつかむ方法、それを下に置いて再配置する方法、そして最後にそれを再び持ち上げて所定の位置にスナップする方法を学びました。ロボットアームの1つの端には、レゴをつかんで他のレンガの上に置くための取り外し可能なツールがあります。そして、そのツールは、産業環境でツールを切り替えることができることを表しています、とヘイリーは言います。アイデアは、このすべてを適応させることができれば、ロボットを追加しても複雑さは増さない、とヘイリー氏は言います。システムはそれを行う方法を学ぶ必要があります。

正方形や長方形から山羊の形をしたレンガまで

その一部は、正方形、長方形、車輪、ミニチュアの人々、山羊の形をしたレンガなど、あらゆる種類のレゴのピースを処理する方法を知るようにシステムに教えることです。なぜなら、産業界では、コンポーネントにはあらゆる形状とサイズがあります。プロジェクトの初期段階では、BrickBotはそれを行うことができませんでしたが、今では、異常な何かに遭遇した場合、ますます恐れることがないように見えます。実験の1つでは、ヤギを[ビン]に入れました、とヘイリーは言います。システムはヤギで訓練されていませんでしたが、それでも80%の時間で合理的に対処することができました。

確かに、ヘイリーは認めています、BrickBotはまだ研究プロジェクトです。まだ製品ではありませんが、順調に進んでいます。私たちがここで働きたい方法は、このコンセプトのような未来に向けたアイデアを思いつくのが好きだと彼は言います。次に、オートデスク内で一定量の作業を独自に行い、実行していることの実現可能性を精査したところまで到達します。それがまさに今の私たちの姿です。このことは実行可能です。

次のステップの1つは、システムが、与えられた段階的なモデル構築手順の範囲外で動作できるようにすることです。インテリジェントロボットは、把持や把持などの効率が私たちとは根本的に異なるため、おそらく人間とは異なる一連のステップを選択するという考えがあります。産業環境では、ロボットは人間の方法で物を組み立てるようにプログラムされていますが、もっと良い方法があるかもしれません。ヘイリーのチームは、それがプロジェクトの主要な次のステップであると考えています。

[写真:ダニエル・テルディマン]

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しかし実際には、BrickBotの次の段階は、システムの工業規模バージョンを工場に導入する共同研究パートナーになることをいとわないオートデスクの顧客を見つけることです。

カリフォルニア大学バークレー校のゴールドバーグ校は、オートデスクのこれまでの進歩は印象的だと考えていますが、レゴのモデル構築ロボットは業界に適用できますが、決して直線ではないと警告しています。それが鍵だ、とゴールドバーグは一般的にこの種の研究について語っています。これらの実験を行うことは非常に重要ですが、費用効果の高い方法でこれらを実践できるようになるまでには、かなりの道のりがあります。ロボットに組立ラインの1つのステップを実行することを学ばせることは、非常にエキサイティングです。このように複数のステップを実行することで、さらにエキサイティングになります。しかし、それには時間がかかります。

ヘイリーは同意しません。しかし彼は、テクノロジーを前進させるために顧客と協力し始める時だと考えています。秘訣は、幅広い自動車メーカー、飛行機メーカー、建設会社、およびその間のすべての人の中から適切な顧客を見つけ、数年間の実験のためにそれを工場に持ち込むための青信号を取得することです。結局のところ、世界のほぼすべての主要企業は、数え切れないほどの小さな服装は言うまでもなく、オートデスクのツールを使用しています。

それらの企業の中には、テクノロジーの最先端を目指しているタイプのものもあれば、より標準的な最新世代のロボットテクノロジーを求めているものもあります。ヘイリーのチームは、最先端のテクノロジーを競争上の優位性と見なしている前者のグループをパートナーに期待しています。

彼らは、「私たちはあなたたちと一緒に働きたいです」と言います。ヘイリーは主張します。 「それは製品ではないことがわかりましたが、その一方で、皆さんと一緒に何かを発見することができます。それが何か素晴らしいものに変わった場合、それをリードするのは私たちです。」