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人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可促進(jìn)工業(yè)安全

姚小熊27 ? 來(lái)源:人工智能實(shí)驗(yàn)室 ? 作者:人工智能實(shí)驗(yàn)室 ? 2020-10-12 09:43 ? 次閱讀
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未來(lái)的自動(dòng)化安全將涉及機(jī)器學(xué)習(xí)。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步,可以促使機(jī)器人和其它工業(yè)設(shè)備從大量與安全相關(guān)的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。

工業(yè)安全措施的主要重點(diǎn)之一是盡可能地將機(jī)器與運(yùn)行人員隔離。自動(dòng)化設(shè)備的技術(shù)進(jìn)步使得機(jī)器尤其是協(xié)作機(jī)器人,可以近距離與操作人員協(xié)同工作。由于采用了圓形邊緣和力反饋傳感器等功能,這些先進(jìn)技術(shù)有助于減少操作人員與機(jī)器接觸時(shí)受傷的可能性。

此外,自動(dòng)化系統(tǒng)正在從固定式向自主移動(dòng)式過(guò)渡。一個(gè)可行的生產(chǎn)制造解決方案是將協(xié)作機(jī)械臂連接到可以自主導(dǎo)航的移動(dòng)基座。為了使控制設(shè)計(jì)工程師能夠采用降低風(fēng)險(xiǎn)的措施,進(jìn)行諸如此類(lèi)的創(chuàng)新,需要了解該技術(shù)的要求、其潛在的風(fēng)險(xiǎn)以及操作人員使用該技術(shù)的方式。

隨著系統(tǒng)變得越來(lái)越復(fù)雜,制造企業(yè)分析適用于降低風(fēng)險(xiǎn)計(jì)劃的所有數(shù)據(jù)變得越來(lái)越具有挑戰(zhàn)性。信息量可能不堪重負(fù),并且用于控制決策過(guò)程的機(jī)制也受到限制。通過(guò)人工智能(AI)技術(shù)提供的更多選擇,可以幫助自動(dòng)化設(shè)計(jì)人員克服這些限制。這種質(zhì)量加上其強(qiáng)大的數(shù)字處理能力使AI成為自動(dòng)化系統(tǒng)的重要組成部分。

未來(lái)的工廠將使用人工智能和移動(dòng)機(jī)械手來(lái)提高質(zhì)量、靈活性、效率和可追溯性。

明確安全要求

涉及安全相關(guān)的電氣、電子和可編程電子控制系統(tǒng)的IEC62061標(biāo)準(zhǔn),將功能安全定義為:機(jī)器和機(jī)器控制系統(tǒng)整體安全的一部分,取決于安全相關(guān)電氣控制系統(tǒng)(SRECS)、其他技術(shù)安全相關(guān)系統(tǒng)和外部風(fēng)險(xiǎn)降低措施功能的正確執(zhí)行。

重新定義目標(biāo)時(shí)此定義更有意義,即在發(fā)生故障時(shí),設(shè)計(jì)的系統(tǒng)能夠以可預(yù)測(cè)的方式發(fā)生故障。制造業(yè)已經(jīng)精通硬件解決方案。安全標(biāo)準(zhǔn)為制造商、集成商和最終用戶(hù)提供了最佳實(shí)踐方法,以達(dá)到這些解決方案可承受的風(fēng)險(xiǎn)水平。我們還可以利用這些標(biāo)準(zhǔn)來(lái)幫助確定開(kāi)發(fā)技術(shù)的安全要求。

當(dāng)前,尚無(wú)專(zhuān)門(mén)針對(duì)與移動(dòng)平臺(tái)集成的工業(yè)機(jī)器人的安全標(biāo)準(zhǔn)。我們可以從現(xiàn)有安全標(biāo)準(zhǔn)中收集相關(guān)信息,例如用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的ANSIB11.0或ISO12100,用于工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)的ANSIRIAR15.06或ISO10218-2,用于協(xié)作機(jī)器人的ANSI/RIAR15.606或ISO15066,適用于工業(yè)卡車(chē)的ANSI/ITSDFB56.5或EN1525(將被ISO3691-4取代),以及用于故障預(yù)測(cè)和驗(yàn)證的ISO13849-1。供應(yīng)商手冊(cè)中應(yīng)提供危險(xiǎn)源和推薦的降低風(fēng)險(xiǎn)措施。

在確定適用的標(biāo)準(zhǔn)之后,工程師需要對(duì)影響空間的事物進(jìn)行評(píng)估和設(shè)計(jì),例如工作流、障礙、可及性、誤用和培訓(xùn)等。技術(shù)也起著重要作用,因?yàn)榉答佌`差會(huì)引起測(cè)量噪聲,從而影響位置跟蹤,并且關(guān)節(jié)的順應(yīng)性可能會(huì)具有固有地不確定性。工程師還應(yīng)考慮系統(tǒng)吸收能量的方式、限制力的方法以及安全功能的應(yīng)用。

自主移動(dòng)機(jī)器人可以使用機(jī)載地圖軟件,對(duì)設(shè)施進(jìn)行自主導(dǎo)航。

集成人工智能

就近期來(lái)講,確保技術(shù)安全的主要挑戰(zhàn)不是缺乏適用的信息,而是信息過(guò)多。當(dāng)變量太多時(shí),開(kāi)發(fā)二進(jìn)制規(guī)則以代表過(guò)去經(jīng)驗(yàn)的主要局限,就變得更加明顯。由于技術(shù)進(jìn)步的發(fā)展速度要快于標(biāo)準(zhǔn)的制定,設(shè)計(jì)師常常被迫預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)。這導(dǎo)致他們可能高估或低估了必要的安全功能。

如果制造商擴(kuò)展其工具集以支持?jǐn)?shù)據(jù)處理和決策過(guò)程,則可以更有效地處理此信息。特別是,他們可以通過(guò)AI和機(jī)器學(xué)習(xí)算法找到一個(gè)受歡迎的解決方案。人工智能系統(tǒng)可以根據(jù)可用的案例研究和數(shù)據(jù)分析推薦新的系統(tǒng)特定準(zhǔn)則。

機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)分析大量數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)隱藏的相關(guān)性,從而發(fā)現(xiàn)使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)工具無(wú)法輕易看到的潛在模式和趨勢(shì)。人們可以從這些相關(guān)關(guān)系中找到抽象模型,并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)以確定模型的運(yùn)行情況。設(shè)計(jì)人員和工程師可以依靠智能系統(tǒng)來(lái)指導(dǎo)設(shè)計(jì),以確保使用最佳方法和滿(mǎn)足客戶(hù)所需的解決方案。

AI對(duì)于消除可能妨礙決策的偏見(jiàn)至關(guān)重要。由于記憶是大腦做出決定的重要組成部分,因此專(zhuān)家對(duì)過(guò)去經(jīng)驗(yàn)的理解會(huì)產(chǎn)生偏見(jiàn),從而影響他們應(yīng)對(duì)新情況的判斷。專(zhuān)家也可能無(wú)法意識(shí)到關(guān)鍵信息的缺失,或者在決策過(guò)程的開(kāi)始就犯了從終端解決方案入手的錯(cuò)誤。機(jī)器學(xué)習(xí)算法減少了偏差,因?yàn)樗鼈兪褂糜斜O(jiān)督的訓(xùn)練集或無(wú)監(jiān)督的起點(diǎn),在當(dāng)前和實(shí)際數(shù)據(jù)中找到有助于解決過(guò)程中特定問(wèn)題的模式。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的挑戰(zhàn)

將AI引入工業(yè)設(shè)備背后的驅(qū)動(dòng)力,是當(dāng)今制造工廠中大量與安全相關(guān)的信息過(guò)剩。那里有太多數(shù)據(jù),即使是經(jīng)驗(yàn)豐富的工人,也難以學(xué)習(xí)和記憶所有數(shù)據(jù),更不用說(shuō)剛踏入制造行業(yè)的初級(jí)員工。通過(guò)讓機(jī)器自己學(xué)習(xí),制造企業(yè)可以利用功能強(qiáng)大的降低風(fēng)險(xiǎn)工具。這些工具可以在不斷變化的環(huán)境中,提供和安全要求相關(guān)的短期和長(zhǎng)期數(shù)據(jù)。

如今,安全解決方案中應(yīng)用的所有內(nèi)容,都是基于工程師、操作人員和制造商過(guò)往的經(jīng)驗(yàn)。從這個(gè)意義上講,人工智能并沒(méi)有什么不同。無(wú)論是人還是算法,一開(kāi)始都不了解具體應(yīng)用情境下的工業(yè)安全知識(shí),我們所有人都必須使用過(guò)去經(jīng)驗(yàn)中的點(diǎn)點(diǎn)滴滴來(lái)建立聯(lián)系,并將其應(yīng)用于新的情況。我們需要了解哪些有效、哪些無(wú)效,然后利用這些知識(shí)做出未來(lái)的決策。AI的工作方式與此相同。
責(zé)任編輯:YYX

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