製造業におけるAI: インテリジェントロボットには次の4つの機能が必要です

インテリジェントロボットはインテリジェント製品の代表的なものです。知能ロボットには、少なくとも以下の 3 つの要素が必要です。1 つは周囲の環境の状態を把握するための知覚要素、2 つ目は外界に反応するための移動要素、3 つ目は知覚要素から得た情報に基づいてどのような行動を取るかを考えるための思考要素です。

ロボットは通常、3つの世代に分けられます。第一世代はプログラム可能なロボットであり、一般的にはオペレーターが作成したプログラムに従っていくつかの単純な反復操作を完了することができます。この世代のロボットは 1960 年代後半から使用され、産業界で広く使用されてきました。

第 2 世代は知覚ロボットであり、適応型ロボットとも呼ばれます。第 1 世代のロボットに基づいて開発され、周囲の環境をさまざまな程度に認識する機能を備えています。

第三世代のロボットは、認識、推論、計画、学習などのインテリジェントなメカニズムを備えており、知覚と行動をインテリジェントに組み合わせることができるため、非特定の環境で動作できます。これをインテリジェントロボットと呼びます。

知能ロボットと産業用ロボットの根本的な違いは、知能ロボットには知覚、認識、判断、計画の機能があることです。したがって、機械の知能は、知覚、認識、理解、判断の機能と、経験と学習の要約の機能の2つのレベルに分けられます。

インテリジェントロボットは用途が多様であるため、システム構造や機能も大きく異なります。ここでは、産業用ロボットの基本的な構造とインテリジェント機能についてのみ紹介します。図2.3は知能ロボットの基本構造を示しています。

▲図2.3 知能ロボットの基本構造

1. 環境認識

インテリジェントロボットの最も注目すべきインテリジェント機能は、外部および内部の認識能力です。

外部環境を知覚する能力は、一連の外部センサー（視覚、聴覚、触覚、近接、力、赤外線、超音波、レーザーなど）で構成される外部知覚システムによって実現され、センサー情報を処理して制御と操作を実現します。これらのセンサーには、衝突センサー、遠赤外線センサー、感光センサー、マイク、光電エンコーダー、焦電センサー、超音波センサー、連続測距赤外線センサー、デジタルコンパス、温度センサーなどが含まれます。

内部認識システムは、ロボット自体の状態を検知する一連のセンサーで構成されており、ロボットの可動部の各座標の位置、速度、加速度、圧力、軌道をリアルタイムで監視し、各部品の力、バランス、温度などを監視できます。

知的知覚システムは、外部環境知覚システムと内部知覚システムから得られる情報から構成されます。システムで使用されるセンサーの種類と数は増加しています。各センサーには特定の使用条件と認識範囲があり、環境や対象物に関する部分的または完全な情報を提供できます。このセンサー情報を有効に活用するには、センサー情報の何らかの統合または融合処理が必要です。異なる種類の情報を複数の形式で処理するシステムがセンサーフュージョンです。

センサー融合技術には、ニューラル ネットワーク、知識工学、ファジー理論など、情報、検出、制御の分野における新しい理論と手法が含まれます。

2. 制御能力

インテリジェント ロボットのシステム制御機能は、インテリジェント制御システムによって実現されます。このシステムのタスクは、ロボットの操作指示プログラムと、知識ベースとエキスパート システムを介して内部および外部センサーからフィードバックされた信号に基づいて、分析と意思決定のためのさまざまなアルゴリズムを識別して適用し、制御指示を発行してロボットを制御し、指定された動作と機能を完了することです。

ロボットに情報フィードバック機能がない場合、ロボットの制御システムはオープンループ制御システムであり、そうでない場合はクローズドループ制御システムです。制御原理に応じて、制御システムはプログラム制御システム、適応制御システム、人工知能制御システムに分けられ、制御動作の形式に応じて、制御システムはポイント制御システムと連続軌道制御システムに分けられます。

この情報を分析および処理し、正しい制御決定を下すには、エキスパート システムのサポートが必要です。エキスパート システムは、センサーから収集されたデータを解釈し、ロボットの状態の説明を導出し、指定された状態から考えられる結果を導出して予測し、動作状態の評価を通じて考えられるシステム障害を診断します。

システム設計の目標と制約に従って、一連のアクションが計画および設計され、結果と計画の差異が監視され、システムの正しい動作を維持するための方法が提案されます。人工知能システムは、従来の制御方法と組み合わせて、知識、ルール、アルゴリズム、パターン認識などのテクノロジーからの多くのサポートを必要とする、閉ループ制御プロセス全体を形成します。

3. 学習能力

インテリジェントロボットに対する要件が高まり続けるにつれて、ロボットが直面する環境は通常予測不可能になり、非構造化環境が主流になってきました。動的かつ複雑な環境において、ロボットが複雑なタスクを完了するには、その学習能力が非常に重要になります。

この場合、ロボットは外部環境や直面するタスクに応じて学習を通じて継続的に自分自身を調整し、環境と相互作用する過程で有用な情報を抽出し、徐々に環境を理解して適応する必要があります。学習を通じて、ロボットの知能レベルは継続的に向上し、予期しない状況に対処できるようになり、設計プロセス中に設計者によって生じた可能性のある欠陥を補うことができます。

したがって、学習能力はロボットが備えるべき重要な能力の 1 つであり、複雑で変化する環境において、環境の理解、計画、意思決定の面でロボットに効果的な保証を提供し、ロボット システム全体の動作効率を向上させます。

4. インダストリアルインターネットへのアクセス能力

すべてのスマート製品と同様に、スマートロボットも将来的にはインダストリアルインターネットの端末となるため、インダストリアルインターネットにアクセスできる必要があります。

通信モジュールはサイバーフィジカルシステム（CPS）の原理に基づいて構築され、内部ではインテリジェント制御システムと統合され、ロボットのすべての動作状態を収集します。外部では、標準フィールドバスとイーサネットカードを介してインターネットに接続され、ロボット間、ロボットと物流システム間、その他のアプリケーションシステム間の統合、および物理世界とサイバー世界の統合を実現します。

インテリジェント IoT システムは、従来の物理世界と情報システムの境界を打ち破り、データをタイムリーで有用な情報に変換し、ユーザーが仮想世界と現実世界のさまざまなリソースを十分に活用できるようにします。

この記事は『スマート製造: 製造業における AI の実装方法』(ISBN: 978-7-111-69931-6) から抜粋したもので、出版社の許可を受けています。