Une étude conceptualise l'Industrie 6.0 basée sur GenAI avec une démonstration réussie en essaim

Depuis la révolution industrielle, les processus de fabrication n’ont cessé d’évoluer en fonction des avancées technologiques. Les innovations récentes, notamment dans les domaines de la robotique, de l’impression 3D et de l’apprentissage automatique, pourraient bientôt faciliter de nouveaux changements, établissant potentiellement une nouvelle génération de normes industrielles.

Les chercheurs du laboratoire de robotique intelligente de Skoltech ont récemment présenté leur vision de la future génération industrielle, qu'ils ont surnommée Industrie 6.0. Leur vision, exposée dans un article publié sur le arXiv serveur de préimpression, a été testé lors d'une première démonstration utilisant de vrais systèmes informatiques et robotiques.

« Nous avons été inspirés par nos récentes réalisations en matière d'IA générative et ses applications en robotique », a déclaré à Tech Xplore Dzmitry Tsetserukou, auteur superviseur de l'étude. « Cette année, nous avons développé plusieurs systèmes révolutionnaires, dans lesquels GenAI a contribué à résoudre des problèmes qui exigeaient auparavant beaucoup de ressources humaines en matière de codage. Cela m'a fait repenser la compréhension classique de la façon dont les choses sont fabriquées, ce qui a abouti au concept de l'Industrie 6.0. »

Alors que beaucoup associent le terme « révolution industrielle » à la première révolution industrielle, marquée par l’avènement de la machine à vapeur, de nombreuses autres étapes ont depuis marqué d’autres révolutions dans l’industrie. La deuxième révolution industrielle, qui a eu lieu entre 1870 et 1914, a été alimentée par la découverte de l’électricité et la synthèse chimique de nouveaux matériaux, qui ont conduit à l’introduction de chaînes d’assemblage et à une production de masse.

La troisième révolution industrielle, en revanche, est désormais définie comme se produisant entre les années 1960 et les années 2000, avec le développement des premiers ordinateurs, robots, appareils électroniques et, éventuellement, d'Internet. Ces progrès ont ouvert de nouvelles possibilités de communication et permis l’automatisation de diverses tâches dans les environnements industriels.

« La Quatrième Révolution Industrielle, ou Industrie 4.0. C'est le concept proposé par le fondateur et président du Forum économique mondial, le professeur Klaus Schwab en 2016 », a déclaré Tsetserukou. « En un mot, l'Industrie 4.0 prône la fabrication intelligente. Il existe quatre types fondamentaux de technologies de rupture pour rendre cela possible : l'IoT (connectivité des robots, 5G, jumeaux numériques), l'intelligence (apprentissage automatique), les robots mobiles autonomes (AMR), et la fabrication additive (imprimantes 3D, etc.). »

Les théoriciens estiment que nous avons désormais commencé à évoluer vers une cinquième génération d’industrie (c’est-à-dire l’Industrie 5.0), dans laquelle les humains et les machines collaboreront étroitement au sein du même environnement. Cette nouvelle phase est associée au développement de robots collaboratifs, de jumeaux numériques, de techniques d'apprentissage profond et d'autres outils récemment développés qui améliorent la coopération entre les utilisateurs humains et les machines.

Même si les machines et les outils informatiques devraient jouer un rôle plus important à ce stade, les tâches cognitives et décisionnelles exigeantes devraient toujours être exécutées par des experts humains. En informatique, cette inclusion des humains dans les tâches est appelée « humain dans la boucle ».

« L'Industrie 6.0, le concept que je propose, exploite l'IA générative et un essaim de robots hétérogènes, où l'humain est hors du coup », a expliqué Tsetserukou. « Toutes les étapes, depuis la conception du plan (modèle CAO) jusqu'à l'assemblage, se font de manière autonome.

« La seule information qui vient d'un humain est l'idée du produit donnée sous forme de texte, d'image ou de message vocal, le résultat est le produit prêt (modèle d'entrée à sortie). L'IA générative dans le cloud (GenAI) supervise la conception et la fabrication. processus, tandis que chaque robot, équipé d'IA, fonctionne de manière indépendante dans un environnement dynamique.

Essentiellement, Tsetserukou envisage une main-d'œuvre hiérarchique basée sur des machines, dans laquelle les modèles cloud GenAI guident les stratégies globales exécutées par d'autres modèles informatiques et systèmes robotiques. Le document expose ses idées pour l’avenir de l’industrie, tout en soulignant sa robustesse et sa durabilité. Dans le scénario entièrement automatisé qu'il décrit, les articles fabriqués sont analysés à chaque étape du processus de fabrication, y compris l'assemblage et les tests de produits.

« Lorsqu'un dysfonctionnement est identifié, Cloud GenAI trouve l'endroit où il s'est produit et la raison. Les agents d'IA superviseront les procédures de réparation et de maintenance des équipements. Ils seront également responsables de l'évaluation de la qualité du produit, en fournissant des commentaires sur les performances du produit, en discutant. avec l'utilisateur si ses attentes sont satisfaites », a déclaré Tsetserukou.

« Les « travailleurs » clés dans les usines de nouvelle génération sont des essaims de robots cognitifs hétérogènes. Des robots industriels, collaboratifs, mobiles, humanoïdes, des drones ainsi que des machines CNC pilotées par l'IA et des imprimantes 3D s'associent pour réaliser la fabrication optimale et rapide des produits conçus. produit. »

Dans son article, Tsetserukou prévoit également l'invention d'un convoyeur dit volant. Il suggère qu'au lieu d'être assemblés horizontalement sur des tables ou sur des convoyeurs industriels classiques, les produits pourraient être fabriqués verticalement et transportés vers différentes stations par des équipes de robots volants.

« Lorsque Henry Ford a inventé le convoyeur à bande pour l'assemblage, il a révolutionné la production de masse », a expliqué Tsetserukou. « Cela a également conduit à une disposition horizontale des usines. J'ai proposé un convoyeur volant où la livraison des composants peut être effectuée dans n'importe quelle direction par un essaim de drones autonomes. Cela peut potentiellement conduire à des processus plus optimaux, comme une disposition verticale des usines. , ressemblant à une agriculture verticale, les drones peuvent faire équipe avec des robots mobiles autonomes pour gérer une large gamme de charges utiles.

Dans la vision de Tsetserukou, des robots volants livreraient des objets à une cellule robotique. Dans cette cellule, ils seraient traités mécaniquement, après quoi ils seraient ramenés au sol, où ils seraient soumis à des contrôles de qualité et finalement stockés.

« L'Industrie 6.0 exploite les jumeaux numériques contrôlés par GenAI (usine d'IA virtuelle) », a déclaré Tsetserukou. « Nous formons des robots dans un monde numérique et transférons l'apprentissage dans un monde réel (Sim-To-Real). L'Industrie 6.0 suggère également que chaque robot cognitif peut enseigner à d'autres robots physiques et virtuels (Real-to-Sim-to-Real) et partager les ensembles de données collectés.

En plus de présenter son concept pour l'Industrie 6.0, Tsetserukou a effectué une première démonstration de sa technologie sous-jacente, qui a été développée par 11 chercheurs du laboratoire ISR dirigé par le docteur. l'étudiant Artem Lykov, le Dr Miguel Altamirano Cabrera et le doctorat. étudiant Mikhaïl Konenkov.

« Dans le scénario, un humain donne l'ordre de concevoir et de fabriquer une pince robotique. LLM génère le code Python exécutable pour obtenir la géométrie planaire de l'objet », a déclaré Tsetserukou. « Dans l'étape suivante, l'IA génère un script STL 3D pour les composants de la pince et l'envoie à une imprimante 3D. Dès que les composants sont imprimés, le fichier avec leurs positions et instructions d'assemblage est généré. Le robot collaboratif UR10 avec la pince Robotiq saisit le poignée d'une plaque métallique contenant des composants de l'imprimante 3D et la charge sur le drone.

Les chercheurs ont introduit des matériaux magnétiques à la fois dans les drones et dans l’imprimante 3D, car cela leur permettait de détacher la plaque métallique en cas de besoin. Grâce à cette plaque, le drone pourrait livrer des composants à une cellule d'assemblage robotique, où deux bras robotiques UR3 les manipuleraient, créant finalement le produit final. Notamment, l’arbre comportemental de tous ces co-bots a été planifié par un modèle GenAI.

« Nous avons mesuré le temps nécessaire aux ingénieurs CAO pour créer le dessin et le temps passé à chaque étape du processus par les humains et l'Industrie 6.0 », a déclaré Tsetserukou. « Étonnamment, nous avons obtenu un avantage considérable avec un facteur d'amélioration moyen de 4,4. GenAI a généré des conceptions CAO 3D 47 fois plus rapides que ses homologues humains, accomplissant la tâche en 30 secondes. »

Lors de leur première démonstration, les chercheurs ont également découvert que les drones pouvaient également livrer et assembler des objets plus rapidement que les agents humains. À mesure que les systèmes robotiques et les outils informatiques continuent de s’améliorer, ces délais observés pourraient être encore réduits dans les années à venir.

« En plus de la pince robotique, GenAI a conçu avec succès un moulin à café, des verres, des ciseaux et même un corps quadricoptère », a déclaré Tsetserukou. « Cela ne signifie pas que la conception est parfaite et optimale, mais cela prouve que GenAI a un fort potentiel pour apprendre à fournir une conception de haute qualité à l'avenir. Ainsi, nous pouvons réaliser un produit personnalisé et unique pour chaque utilisateur. de production de masse. »

L'article récent de cette équipe de chercheurs propose une prévision possible de l'avenir de l'industrie dans laquelle les humains ne sont plus impliqués dans la fabrication réelle des produits. Tetserukou et ses collègues mènent actuellement des études supplémentaires explorant le rôle que les technologies émergentes pourraient éventuellement jouer dans les processus industriels.

« Si nous élargissons l'idée, nous pouvons imaginer que les usines de l'Industrie 6.0 collaboreront entre elles pour créer et mettre à jour un ensemble de données mondial, tout en partageant les architectures de réseaux neuronaux les plus performantes pour les tâches spécifiques afin de maintenir une plate-forme pour les architectures GenAI adaptées à l'industrie.  » a ajouté Tsetserukou.

« Nos futures recherches seront consacrées à l'optimisation des processus dans l'Industrie 6.0, basée sur l'IA, permettant la fabrication de produits plus sophistiqués. Les modèles VLM et LMM les plus avancés seront intégrés pour améliorer la capacité cognitive de l'essaim robotique hétérogène, afin qu'ils puissent fonctionner dans un environnement dynamique et encombré.