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どのような技術革新があって、積みあがったものを正確に認識できるようになったのか、詳細を是非知りたいです。
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World Robot Summit 2018で、東芝と名城大学のチームは、
優勝しています。

これは、研究者が時間外で数ヶ月で作ったロボットでした。
ロボットそのものは、買い物で、勝因はAI技術にありました。

https://www.toshiba.co.jp/about/press/2018_10/tp_j2601.htm


現在社内のロボットプロジェクトが有り、次々と商品化を
企画しております。

これは、その企画の一つです。
いわゆるpicking問題ですね。部品レベルの小さな物体の種類・姿勢を見分ける画像認識AIは長年研究されてきました。一定の条件下ではかなり高精度で認識できるようです。

しかし、部品と異なり、掴み損ねると破損等の事故につながる物流の世界では、精度が厳しく問われます。また、照明条件が様々だったり、予期せぬ未知物体が紛れ込むこともあります。その意味でとても難しいチャレンジングな問題です。

自動運転等で物流全体を自動化するのが最終目的ですが、まずは自動化倉庫の荷捌きなどで、少しずつ自動化範囲を広げてゆくのが現実的と思います。
現在アメリカでも、ロボット活用の最先端部分がこれ。まだスループットが低いことが多く、また形の違う荷物を落とさないようにうまく持ち上げる技術もいろいろ研究されていますがまだ完成度は高くないので、前後工程の仕組みをうまく使ってどこまでコスト優位が出るか、とても興味あります。
プレスリリースは見当たらないが…乱雑なものを認識できることはファーストステップ。一方で乱雑に認識した後に取り扱うためには、その後のピッキングも重要。あとはどういう状態での「乱雑さ」なのかにもよる。
MUJINなどとも重なる領域?MUJINについては下記①が分かりやすく、またファストリとも提携している(②)
https://newspicks.com/news/3736667
https://newspicks.com/news/4388188
製品業界はパッキング、ラベルで認識が容易なのでAIテクが活かせるという意味で羨ましいです。リサイクル業界は品物の価値が一定でないので、人間の目による価値判断になり、なかなかAIが活かしどころがなく、頭の抱えどころです。
この分野は進むだろうな。既に、梱包物のサイズなどに応じて段ボール箱に自動で切れ目を入れ、寸法が合うように梱包する仕組みなどはずいぶん前からあるし
わかってるんですが、片付けるのがメンドクサイんですよねぇ
製造や物流などの現場へのAI適用が進んでいる。制約理論など、人間では解けない難問を瞬時に解決したり、今まで伝承が難しかった熟練技能者の頭の中にある経験やノウハウを再現可能にする。適用分野はますます拡がるだろう。
ただ一方で、AIが優秀になればなるほどそのプロセスや成果を人間が正しく評価することが難しくなっていくだろう。そうしたAIを正しく評価する技術の進歩にも期待したい。
認識した後、掴めるのかな
インフラサービス領域(発電システム、公共インフラや産業向けソリューション等)とデバイス領域(パワー半導体、高容量HDD等)で事業展開。医用画像情報システム、偏光板保護フィルムなどで世界シェアが高い。

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