ככה הרובוטים לומדים לחקות בני אדם - מצלמים עובדים ומלמדים מכונות לעבוד
חברת Agile Robots הגרמנית הקימה בית ספר לרובוטים: העובדים מצולמים בזמן ביצוע משימות, המערכת מנתחת את תנועות הידיים והאצבעות והרובוטים מתרגלים אותן אלפי פעמים; המטרה - ללמד מכונות לבצע עבודות שעד היום רק בני אדם ידעו לעשות
רובוטיקה איך מלמדים רובוט לעבוד כמו בן אדם? מתברר שאחת הדרכים הטובות ביותר היא פשוט להראות לו איך עושים את העבודה. חברת Agile Robots הגרמנית מפעילה תוכנית שבה עובדים מצולמים בזמן ביצוע משימות, והמערכת מנתחת את תנועות הידיים והאצבעות שלהם. המידע מועבר למערכות בינה מלאכותית, והרובוטים מתאמנים על הפעולות שוב ושוב בסביבה ממוחשבת, עד שהם מצליחים לבצע אותן בעצמם. המטרה היא להתגבר על אחת הבעיות הגדולות בתחום הרובוטיקה: גם הרובוטים המתקדמים ביותר עדיין מתקשים לבצע פעולות פשוטות יחסית שאדם עושה בלי לחשוב.
החברה ממינכן הקימה לצורך כך את Robot Academy, מעין בית ספר לרובוטים. מנכ"ל החברה ומייסדה, ז'אופנג צ'ן, הסביר בכנס טכנולוגיה בטורינו שבאיטליה כי המכשול המרכזי בפני כניסת רובוטים למפעלים כבר אינו בהכרח החומרה. לרובוטים יש זרועות חזקות, חיישנים משוכללים ומערכות בינה מלאכותית מתקדמות. מה שחסר להם הוא ניסיון מעשי, ובעיקר כמויות גדולות של מידע על האופן שבו בני אדם פועלים בעולם הפיזי.
הפער עצום. אדם שמגיע לעבודה במפעל כבר יודע כיצד להחזיק חפץ, להפעיל כוח במידה הנכונה, להזיז את האצבעות ולהתאים את תנועותיו למצבים משתנים. הוא רכש את היכולות האלה במשך שנים. רובוט, לעומתו, עשוי להזדקק לאלפי ניסיונות כדי ללמוד פעולה אחת, וגם אחרי שהצליח הוא עלול להיכשל אם משנים מעט את מיקום החפץ או את סביבת העבודה.
הרובוטים הולכים לבית הספר
השיטה של Agile Robots מבוססת על שילוב של כמה סוגי מידע. עובדים אנושיים מבצעים פעולות מול מצלמות ומערכות מעקב שמתעדות את תנועות הידיים והאצבעות. המידע מצטרף לנתונים שמגיעים מרובוטים אמיתיים, מסימולציות ממוחשבות וממאגרי תמונות וסרטונים. כך המערכת לומדת לא רק איך נראית פעולה מוצלחת, אלא גם מה צריך לעשות כדי להגיע לתוצאה.
לדוגמה, כשעובד מרים רכיב קטן משולחן העבודה, הוא מתאים באופן טבעי את אחיזת האצבעות לגודל הרכיב ולמשקלו. הרובוט צריך ללמוד את כל השלבים: לזהות את הרכיב, להחליט מאיזה כיוון לגשת אליו, לסגור את האצבעות בכוח המתאים ולהעביר אותו בלי שייפול. אם הרכיב זז מעט, עליו להתאים את התנועה.
החברה אף הציגה הדגמה שבה רובוט מצליח להשחיל חוט במחט, פעולה שדורשת דיוק גבוה במיוחד. בהדגמה הרובוט מנסה שוב ושוב עד שהוא מצליח, בלי שנכתבה עבורו תוכנית ייעודית לביצוע הפעולה הזאת. זו הדגמה מרשימה, אם כי היא עדיין לא מוכיחה שרובוט מסוגל לבצע מגוון רחב של משימות באופן עצמאי ולאורך זמן.
היתרון הגדול של הסימולציות הוא האפשרות לבצע מספר עצום של ניסיונות בלי לבזבז חומרי גלם, לשבור רכיבים או להשבית קווי ייצור. אלא שגם הסימולציות אינן מספיקות לבדן. בעולם האמיתי יש חיכוך, משקל, התנגדות ושינויים קטנים שלא תמיד אפשר לשחזר במחשב. לכן החברה משלבת מידע מהשטח עם האימונים הווירטואליים.
מתי הרובוטים יוכלו להחליף עובדים במפעלים?
Agile Robots אינה חברה קטנה שמציגה רק ניסויים במעבדה. היא נוסדה ב-2018 בידי חוקרים מהמרכז הגרמני לחקר החלל, וכיום היא מעסיקה יותר מ-3,500 עובדים, בהם למעלה מ-2,000 אנשי מחקר ופיתוח. לפי נתוניה, היא כבר התקינה בעולם יותר מ-20 אלף מערכות אוטומציה, בעיקר בתעשיות הרכב, האלקטרוניקה והייצור. חשוב להבחין: מדובר במערכות רובוטיות מסוגים שונים, ולא ב-20 אלף רובוטים דמויי אדם.
החברה מפתחת גם את Agile ONE, רובוט דמוי אדם בגובה 1.74 מטר ובמשקל של כ-69 קילוגרם, שמיועד לבצע משימות במפעלים ובמרכזים לוגיסטיים. הוא מסוגל לשאת מטען במשקל של עד 20 קילוגרם, ומצויד בידיים רובוטיות עם חיישני מגע וכוח. החברה כבר החלה בייצור סדרתי שלו במפעל בגרמניה, אך הדרך מפרויקט ייצור לרובוט שמסוגל להשתלב באופן רחב במפעלים עדיין ארוכה.
- אמרו שהרובוטים יחליפו אותם: אז למה דווקא עכשיו חסרים אלפי עובדי תעשייה?
- בעובי שערה: הרובוטים הזעירים שחשים את החום ומשנים את סביבתם
גם ענקיות הטכנולוגיה מזהות את הפוטנציאל. גוגל DeepMind חתמה במרץ על שיתוף פעולה עם Agile Robots לשילוב מודלי הבינה המלאכותית שלה ברובוטים. הרעיון הוא ליצור תהליך שבו הרובוטים אוספים מידע במהלך העבודה, המודלים משתפרים באמצעות הנתונים, והיכולות המשופרות חוזרות לרובוטים בשטח.
המשמעות הכלכלית עשויה להיות גדולה. רובוט תעשייתי מסורתי מתוכנת בדרך כלל לבצע סדרה מוגדרת של פעולות. שינוי במוצר או בקו הייצור עשוי לדרוש התאמות ותכנות מחדש. רובוט שמסוגל ללמוד מתוך הדגמות ולהסתגל לשינויים יוכל, לפחות בתיאוריה, לבצע הרבה יותר משימות ולעבור ביניהן בעלות נמוכה יותר.
אבל יש כאן גם אירוניה. מי שמלמדים את הרובוטים לעבוד הם העובדים עצמם. הידע המקצועי שלהם, שנצבר במשך שנים, הופך למידע שבעזרתו אפשר לפתח מכונות שיבצעו בעתיד חלק מהעבודה שלהם. לחברות מדובר בהזדמנות לצמצם עלויות ולהתמודד עם מחסור בעובדים. מבחינת העובדים, השאלה היא אילו משימות ייעלמו, אילו תפקידים חדשים ייווצרו וכמה זמן ייקח לרובוטים להגיע לרמת האמינות שנדרשת בעבודה יומיומית במפעל.
