Publié le 2024-02-29 10:00:00. AgiBot, une entreprise spécialisée dans la robotique intelligente, a franchi une étape importante en déployant avec succès son système d’apprentissage par renforcement dans une usine de production réelle, ouvrant la voie à une automatisation plus flexible et efficace dans l’industrie manufacturière.
- Le système d’apprentissage par renforcement en environnement réel (RW-RL) d’AgiBot permet aux robots d’acquérir de nouvelles compétences en quelques minutes, réduisant considérablement les temps de déploiement et les coûts.
- Cette technologie s’adapte aux variations de production, maintenant une qualité industrielle constante et un taux d’achèvement de 100 %.
- Le déploiement réussi a été réalisé en collaboration avec Longcheer Technology sur une ligne de production pilote.
Les chaînes de fabrication de précision sont traditionnellement tributaires de systèmes d’automatisation rigides, nécessitant une conception complexe des outils, des réglages minutieux et des reconfigurations coûteuses. Même les solutions combinant vision artificielle et contrôle de force rencontrent des difficultés liées à la sensibilité des paramètres, aux délais de mise en œuvre et à la complexité de la maintenance. AgiBot propose une alternative innovante.
Le système RW-RL d’AgiBot permet aux robots d’apprendre et de s’adapter directement sur le lieu de production. En seulement quelques dizaines de minutes, ils peuvent maîtriser de nouvelles tâches, assurant un déploiement stable et des performances durables sans dégradation. En cas de changement de ligne ou de transition vers un nouveau modèle, seules des modifications matérielles minimes et des procédures de déploiement standardisées sont nécessaires, améliorant ainsi considérablement la flexibilité et réduisant les délais et les coûts.
Cette avancée représente une intégration profonde entre l’intelligence algorithmique et le contrôle des mouvements, une étape cruciale vers l’unification de la perception, de la prise de décision et de l’exécution physique. Contrairement à de nombreuses démonstrations réalisées en laboratoire, le système d’AgiBot a été validé dans des conditions proches de la production industrielle, confirmant sa fiabilité et sa pertinence.
Le Dr Jianlan Luo, scientifique en chef chez AgiBot, souligne que cette réussite s’appuie sur des années de recherche en robotique et en intelligence artificielle. Son équipe a contribué à des avancées académiques clés démontrant la capacité de l’apprentissage par renforcement à obtenir des résultats fiables directement sur des robots physiques. Chez AgiBot, ces travaux ont été transformés en un système RW-RL déployable, intégrant des algorithmes avancés à des systèmes de contrôle et à du matériel performant.
AgiBot et Longcheer Technology prévoient d’étendre l’application de l’apprentissage par renforcement en environnement réel à d’autres secteurs de la fabrication de précision, notamment l’électronique grand public et les composants automobiles. L’objectif est de développer des solutions robotiques modulaires et rapidement déployables, capables de s’intégrer facilement aux systèmes de production existants.
Pour plus d’informations, veuillez consulter le site web d’AgiBot : agibot.com.
À ne pas manquer
