پروتکل های گذشته
در دهه گذشته، سیستم‌های صنعتی شاهد تغییرات بزرگی در ساختارهای دارای سیم و بدون سیم خود بوده‌اند. اکنون با وجود شبکه‌های حسگر بدون سیم صنعتی که در صنایع نفت و گاز، داروسازی و نظارت / کنترل در فرآیند استفاده می‌شوند، می‌توان به راحتی شاهد انقلاب صنعتی چهارم بود.
حتما بخوانید: اتوماسیون صنعتی چیست؟ (راهنمای جامع)
در این مقاله در خصوص پیاده‌سازی و فواید استفاده از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) در ارتباط با سیستم‌های رباتیک پیچیده‌ای بحث و گفتگو می‌کنیم که در اتوماسیون صنعتی از آنها استفاده می‌شود.
آشنایی با رباتیک استفاده شده در نرم افزار های اتوماسیون
در طیف گسترده‌ای از صنایع، از ربات‌های صنعتی برای انجام کارهای تکراری، دشوار و دقیق استفاده شده است. ربات‌ها همچنین نیاز به مداخله انسان در کارهایی که بالقوه برایشان خطرناک هستند را برطرف کرده‌اند.
به عنوان مثال، ربات‌های صنعتی شش محوره می‌توانند کار رنگ آمیزی ماشین را به شکلی موثر و سودمند انجام دهند. سایر اپلیکیشن‌های مبتنی بر رباتیک‌ها شامل بسته‌بندی‌های خودکار، عملیات خودکار سازی ماشین‌های صنعتی، آزمایش برد مدار، فلزکاری و جوشکاری است.
دقت بالای این دستگاه‌ها آنها را قادر ساخته است تا در انجام وظایف‌شان با نرخ خطای پایین، خصوصا در مقایسه با خطوط مونتاژی که در آنها از نیروی انسانی استفاده می‌شود، بسیار موفق باشند. به وسیله ترکیبی از ارتباطات با بازدهی نسبتا بالا، تاخیر کم و قابلیت اطمینان بالا سبب شده است تا IIoT به اوج خود برسد.
سلسله مراتب معمول برای کنترل
این مفهوم طی دهه 90 با مفهوم «ربات‌های شبکه‌ای» توسعه یافته است که در آن مجموعه‌ای از ربات‌ها را می‌توان از راه دور و از طریق شبکه ارتباطی با سیم یا بدون سیم کنترل کرد. IoRT شامل 3 لایه در معماری خود است که عبارتند از:
- لایه سخت‌افزار
- لایه شبکه
- لایه اپلیکیشن و لایه سرویس
لایه سخت‌افزار شامل سنسورها، عملگرها و رباتیک‌های مختلفی است که می‌توانند از راه دور تجهیزات را نظارت و کنترل کنند (مثلا ربات‌ها، وسایل نقلیه، تجهیزات الکترونیکی، لوازم خانگی و غیره).
لایه شبکه یا روترها (مسیریاب) و کنترل‌گرها می‌توانند عملیات ذخیره‌سازی داده‌های ابری و اشکال مختلف پروتکل‌های بدون سیم که در آنها ایستگاه‌های پایه برای پردازش داده‌های پیچیده‌تر به ابر متصل می‌شوند را، آسان‌تر کنند.
پروتکل‌های IoT به منظور پردازش داده‌های سبک برای تاخیر کم، بازدهی انرژی و ارتباط متمرکز ایجاد شده‌اند. از برخی پروتکل‌های داده برای ربات‌هایی مانند MQTT ،CoAP ،XMPP ،IPv6 ،UDP ،DTLS ،AMQP ،uLP و LLAP.1 استفاده می‌شود.
هوش مصنوعی در دنیای امروز
ورود AI و ML به اتوماسیون صنعتی
برای استفاده از نرخ داده‌های بزرگ و تعداد زیادی گره‌های سنسوری، مقدار زیادی از داده‌ها باید در سیستم IoRT پردازش شوند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند به دلیل توانایی ذاتی‌شان در یادگیری از داده‌ها، این کار را به شکلی منحصر به فرد انجام دهند. اپلیکیشن‌های رباتیک که دارای ML یکپارچه هستند عبارتند از:
- دید ربات
- هدایت ربات
- رباتیک میدانی
- رباتیک انسان نما
- حرکت پاها
- مدل سازی دینامیک وسیله نقلیه
- رباتیک‌های پزشکی و جراحی
- هدایت ربات متحرک در زمین‌های ناهموار
یادگیری ماشینی برای اصلاح تعامل ربات با محیط‌های دینامیک
رباتیک‌های قدیمی به‌لحاظ سنتی برای محیط‌های ساکن با نتایج قابل پیش‌بینی و برای استفاده در موقعیت‌های از پیش تعیین شده برنامه‌نویسی و طراحی شده‌اند.
البته که وقتی ربات باید با تجهیز پویای دیگری تعامل داشته باشد و یا موقعیتی را پیش‌بینی کند، چالش‌های جدیدتری پیش می‌آیند. انواع رویکردهای مختلف برای برنامه‌نویسی ربات‌ها به منظور ارائه خدمت در این محیط‌ها وجود دارند. از جمله یادگیری تقلیدی و یادگیری تقویتی.
در یادگیری تقلیدی، ربات می‌تواند یاد بگیرد چگونه به شکلی سودمند و بر اساس بازخورد از حرکات قبلی و تعامل با محیط خود، حرکت کند. در آموزش حرکتی، می‌توان حرکات دستی ربات را برای بازخورد و یادگیری ثبت کرد.
همچنین ربات می‌تواند از طریق یادگیری تقلیدی توسط عملیات کنترل از راه دور آموزش ببیند. برخی مثال‌ها در عملیات از راه دور عبارتند از: مریخ نورد و عمل جراحی از راه دور.
در یادگیری تقویتی، ربات می‌تواند کار خود را با برنامه‌ای سخت برای انجام کار و ارتقای خودش بر اساس بازخوردهای مثبت و منفی از محیط آغاز کند. در این حالت ربات می‌تواند کارهای جدیدی را یاد بگیرد که قبلا فقط با هدف غیرمستقیم نشان داده شده بود (مثلا پریدن، راه رفتن سریع و غیره).
اپلیکیشن‌های یادگیری ماشینی در تنظیمات صنعتی
بسیاری از اپلیکیشن‌های صنعتی صرفا به انجام وظایف تکراری با کمترین تغییر و درجات آزادی برای حرکت نیاز دارند. در بسیاری از موارد همکاری انسان- ربات می‌تواند صورت گیرد که به‌موجب آن انسان‌ها و ربات‌ها قسمت‌های از پیش تعیین‌شده یک کار خاص را انجام می‌دهند.
آینده IIoT نیز شامل کارخانه‌های کاملا خودکار است که می‌توان آنها را از راه دور و از طریق اتصال بی‌سیم ایمن کنترل کرد.
اپلیکیشن‌های دید ماشینی می‌توانند از طریق رویکرد مبتنی بر پیکسل یا مبتنی بر ویژگی، بازرسی دیداری انجام دهند که در آن پیکسل‌ها دستکاری می‌شوند تا اطلاعات مربوط به نقص دستگاه مانند خراش، زبری سطح و حباب‌ها را به دست آورند.
در هر صورت می‌توان از الگوریتم یادگیری ماشینی مناسب نه تنها برای آموزش بلکه برای تشخیص خطا و طبقه‌بندی دقیق معایب هر قطعه استفاده کرد.
الگوریتم یادگیری ماشینی و عمیق در صنعت
مزایای AIو ML برای رباتیک‌ها
الگوریتم‌های یادگیری عمیق، در آینده IIoT به شدت ادغام خواهند شد. خط تولید یک کارخانه کاملا خودکار بدون استفاده از الگوریتم‌های یادگیری برای انجام کارهای روزمره و همچنین کار طولانی مدت، امکان‌پذیر نیست. به همین علت ما به AI و ML نیاز داریم.
