Aplicar IA: Robótica impulsada por IA para la industria: Habilitación de la integración y adopción de sistemas (IA) (Asociación en IA, Datos y Robótica)

Resultado esperado:

La Estrategia Apply AI enfatiza las tuberías de aceleración para asegurar una transición fluida de la investigación a la implementación de la robótica impulsada por IA. Los proyectos bajo este tema entregarán marcos comunes y bloques de construcción reutilizables que pueden servir a múltiples sectores y casos de uso, reforzando la capacidad de Europa para escalar la robótica impulsada por IA.

Se espera que los resultados del proyecto contribuyan a todos los siguientes resultados esperados:

• Despliegue más amplio y rápido de la robótica, cerrando la brecha entre los proveedores de tecnología y los usuarios finales.
• Desarrollo e implementación de marcos y soluciones de integración modulares e interoperables, incluyendo protocolos estandarizados para datos, capacitación y pruebas de seguridad, evaluación y validación de soluciones robóticas en casos de uso clave.
• Mejora de la competitividad de las industrias europeas, especialmente las PYMES, mediante el desarrollo de sistemas robóticos avanzados, sistemas inteligentes de planificación y control, técnicas de renderizado de retroalimentación del usuario e innovaciones de IA de vanguardia.

Alcance:

El proyecto abordará la brecha europea actual en las capacidades de integración de sistemas para soluciones robóticas que aborden las diversas necesidades de las industrias. El proyecto tendrá como objetivo difundir una comprensión profunda de los componentes robóticos de última generación, incluyendo tanto hardware como software, y la experiencia en abordar problemas de interoperabilidad para la mejora de las habilidades de los integradores de sistemas.

Para maximizar el impacto y la adaptabilidad de los sistemas implementados, el enfoque debe considerar las herramientas más apropiadas para acelerar los procesos de integración y las metodologías adecuadas de diseño, capacitación e inferencia de IA, asegurando escalabilidad, transferibilidad, transparencia, robustez, flexibilidad y aplicabilidad en el mundo real en diversos entornos industriales, y debe seguir siendo adaptable a los últimos desarrollos tecnológicos.

Los marcos de integración promoverán el uso de modelos y hardware de IA energéticamente eficientes ('IA Verde'), junto con estrategias de implementación y operación conscientes del carbono para el sistema robótico. Cuando sea relevante, los proyectos deben contribuir a estándares abiertos y ampliamente reconocidos para fomentar la interoperabilidad y la adopción en todo el ecosistema robótico. Para mejorar la seguridad y el rendimiento, los proyectos pueden incluir entornos de simulación de alta fidelidad o gemelos digitales como bancos de pruebas para capacitación, validación y verificación, con medidas para asegurar una transferencia fluida de la simulación a la implementación en el mundo real.

Al cerrar la brecha entre los proveedores de tecnología y los usuarios finales, estos integradores permitirán la creación de sistemas robóticos fluidos, confiables y escalables que pueden ser fácilmente adoptados por las industrias, especialmente las PYMES, apoyando así procesos de producción más flexibles y eficientes.

Se espera que el proyecto entregue:

• Un marco de integración modular y desplegable, validado a través de al menos tres pilotos industriales del mundo real que cubran diferentes escenarios de referencia para demostrar que el enfoque puede adaptarse a diversas necesidades industriales y tamaños de empresas, incluyendo tanto PYMES como grandes fabricantes. Este marco debe proporcionar, por ejemplo, una capa de software común, interfaces estándar para conectarse a flujos de trabajo existentes y sistemas heredados, posiblemente también para conectar varios componentes de robots, coordinar múltiples robots y vincularlos con herramientas de IA adicionales y entornos de IoT, así como plantillas de configuración probadas y pautas claras para garantizar un uso seguro y eficiente.
• Un Kit de Integración, basado en este marco, que ofrece módulos listos para usar, configuraciones de ejemplo y herramientas prácticas que ayudan a los integradores de sistemas y a las empresas a configurar, probar y ejecutar soluciones robóticas habilitadas para IA de manera más rápida y con un esfuerzo técnico reducido.
• Cuando sea relevante, los bancos de pruebas de gemelos digitales de alta fidelidad deben vincularse a cada piloto, permitiendo pruebas y capacitación seguras y realistas antes de la implementación, y…