Модернизация производства в стиле Индустрия 5.0

Основными принципами "Индустрии 4.0" является интеграция всех этапов жизненного цикла в единое информационное пространство и взаимодействие машин без участия человека. Главная роль человека в "Индустрии 4.0" заключается в разработки алгоритмов и обучении машин методом программирования.
Индустрия 5.0 будет базироваться на самообучении машин, копировании действий человека или других роботов и автоматической оптимизации алгоритмов производства.
Многие ещё не осознали, что такое четвёртая промышленная революция, которая уже у нас на пороге, а учёные: Yiannis Aloimonos, Cornelia Fermüller, Yezhou Yang, Yi Li уже разработали фундаментальные технологии которые сулят пятую промышленной революцию уже не за горами.
Эта группа учёных совсем недавно совершила прорыв в области робототехники, который станет фундаментом совершенно нового принципа организации гибких производственных систем.
Представьте, что у вас есть домашний робот, который готовит вам завтрак каждое утро. Теперь представьте, что этот робот не нуждался в помощи, выясняя, как сделать идеальный омлет, потому что он выучил все необходимые действия, просматривая видео на YouTube. Это звучит как научная фантастика, но команда из Университета Мэриленда, совершила значительный прорыв, который в среднесрочной перспективе сделает это реальностью.



Теперь представьте, что вам нужно автоматизировать производство, и вы вместо многомесячных исследований, расчётов, проектирования, берёте с собой лазерный сканер и видеокамеру.  Сканируете внутреннее пространство производственных помещений получая массив точек, который превращаете в 3D модель и снимаете все действия рабочих на обычную видеокамеру. Полученные результаты вы загружаете в базу данных симулятора, который сам выстраивает модель производства в формате 4D, рассчитывая и оптимизируя производственные операции, обеспечивая их эффективное взаимодействие.
Исследователи из Университета Мэриленда, Института передовых компьютерных исследований University of Maryland Institute for Advanced Computer Studies (UMIACS) в партнерстве с учеными из National Information Communications Technology Research Centre of Excellence in Australia (NICTA), разработали робототехническую систему, способную самообучаться. В частности, эти роботы способны усвоить сложные хватательные движения и манипуляции, необходимые для приготовления пищи, просматривая в онлайн кулинария видео. Ключевой прорыв заключается в том, что роботы могут “думать” за себя, определяя наилучшее сочетание наблюдаемых движений, что позволит им эффективно выполнить поставленные задачи.

Исследовательская группа достигла этих результатов путем объединения технологий из трех различных научных направлений:

• Искусственный интеллект, компьютерная архитектура, которая может самостоятельно принимать решения;
• Компьютерное зрение, инженерных системы, которые могут распознавать и точно идентифицировать предметы и движения;
• Распознавание речи человека, системы, которые могут понять произносимые команды.

Учёные хотели выбрать для исследований, что-то, что отражает результаты практической и приближенной к реальности повседневной жизни людей. И выбрали кулинарию, потому как эта деятельность относится к производству и при этом понятна практически всем. 
Одной из ключевых задач которая была поставлена перед учёными – разработать решение логического распознавания и структурирования этапов действий при сборе информации из видео. Роботы должны быть в состоянии распознать каждый отдельный шаг, назначить его правила, построить алгоритм определенного поведения, а затем объединить все действия в нужном порядке.
В конечном итоге, учёные планируют создать технологию которая позволит роботам понимать людей и взаимодействовать. Для этого нужны инструменты, позволяющие роботам понимать действия человека и отслеживать их. Роботы должны, как и люди понимать все компоненты действий человека и то, какие когнитивные процессы за ними стоят.
Технология, разработанная Aloimonos и Fermüller – это создание "словаря" действий самим роботом. Как только робот выучит словарь действий, он формирует алгоритм, связывающий действия таким образом, чтобы достичь заданной цели. По сути это именно то, что отличает работу учёных от предыдущих усилий по созданию аналогичных робототехнических систем.
Yiannis Aloimonos объясняет на видео, в чём заключается прорыв, "Другие пытаются копировать движения. Вместо этого, мы пытаемся скопировать цели". Такой подход позволяет роботам самим решать, как лучше комбинировать различные действия, а не воспроизводить заданную последовательность действий.
Работа также опирается на специализированное программное обеспечение известной архитектуры глубокого изучения нейронных сетей. Похожие варианты нейронные сети, отвечающие за распознавание голоса имеют смартфоны и программное обеспечение для распознавания голоса Google, Facebook и других сайтов.
Технология является перспективной для создания гибких производственных систем. Современные роботы антропоморфного типа универсальны и имеют высокую степень надёжности. Возможность самообучения роботов с автоматической оптимизацией действий, открывает возможность в детерминированном объёме производственной зоны изменять вид производимого изделия без существенных изменений производственной линии и дополнительных капиталовложений.
Стремительное развитие технологий автоматизации производства в настоящий момент обеспечивает переход от индустриализации к постиндустриализации. Технологии будущего, разработкой которых занимаются Yiannis Aloimonos, Cornelia Fermüller, Yezhou Yang, Yi Li, уже в обозримом будущем обеспечат переход от постиндустриализации к автоиндустриализации.