AI gaat langzaam naar fabrieksvloer

SAN JOSE, Californië - Diepe neurale netwerken kruipen naar de fabrieksvloer.

Voor verschillende early adopters zijn neurale netwerken de nieuwe intelligentie die is ingebed achter de ogen van computervisiecamera's. Uiteindelijk zullen de netwerken hun weg banen naar robotarmen, sensorgateways en controllers, waardoor industriële automatisering wordt getransformeerd. Maar de verandering komt langzaam.

"We bevinden ons nog in de beginfase van wat waarschijnlijk een tijdperk van meerdere decennia zal zijn van vooruitgang en machine learning-algoritmen van de volgende generatie, maar ik denk dat we de komende jaren enorme vooruitgang zullen zien", zegt Rob High, hoofd technology officer voor IBM Watson.

Neurale netwerken zullen zich nestelen in een groeiend aantal Linux-compatibele, multicore x86-gateways en -controllers die op en rond de fabrieksvloer verschijnen. Opkomende 5G-cellulaire netwerken zullen op een dag neurale netwerken directe toegang geven tot externe datacenters, zei High.

Fabrikanten van auto's, vliegtuigen en zorgverleners zijn degenen die vroege stappen zetten, voornamelijk met slimme camera's. Canon integreert Nvidia Jetson-kaarten in zijn industriële camera's om deep learning in te schakelen. Leverancier van industriële camera's Cognex Corp. breidt zijn eigen aanbod uit. En de Chinese startup Horizon Robotics levert al bewakingscamera's waarin zijn dieplerende inferentieversnellers zijn ingebouwd.

"Alle early adopters hebben deep learning voor visuele waarneming ingezet en anderen beginnen ze op te merken", zegt Deepu Talla, algemeen directeur van autonome machines bij Nvidia. “Perceptie is redelijk eenvoudig te doen, en onderzoekers zien het als een opgelost probleem.

"Nu zitten de grote problemen in het gebruik van AI voor interactie met mensen en meer gedetailleerde bediening - dit zijn onderzoeksproblemen van 10 jaar. Op gebieden als drone- en robotnavigatie zitten we meer in de fase van prototypes.”

Talla noemt robotica "het kruispunt van computers en AI", maar veel industriële toepassingen van deep learning zullen minder glamoureus zijn - en zullen eerder aankomen.

Fabrieksrobots maken nog geen gebruik van AI, zegt Doug Olsen, chief executive van Harmonic Drive LLC, een toonaangevende leverancier van robotcomponenten. Let op de korte termijn niet zozeer op slimme robotarmen als wel ingebedde "machines op de fabrieksvloer die storingen kunnen voorspellen en gegevens verzamelen over het dagelijks gebruik om te bepalen wanneer systemen preventief onderhoud nodig hebben", aldus Olsen. "Dat is waar AI als eerste kan worden toegepast."

Sommige grote chipmakers zijn het daarmee eens. Renesas begon drie jaar geleden te experimenteren en plaatste microcontrollers die AI ondersteunen op eindknooppunten om fouten te detecteren en onderhoudsbehoeften in productiesystemen te voorspellen in een van zijn halfgeleiderfabrieken.

In oktober rolde de Japanse chipgigant zijn eerste MCU's uit met dynamisch herconfigureerbare processorblokken voor realtime beeldverwerking. Het is bedoeld om op te volgen met controllers die realtime cognitie in 2020 en incrementeel leren in 2022 kunnen ondersteunen.

Rival STMicroelectronics kiest voor een vergelijkbare aanpak met zijn STM32-chips. In februari kondigde het een deep-learning system-on-chip en een accelerator in ontwikkeling aan, onder meer gericht op foutdetectie op de fabrieksvloer.

De slimme robots zullen uiteindelijk komen. Startup covariant.ai, bijvoorbeeld, werkt eraan om ze in staat te stellen met versterkend leren. "Het uitrusten van robots om te zien en te handelen naar wat ze zien, zal een van de grootste verschillen zijn die deep learning de komende jaren zal maken", zegt Pieter Abbeel, een AI-onderzoeker die covariant oprichtte en een roboticalab runt aan de Universiteit van Californië in Berkeley.

Abbeel toont verbluffende simulaties van robots die leren rennen met behulp van neurale-nettechnieken, maar het is nog te vroeg. "In feite zijn we gedeeltelijk covariant begonnen omdat de industriële AI-ruimte nog niet zo druk is", zei hij.