Robot e intralogistica, cosa cambia con l’intelligenza artificiale

L’applicazione delle logiche di intelligenza artificiale porta con sé prospettive impensabili fino a poco tempo fa, ma anche dubbi e riserve di carattere etico. Nell’intralogistica, e in particolare nello sviluppo dei veicoli a guida automatica come quelli realizzati da MiR, l’IA si combina con motion control e robotica per ottimizzare la navigazione dei robot mobili, potenzialmente in grado di prendere decisioni sul percorso da effettuare praticamente in tempo reale. Ne ha parlato Davide Boaglio, a capo della filiale italiana di MiR.

di Davide Boaglio

L’unione fra robotica, automazione e tutte le più recenti tecnologie sta ridisegnando nuovi modelli di business industriali, cambiando in modo radicale gli schemi e i flussi di lavoro. Nel mezzo di questo insieme si inserisce una nuova componente che promette di fare da collante, con l’obiettivo di implementare e ottimizzare i processi di funzionamento: l’intelligenza artificiale (IA).
L’IA sta originando un forte impatto nella sfera tecnologica di fine decennio, affacciandosi già da un po’ di tempo in tantissimi ambiti, oltre che nell’automazione e nella robotica. In ambito automotive, per esempio, con lo sviluppo delle vetture a guida autonoma è necessario quel qualcosa in più che sappia valutare e decidere meglio di quanto non possa fare un, seppur sofisticato, software. Anche nell’ambito della sicurezza, l’IA traccia nuovi percorsi, trovando largo impiego: quanti sistemi di antintrusione o antincendio sono governati da un sistema che vede, pensa, valuta e agisce autonomamente? Viene addirittura ampiamente utilizzata nell’universo finanziario per l’analisi dei flussi di denaro, lo studio dei pattern comportamentali del cliente, previsioni e consulenza in tempo reale tramite robot advisor, tanto per citarne alcuni.
L’ultimo traguardo della robotica ha permesso di coniare il vocabolo che identifica l’unione fra robot e collaborazione: cobot. Cobot significa robot collaborativo, che collabora a stretto contatto con l’uomo. Con l’IA, il cobot osserva e impara dai gesti umani creando un archivio dei processi appresi: il machine learning. I robot lavorano così in affiancamento con i colleghi umani per creare ambienti di lavoro altamente produttivi automatizzando la produzione o, addirittura, la movimentazione di materiali.

L’uomo sarà sempre al centro di tutto
Come tutte le innovazioni tecnologiche, anche l’IA riscuote una certa diffidenza e preoccupazione verso tutti i possibili utilizzi futuri, specialmente in campo lavorativo, dove impera il pensiero che – proprio come i robot – possa “togliere il lavoro all’uomo”.
Ogni nuova tecnologia va utilizzata con etica e responsabilità per essere di ausilio e per migliorare la vita. Nel caso specifico della logistica, l’IA rappresenta solo una singola tessera di un mosaico ben più grande, poiché la robotica e l’automazione, tramite l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale, andranno a sostituire la figura umana nelle sue mansioni più elementari, ma allo stesso tempo permetterà ai lavoratori di svolgere compiti di maggior valore.
In MiR abbiamo saputo combinare motion control, robotica e intelligenza artificiale per creare un prodotto destinato alla logistica che guarda verso la sicurezza, l’affidabilità e la completa autonomia. I nostri robot mobili autonomi (AMR) sono in grado infatti di sollevare e trasportare diversi tipi di carichi, alleviando il personale da compiti di trasporto pesanti, monotoni e ripetitivi. Tuttavia, da solo il robot non può più bastare e, sebbene possa disporre del più sofisticato software, non sarà mai in grado di reagire correttamente a seconda delle situazioni percepite, ma lo farà prevedibilmente sempre allo stesso modo.
In ambienti complessi e altamente dinamici, come quelli in cui coesistono veicoli a guida automatica (AGV) che non possono deviare dal loro percorso fisso o carrelli elevatori guidati dal personale, la capacità di manovra del robot può essere limitata. I meccanismi di sicurezza degli AGV sono generalmente limitati a soste forzate quando si incontrano ostacoli; lo stesso può succedere per gli AMR.

Le telecamere fisse fungono da “terzo occhio”
Con l’introduzione dell’IA nella programmazione nei AMR, ogni dispositivo può avere molte più reazioni generate dalla possibilità di valutare la situazione di volta in volta. Ad esempio, su un percorso di movimentazione stabilito, nell’arco temporale di 8 ore, il robot si può trovare davanti a moltissime variabili: incroci con altri dispositivi, materiale temporaneamente presente sulla linea di percorso, persone in movimento e così via. Normalmente il robot è costretto a tentare di aggirare l’ostacolo, oppure fermarsi o retrocedere e attendere la condizione favorevole; invece, il robot dotato di IA può, in tempo reale, decidere in base alla situazione se deviare il percorso, ricalcolarlo completamente oppure attendere brevemente per poi riprendere il movimento.
Grazie a funzionalità di IA incorporate nel software, in MiR sviluppato un sistema che utilizza, oltre che sensori, telecamere e scanner laser presenti sui robot, anche delle telecamere fisse posizionate in punti strategici. Interagendo con gli AMR, le telecamere fisse MiR AI Camera fungono da “terzo occhio” e sono in grado di comunicare tutte le variabili di percorso da una prospettiva fissa, fornendo in anticipo al robot i dati utili per prevedere gli ostacoli e decidere ogni tipo di manovra differente da quelle di routine. Eventuali incroci con angolo di visuale cieca, avvicinamento di persone o altre situazioni possono essere superate senza problemi massimizzando il livello di sicurezza e ottimizzando la pianificazione di percorso.

Trasformare i luoghi di lavoro in ambienti dinamici, guidati dai dati
Se parliamo di telecamere, non si può non pensare al GDPR e alla normativa sulla privacy in fatto di immagini e video. Le telecamere MIR sono conformi a tutte le normative di tutela della privacy, dal momento che non vengono effettuate riprese video vere e proprie e non vi è acquisizione di immagini. Le sequenze riprese vengono elaborate in forme, dimensioni e colori, quindi classificate in categorie specifiche, come oggetti fissi o in movimento, e utilizzate per le decisioni che il robot dovrà prendere per proseguire l’itinerario. I dati video acquisiti non violeranno mai le normative sulla privacy, poiché per l’occhio umano rappresentano informazioni impossibili da utilizzare per un ipotetico riconoscimento.
I robot mobili autonomi che incorporano funzionalità di IA aiuteranno a trasformare i luoghi di lavoro in ambienti dinamici, guidati dai dati. Le scansioni di percorso e le variabili acquisite tramite sensori del singolo robot o da sensori remoti saranno condivise in tempo reale tra i robot della flotta. Grazie a questo modello di condivisione dei dati, ogni robot ha essenzialmente accesso ai sensori di ogni altro robot o telecamere fisse che gli forniranno una visione molto più dettagliata dell’ambiente. Questo processo permetterà alla flotta di robot di prendere decisioni sugli itinerari o di conoscere eventuali ostacoli consentendo una pianificazione di percorso più efficiente.