Amazon Robot Contest può accelerare l'automazione del magazzino

Pacchetti di Oreo, scatole di pastelli e giocattoli cigolanti per cani metteranno alla prova i limiti della visione e della manipolazione dei robot in una competizione di questo maggio. Amazon sta organizzando l'evento per stimolare lo sviluppo di macchine per l'imballaggio dei prodotti più agili.

Il PR2 di Willow Garage, uno dei robot coinvolti nella sfida, utilizza questa pinza convenzionale.

I robot partecipanti guadagneranno punti individuando i prodotti posizionati da qualche parte su una pila di scaffali, recuperandoli in modo sicuro e quindi imballandoli in scatole di cartone per la spedizione. I robot che schiacciano accidentalmente un biscotto o lasciano cadere un giocattolo avranno punti detratti. Le persone i cui robot guadagnano più punti vinceranno $ 25.000.

Amazon ha già automatizzato parte del lavoro svolto nei suoi vasti centri logistici. I robot in alcune località inviano scaffali carichi di prodotti a lavoratori umani che poi li afferrano e li confezionano. Questi robot mobili, realizzati da Sistemi Kiva , una società per la quale Amazon ha acquistato nel 2012 $ 678 milioni , ridurre la distanza che i lavoratori umani devono percorrere per trovare i prodotti. Tuttavia, nessun robot può ancora prelevare e imballare prodotti con la velocità e l'affidabilità di un essere umano. I robot industriali già diffusi in diversi settori si limitano a lavori estremamente precisi e ripetitivi in ​​ambienti altamente controllati.

Pete Wurman , chief technology officer di Kiva Systems, afferma che circa 30 team provenienti da dipartimenti accademici di tutto il mondo prenderanno parte alla sfida, che si terrà alla Conferenza internazionale sulla robotica e l'automazione a Seattle ( ICRA 2015 ). In ogni round, ai robot verrà detto di raccogliere e imballare uno dei 25 diversi articoli da una pila di scaffali simili a quelli trovati nei magazzini di Amazon. Alcuni team stanno sviluppando i propri robot, mentre altri stanno adattando i sistemi disponibili in commercio con le proprie pinze e software.

I 25 articoli che i robot partecipanti dovranno recuperare dagli scaffali.

La sfida che dovranno affrontare i robot nel concorso di Amazon sarà considerevole. Gli esseri umani hanno una notevole capacità di identificare oggetti, capire come manipolarli e quindi afferrarli con la giusta quantità di forza. Questo è particolarmente difficile da fare per le macchine se un oggetto non è familiare, ha una forma goffa o è seduto su uno scaffale scuro con un mucchio di altri oggetti. Nel concorso Amazon, i robot dovranno funzionare senza alcuna guida remota da parte dei loro creatori.

Abbiamo cercato di selezionare una varietà di prodotti diversi che fossero rappresentativi del nostro catalogo e che pongono diversi tipi di sfide da cogliere, ha affermato Wurman. Come un involucro di plastica; giocattoli per cani difficili da afferrare; cose che non vuoi schiacciare, come gli Oreo.

Il video qui sotto mostra l'approccio adottato da un team dell'Università del Colorado. Il team sta utilizzando un software standard e sta costruendo un braccio robotico specializzato per l'attività, afferma Dave Coleman, uno studente di dottorato coinvolto.

Il concorso potrebbe offrire un modo per giudicare i progressi compiuti negli ultimi anni, quando sono emersi alcuni robot più economici, più sicuri e più adattabili (vedi How Technology Is Destroying Jobs) grazie ai progressi nelle tecnologie alla base della destrezza delle macchine. Nuovi tipi di manipolatori robotici stanno rendendo le macchine meno incapaci di raccogliere oggetti complicati o scomodi, ad esempio. Diverse startup stanno sviluppando mani robotiche che cercano di copiare la flessibilità e il senso del tatto che si trovano nelle dita umane. I progressi nell'apprendimento automatico potrebbero aiutare i robot a eseguire manipolazioni di oggetti molto più sofisticate nei prossimi anni.

Una svolta fondamentale in questo settore è arrivata nel 2006, quando un gruppo di ricercatori guidato da Andrew Ng, allora a Stanford e ora a Baidu, ha escogitato un modo per i robot di capire come manipolare oggetti sconosciuti. Invece di scrivere regole su come afferrare un oggetto o una forma specifica, i ricercatori hanno permesso al loro robot di studiare migliaia di immagini 3D e imparare a riconoscere quali tipi di presa funzionerebbero per forme diverse. Ciò gli ha permesso di trovare impugnature adatte per nuovi oggetti.

Negli ultimi anni, i ricercatori di robotica hanno utilizzato sempre più un potente approccio di apprendimento automatico noto come deep learning per migliorare queste capacità (vedi 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning). Ashutosh Saxena , un membro del team di Ng a Stanford e ora assistente professore alla Cornell University, sta usando il deep learning per addestrare un robot che prenderà parte alla sfida Amazon. Sta lavorando con uno dei suoi studenti, Ian Lenz .

Sebbene la sfida di Amazon possa sembrare semplice, Saxena crede che potrebbe avere rapidamente un impatto nel mondo reale. Se i robot sono in grado di gestire anche i tipi leggeri di compiti di presa proposti dal concorso, afferma, potremmo effettivamente iniziare a vedere molti robot che aiutano le persone con compiti diversi.

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