L’intelligenza artificiale collaborativa: nuova risorsa per ottimizzare la produttività

Mitsubishi Electric Corporation (TOKYO: 6503) ha annunciato di aver sviluppato l’intelligenza artificiale (IA) che migliora la collaborazione tra esseri umani e macchine, utilizzando l’apprendimento per rinforzo inverso (IRL).

L’IRL, una delle caratteristiche principali della tecnologia di intelligenza artificiale Maisart^®* di Mitsubishi Electric, consente, poi, alle macchine di imitare le azioni degli operatori specializzati sulla base di quantità relativamente ridotte di dati. La nuova tecnologia di intelligenza artificiale collaborativa verrà ulteriormente perfezionata tramite test che ne prevedono l’implementazione in veicoli a guida automatizzata (AGV) e nei robot presenti nei siti di produzione e distribuzione. Si prevede che l’utilizzo ultimo della IA collaborativa sarà destinato ai veicoli a guida autonoma e ad altre applicazioni.

Caratteristiche principali

1) Migliora l’efficienza negli ambienti in cui lavorano sia gli esseri umani che le macchine

In ambienti di lavoro misti con operatori e macchine, la tecnologia collaborativa di Mitsubishi Electric consente agli AGV di utilizzare le immagini delle registrazioni video per apprendere e imitare le azioni degli esseri umani. Dalle simulazioni interne condotte è risultato un aumento dell’efficienza operativa di circa il 30% rispetto alle operazioni in ambienti di lavoro misti convenzionali.

2) L’IRL Maisart riduce la quantità di dati operativi necessaria per l’apprendimento

L’intelligenza artificiale Maisart di Mitsubishi Electric utilizza l’IRL per ridurre la quantità di dati necessaria per apprendere e imitare le azioni degli operatori.

Sviluppi futuri

In futuro, Mitsubishi Electric continuerà a sviluppare la sua nuova intelligenza artificiale collaborativa per l’applicazione finale nelle strutture commerciali. I vantaggi previsti includono una maggiore efficienza operativa, il mantenimento del distanziamento sociale e la collaborazione uomo macchine nelle linee di produzione di fabbriche e magazzini logistici, nonché nelle applicazioni per veicoli a guida autonoma.

Contesto

Il processo di apprendimento  e imitazione delle azioni  umane può essere migliorato con l’IRL per ridurre la quantità di dati video richiesta. Si prevede che l’applicazione commerciale di questa tecnologia migliorerà l’efficienza in fabbriche, magazzini e strade percorse da veicoli a guida autonoma.