أخبار

يشهد قطاع التصنيع تحولاً جوهرياً في كيفية تفاعل الأنظمة الروبوتية مع العالم المادي. فمن خلال الابتعاد عن نماذج البرمجة التقليدية والجامدة نحو أنظمة تتسم باللدونة الشبيهة بالخلايا العصبية، تعالج FANUC وGoogle الحاجة المتزايدة للصناعة إلى المرونة والتخصيص. تجمع هذه الشراكة بين خبرة FANUC العميقة في الأجهزة الصناعية وقدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة من Google، وتستهدف على وجه التحديد دمج الذكاء الاصطناعي المادي في بيئات الإنتاج في أمريكا الشمالية.

في صميم هذه المبادرة يكمن تطبيق التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) لتمكين الروبوتات من استيعاب البيانات البيئية، إدراك المحيط، والتفاعل ديناميكياً مع اختلافات العمليات. على عكس الأنظمة القديمة التي تعتمد على مهام ثابتة ومبرمجة مسبقاً، تستخدم هذه الروبوتات من الجيل التالي الذكاء الاصطناعي المجسد لاتخاذ قرارات مستقلة، مما يحسن بشكل كبير الكفاءة التشغيلية والإنتاجية. علاوة على ذلك، فإن دمج نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مستعد لإحداث ثورة في كيفية تفاعل المهندسين مع الآلات المادية، مما يسمح بترجمة تعليمات اللغة الطبيعية إلى منطق تحكم روبوتي معقد. من المتوقع أن يؤدي هذا التقارب بين النماذج متعددة الوسائط والتعلم الصفري إلى تقليل وقت البرمجة بشكل كبير وتخفيض حاجز نشر الأتمتة المرنة.

تعتمد الشراكة بشكل كبير على إطار عمل نظام تشغيل الروبوت (ROS)، وهو برنامج وسيط مفتوح المصدر يعمل كأساس لتطبيقات الروبوتات الحديثة. من خلال العمل كبروتوكول اتصال، يسمح ROS للمطورين بسد الفجوة بين "العقول الرقمية" المدربة في البيئات المحاكاة ونشر الأجهزة في العالم الحقيقي. هذا الترابط حاسم، حيث يوفر لغة موحدة لأجهزة الاستشعار والمحركات، مما يلغي الحاجة إلى برمجة مخصصة ومجزأة عبر المكونات المختلفة. من خلال Intrinsic—شركة تابعة لـ Google مخصصة لتطوير منصة ROS—يسعى التعاون إلى ضمان أن تصبح الأنظمة القائمة على ROS هي المعيار للاعتماد الصناعي على نطاق واسع.

بالنسبة للمهندسين الذين يتطلعون إلى تحسين البنى القديمة باستخدام الحوسبة الحديثة، تسلط هذه الشراكة الضوء على أهمية الروبوتات القابلة للتطوير والمحددة بالبرمجيات. أما بالنسبة لأولئك الذين يحافظون على الأنظمة القديمة، تظل المكونات الاحتياطية عالية الجودة ضرورية لاستقرار شبكة الإنتاج الأوسع. يضمن الوصول إلى الأجهزة الموثوقة، مثلقطع غيار GE Series 90-30/90-70أوبطاقات VME، أن دمج قدرات الذكاء الاصطناعي الجديدة لا يأتي على حساب الموثوقية التشغيلية الحالية.

بينما يواصل المصنعون المطالبة بحلول أكثر ذكاءً تعتمد على البيانات، سيكون دمج خبرة الذكاء الاصطناعي الرقمية والمعرفة الصناعية المادية أمراً حاسماً في سد الفجوة بين المنطق المحاكى والعمليات الصناعية في العالم الحقيقي. لا تسرع هذه الشراكة القدرات التقنية للأنظمة الروبوتية فحسب، بل تحدد أيضاً معياراً جديداً لكيفية تمكن المصنعين من التنقل في الانتقال نحو أرضيات المصانع الذاتية والمرنة والذكية حقاً.

كتبتها: ستيفاني ليونيدا، صحفية تقنية ذات خبرة ومحللة صناعية تتمتع بخبرة تزيد عن 12 عاماً في توثيق تطور التصنيع الذكي والروبوتات الصناعية والتحول الرقمي لأرضيات المصانع العالمية.