ロボット工学の未来：人間とロボットのコラボレーション

IoT テクノロジー、ロボット、人間が相互運用されると、高度なロボット機能が実現され、新しいアプリケーションが生まれ、ひいては新しいビジネス チャンスが生まれます。相互運用性の課題はまだ存在しますが、それを克服するための解決策は存在します。

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今日、センサー駆動の革命により、ロボットは暗記学習マシンから認知協力者へと変化しています。彼らは、人間、他の機械、そしてそれらが存在するデジタル環境を含む動的な連続体における重要なリンクとなっています。

センサー誘導による人間とロボットのコラボレーションの潜在的なメリットは、作業員の保護や生産性の向上から、革新的なアプローチによる新たな収益源の創出まで、多岐にわたります。

自動化の連続体によってサポートされる共同作業環境には、多様な参加者と大量のデータが含まれており、これらが組み合わさっていくつかの重大な課題が生じます。幸いなことに、これらの問題は、自動化の継続を可能にする同じテクノロジーを使用して解決できます。これらの課題には以下が含まれます。

課題1: 人間の協力者へのアプローチ

「脆弱な」人間が強力なロボットと一緒に働くのは危険です。これまで、この脆弱性は、人間がロボットの近くで作業することを禁止したり、シールドやガードレールでロボットを隔離したり、別の部屋に配置したりすることで最小限に抑えられてきました。しかし、協働環境では、人間がパートナーロボット（協働ロボットまたは「コボット」とも呼ばれる）と一緒に時間を過ごすことが増えるため、この分離戦略はもはや実行可能ではありません。

さらに、協働ロボットは、周囲の状況を理解し、その中で安全に動作するために、さまざまなセンサーや AI などのテクノロジーを活用しています。同時に、新しいロボットが動作する環境には、複数のセンサーを集中的に使用する IoT デバイスが搭載されており、今後もさらに増える予定です。

多くの人は IoT とロボット工学を別の分野とみなしているため、2 つの分野間の相乗効果は深く探究されていません。しかし、IoT と産業用ロボットを組み合わせると、ロボットによるモノのインターネット、つまり IoRT が実現します。

課題2: データ過多への対処

機械の認識レベルが上がるにつれて、産業環境ではセンサーから得られるデータがますます豊富になってきていますが、従来のコンピューティング フレームワークでは対応しきれないことが多く、ロボットによって強化された労働力のメリットが相殺されてしまいます。多くのアプリケーションでは、データをクラウドにプッシュして処理することはもはや現実的ではありません。

解決策はエッジにあります。人工知能と膨大な量のデータへのアクセスにより、ロボットを含むエッジデバイスは人間よりも速く意思決定を行うことができます。ロボットがより多くのタスクを実行し、より多くの意思決定を自律的に行​​えるようになるにつれて、エッジでのコンピューティングの必要性が高まっています。限界的な生産性が向上します。

たとえば、エッジで収集され処理されたデータによって駆動される「自己認識型」ロボットは、自身の差し迫った故障の可能性を検出できます。危険にさらされたロボットは、組立ライン上の他のロボットと通信して自動的にシャットダウンすることができ、一方、他のロボットはリアルタイムでワークフローを調整して、不足している「作業者」を補うことができます。生産は減速したが、止まることはなかった。人間の協力者が必要な修理を行うと、システムはフルスピードでの動作を再開します。

課題3: エンドツーエンドのネットワークセキュリティ

ロボットがよりモバイル化、協調化、エッジ常駐化、接続化されるにつれて、データが豊富なエコシステムがハッカーの標的になる可能性があります。企業はマルウェア、ランサムウェア、生産遅延、業務中断などの被害を受ける可能性があります。さらに、強力なロボット システムに対するサイバー攻撃も、深刻な物理的セキュリティの問題を引き起こします。

解決策は何でしょうか? サイバーセキュリティに対する包括的なエンドツーエンドのアプローチです。システム インテグレーターは、潜在的なアクセス ポイントを特定し、脆弱なターゲットを強化するために、インストールするマシンとそれらが動作する全体的な環境を理解する必要があります。ロボットオペレーターの IT チームが関与し、脅威を積極的に監視し、セキュリティ対策を更新する必要があります。

デバイスが悪意のある人の手に渡って危険なものになる可能性を排除するために、セキュリティはデバイスのライフサイクルの終了後も拡張される必要があります。時代遅れのエッジデバイスが取引プラットフォームに時々登場し、ハッカーがそれを安価に購入してリバースエンジニアリングすることがあります。したがって、改ざん防止対策を施したり、機密ソフトウェアを消去したりしてリバースエンジニアリングを不可能にするデバイスを廃止することが重要です。

課題4: コスト

高度なテクノロジーと新しいビジネス モデルがロボット工学における規模の経済を推進しています。これは、産業用ロボットの見込み客の 53% がコストを最大の課題として挙げていることを考えると朗報です。 Robots-as-a-Service (RaaS) の台頭により、より多くのメーカーがサービスプロバイダーとなり、顧客が需要に応じて運用ユニットの数を拡大できるようになりました。

RaaS やリースなどの新しいビジネス モデルは、コストを削減し、顧客が自動化のためにロボットを使用する際の障壁を取り除くのに役立ちます。

コンピューティング、データ通信、ストレージの進歩により、少ないリソースでより多くのことを実現できるようになりました。これにより、ロボットのプログラミング、革新的なユースケースの設計、エネルギー要件の削減が容易になります。ムーアの法則はトランジスタの数にはもはや当てはまらないと主張する人もいますが、より多くの機能を低価格で実現できるため、コンピューティングのコストに関しては依然として適用されます。

要約する

センサー技術、コンピューティング能力、エッジ処理における前例のない進歩により、ロボットに強力な AI 機能を提供できますが、これにはエコシステム参加者全員間の安全で柔軟な接続性と相互運用性が不可欠です。ロボットは、他のロボットだけでなく、さまざまな IoT、エッジ、クラウド、分析ツール、その他のデバイスにも簡単に接続できる必要があります。

現在まで、ロボット工学と IoT コミュニティは、それぞれ異なるものの、非常に関連のある目標によって推進されてきました。 IoT はユビキタスなセンシング、監視、追跡サービスに重点を置いていますが、ロボット工学コミュニティは生産活動、インタラクション、自律動作に重点を置いています。これら 2 つの分野を統合することで、ロボットはタスクをより適切に実行できるようになり、分析や AI による意思決定に使用できるデータが増えることになります。このように、エッジ コンピューティングは人間と機械のより緊密なコラボレーションへの扉を開きます。