Il senso dei Big Data per la robotica nella fabbrica connessa

Ottima partecipazione e ottimi interventi per il Convegno "Big Data e Robotica nella fabbrica connessa" dello scorso 30 novembre, organizzato dalla Redazione in collaborazione con l'Ordine degli Ingegneri della Provincia di Milano e FANUC, presso il Politecnico di Milano - Campus Bovisa.

Tra i relatori, sono intervenuti i proff. Matteo Matteucci e Paolo Rocco del Politecnico di Milano. Matteucci ha tracciato un interessante excursus sull'evoluzione delle tecniche di deep learning - apprendimento automatico e intelligenza artificiale - sottolineando l'importanza che in questa evoluzione stanno avendo i Big Data, quale fonte primaria di apprendimento delle feature e raccontando gli ultimi sviluppi delle attività di ricerca condotte nell'AirLab (Artificial Intelligence and Robotics Lab) dell'ateneo milanese.

Nel suo intervento, Rocco ha perfettamente sintetizzato gli sviluppi di mercato e tecnologici dei cosiddetti cobot, i robot collaborativi, soffermandosi in particolare non solo sui meccanismi di autoapprendimento e di programmazione, ma anche sul loro ruolo sempre più centrale nei contesti di "agile manufacturing" e nei possibili scenari futuri di "produzione automatizzata riconfigurabile". E pensando al futuro, per il quale Rocco sta raccogliendo diverse sperimentazioni, attraverso le attività del Lab Merlin (MEchatronics and Robotics Laboratory for INnovation) del Politecnico e della neonata start-up SmartRobots, ecco quattro punti fermi: i robot tradizionali dovranno essere sempre più "sensorizzati", i cobot dovranno essere necessariamente "bioispirati", in grado di prevedere le azioni umane, e tutti basati su interfacce sempre più standardizzate.

Il mondo della robotica industriale sembra essere perfettamente allineato ai trend del mondo accademico, come hanno dimostrato nei loro speech Marco Bianchi e Carlo Ferrari di FANUC Italia. Dai loro due interventi è infatti emerso chiaramente come anche nell'ambito dei robot industriali oggi la differenza, quella vera, nelle applicazioni di successo la faccia il software e la capacità di condividere in modo adeguato i dati, in primis per attivare concretamente attività di manutenzione predittiva. I dati in transito da e verso i robot sono sempre esistiti, quel che serve ora è sapere esattamente quali utilizzare, con quali strumenti e come metterli in relazione tra loro per rendere gli impianti e i loro componenti più efficienti e meno esposti ai downtime. In questa direzione FANUC sta lavorando da tempo, applicando algoritmi di deep learning, machine learning e reti neurali, come dimostrano le applicazioni software MTLINKi, la soluzione ZDT o, ancora, la più recente piattaforma FIELD System.

Infine, la mattinata si è chiusa con il racconto di tre giovani neolaureati e dottorandi, che sono intervenuti dal Politecnico di Milano e dall'Università di Ancona, per illustrare i loro lavori di ricerca, in tre ambiti distinti: Advanced Process Control, robot pick & place scheduling e raccolta dati da macchine utensili.

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