Siemens agrega inteligencia artificial a la lógica de control

Siemens agrega inteligencia artificial a la lógica de control
Demostración de Siemens del concepto de ‘agarre flexible’ usando inteligencia artificial y procesamiento de redes neutonales.

¿Cómo sería si un robot pudiera ajustar automáticamente su agarre en base al tamaño y forma del objeto? En otras palabras, un robot que pudiera ajustarse para sostener un objeto sin dejarlo caer de la misma manera que lo hacen los humanos. Según Siemens, esto es bastante posible, y todo se reduce a incorporar inteligencia artificial (IA) basada en redes neuronales.

Las redes neuronales son una tecnología que imita el cerebro humano en lo que hace a reconocer patrones complejos. Dentro de este contexto, Siemens considera que agregando inteligencia artificial vía redes neuronales a los programas de control tradicionales, que fueron diseñados para ejecutar una tarea establecida, se podrán ampliar las capacidades del sistema para cambiar en base a los parámetros del producto o proceso. En pocas palabras: las máquinas se vuelven naturalmente flexibles.

Siemens presentó recientemente un módulo que incorpora capacidades de inteligencia artificial en el controlador SIMATIC S7-1500 y el sistema ET 200MP de E/Ss. Con este módulo S7-1500 TM NPU (Neural Processing Unit), Siemens lleva la inteligencia artificial directamente al controlador. El módulo se puede usar a nivel de campo en la máquina, donde es necesario tomar decisiones determinísticas, rápidas y confiables, ya que permite la transferencia de experticia humana a la máquina mediante entrenamiento.

"Con inteligencia artificial podemos entrenar, reconocer y ajustar para conseguir una maquinaria más flexible", comentó Colm Gavin, de Siemens. "¿Qué es preferible: tener 10 máquinas que empaqueten 10 tipos diferentes de productos, o una sola herramienta capaz de acomodar distintos paquetes y diferentes tamaños y ajustarse automáticamente a un nuevo formato?"

El módulo S7-1500 TM NPU utiliza un sistema neuronal entrenado en una tarjeta SD. Los usuarios pueden conectar sensores compatibles con Gigabit Ethernet y USB 3.1, tales como cámaras y micrófonos, a las interfaces integradas del módulo. Los datos de la CPU transmitidos por el bus de backplane se pueden usar también como datos de entrada. Los resultados del procesamiento son evaluados luego en el programa de la CPU.

Por ejemplo, en una línea de empaque, las botellas bajan rápidamente por una cinta transportadora y, si el sistema está entrenado para ‘pasa/falla’, en el momento en que algo se sale de tolerancia, falla. Utilizando inteligencia artificial en el entrenamiento de las redes neuronales para reconocer mil millones de imágenes de cada combinación posible, un sistema de visión podrá descifrar las reglas por sí mismo.

Según Gavin, los beneficios del módulo S7-1500 TM NPU incluyen:

  • Flexibilidad – Facilita el manejo de objetos desconocidos sin necesidad de una programación que insume muchos recursos.
  • Calidad – El conocimiento experto en chequeos de calidad rápidos y confiables puede ser transferido directamente al módulo gracias al entrenamiento de mayor nivel de una red neuronal.
  • Mayor eficiencia – Las máquinas pueden responder de manera flexible y automática a situaciones que alguna vez requerían intervención manual, lo que reduce paradas y aumenta la disponibilidad.
  • Rentabilidad – El módulo permite la detección temprana de problemas en la producción, evitando el costo de reelaboración o incluso descarte del producto.

El módulo encuentra aplicaciones en robótica, aseguramiento de la calidad y monitoreo de condiciones, y puede haber muchas más. En la reciente PACK EXPO, Siemens presentó un robot con ‘agarre flexible’ utilizando inteligencia artificial que, observando la forma de un objeto, calcula el punto óptimo de agarre de la pinza. Una vez determinado ese punto de agarre, la inteligencia artificial le dice a dónde ir. "No es necesario programar el robot ya que la inteligencia artificial hace posible el agarre de objetos con formas y posiciones arbitrarias", explicó Gavin, quien agregó que la capacidad de imitar la mano humana en manufactura tiene un enorme potencial de negocio.

Modificado por última vez en Martes, 19 Mayo 2020 18:36
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