LONDON (IT BOLTWISE) – DeepMind hat mit RoboBallet eine KI entwickelt, die die Koordination von Fertigungsrobotern revolutioniert. Diese Technologie ermöglicht es Robotern, ihre Aufgaben effizient zu planen und Kollisionen zu vermeiden, was die Produktionsprozesse erheblich beschleunigt.
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Die Koordination von Robotern in der Fertigung ist eine komplexe Herausforderung, die bisher viel manuelle Programmierung erforderte. DeepMind hat mit RoboBallet eine KI-Lösung entwickelt, die diesen Prozess automatisiert und optimiert. RoboBallet nutzt Graph Neural Networks, um die Beziehungen zwischen Robotern, Aufgaben und Hindernissen zu analysieren und so effiziente Bewegungsabläufe zu planen.
Die Herausforderung besteht darin, dass Roboter nicht nur ihre Aufgaben effizient erledigen müssen, sondern auch Kollisionen vermeiden sollen. RoboBallet löst dieses Problem, indem es die Aufgabenverteilung, die Zeitplanung und die Bewegungsplanung gleichzeitig optimiert. Diese drei Aspekte sind entscheidend für die Effizienz in der Fertigung und werden nun durch die KI automatisiert.
Ein wesentlicher Vorteil von RoboBallet ist seine Skalierbarkeit. Während herkömmliche Methoden bei zunehmender Komplexität schnell an ihre Grenzen stoßen, wächst der Rechenaufwand bei RoboBallet nur linear mit der Anzahl der Aufgaben und Hindernisse. Dies macht die Technologie besonders attraktiv für den industriellen Einsatz, wo viele Roboter gleichzeitig arbeiten.
Die Anwendung von RoboBallet in realen Fertigungsumgebungen zeigt vielversprechende Ergebnisse. In Tests mit physischen Robotern konnte die KI die Effizienz der Arbeitsabläufe erheblich steigern. Darüber hinaus ermöglicht RoboBallet eine flexible Gestaltung der Arbeitszellen, indem es in Echtzeit alternative Layouts und Roboterkonfigurationen simuliert.
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