論文の概要: Industry 6.0: New Generation of Industry driven by Generative AI and Swarm of Heterogeneous Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10106v1
- Date: Mon, 16 Sep 2024 09:12:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 16:09:48.748521
- Title: Industry 6.0: New Generation of Industry driven by Generative AI and Swarm of Heterogeneous Robots
- Title(参考訳): 産業 6.0 創生AIと異種ロボットの群れによる新世代の産業
- Authors: Artem Lykov, Miguel Altamirano Cabrera, Mikhail Konenkov, Valerii Serpiva, Koffivi Fid`ele Gbagbe, Ali Alabbas, Aleksey Fedoseev, Luis Moreno, Muhammad Haris Khan, Ziang Guo, Dzmitry Tsetserukou,
- Abstract要約: 産業 6.0 は、自然言語による製品設計と製造プロセス全体を扱う世界初の完全自動化生産システムである。
大型言語モデル(LLM)との統合により、それぞれ個別のAIを備えた異種ロボット群が生産プロセスを編成する。
ユーザスタディでは、システムの平均生産時間を119.10分に短縮し、熟練した人間開発者のチームよりも大幅に向上することを示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.069603603531383
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper presents the concept of Industry 6.0, introducing the world's first fully automated production system that autonomously handles the entire product design and manufacturing process based on user-provided natural language descriptions. By leveraging generative AI, the system automates critical aspects of production, including product blueprint design, component manufacturing, logistics, and assembly. A heterogeneous swarm of robots, each equipped with individual AI through integration with Large Language Models (LLMs), orchestrates the production process. The robotic system includes manipulator arms, delivery drones, and 3D printers capable of generating assembly blueprints. The system was evaluated using commercial and open-source LLMs, functioning through APIs and local deployment. A user study demonstrated that the system reduces the average production time to 119.10 minutes, significantly outperforming a team of expert human developers, who averaged 528.64 minutes (an improvement factor of 4.4). Furthermore, in the product blueprinting stage, the system surpassed human CAD operators by an unprecedented factor of 47, completing the task in 0.5 minutes compared to 23.5 minutes. This breakthrough represents a major leap towards fully autonomous manufacturing.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ユーザが提供する自然言語記述に基づいて,製品設計および製造プロセス全体を自律的に処理する世界初の完全自動生産システムであるIndustrial 6.0について述べる。
生成AIを活用することで、製品設計、部品製造、物流、組み立てなど、生産の重要な側面を自動化する。
大型言語モデル(LLM)との統合により、それぞれ個別のAIを備えた異種ロボット群が生産プロセスを編成する。
ロボットシステムには、マニピュレータアーム、配達ドローン、組み立てブループリントを生成することのできる3Dプリンタが含まれる。
このシステムは商用およびオープンソースのLCMを使用して評価され、APIとローカルデプロイメントを介して機能する。
ユーザー調査により、このシステムは平均生産時間を119.10分に短縮し、熟練した開発者チームより大幅に上回り、平均528.64分(改善率4.4)を達成した。
さらに, 製品青写真化段階では, ヒトCAD演算子を前例のない47倍に上回り, 23.5分に比べ0.5分で完了した。
このブレークスルーは、完全に自律的な製造への大きな飛躍を表している。
関連論文リスト
- Speech to Reality: On-Demand Production using Natural Language, 3D Generative AI, and Discrete Robotic Assembly [45.03625198933637]
本稿では,3次元生成人工知能とロボットアセンブリを組み合わせることで,音声を物体に変換するシステムを提案する。
本稿では,格子型ボクセル部品を個別に組立てることで,生成AI出力を物理的生産に利用することの課題に対処することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-27T02:12:56Z) - RoboCoder: Robotic Learning from Basic Skills to General Tasks with Large Language Models [49.23588578549434]
大規模言語モデル(LLM)はロボットタスクの見通しを改善した。
既存のベンチマークはまだ、一般化機能に制限のある単一のタスクに限られている。
包括的なベンチマークと自律学習フレームワークであるRoboCoderを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-06T05:41:47Z) - RoboScript: Code Generation for Free-Form Manipulation Tasks across Real
and Simulation [77.41969287400977]
本稿では,コード生成を利用したデプロイ可能なロボット操作パイプラインのためのプラットフォームである textbfRobotScript を提案する。
自由形自然言語におけるロボット操作タスクのためのコード生成ベンチマークも提案する。
我々は,Franka と UR5 のロボットアームを含む,複数のロボットエボディメントにまたがるコード生成フレームワークの適応性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T15:12:00Z) - ProAgent: From Robotic Process Automation to Agentic Process Automation [87.0555252338361]
LLM(Large Language Models)は、人間のような知性を持つ言語である。
本稿では,ALMをベースとしたエージェントを用いた高度な自動化のための基盤的自動化パラダイムであるエージェントプロセス自動化(APA)を紹介する。
そして、人間の指示を駆使し、特殊エージェントの調整によって複雑な決定を下すように設計されたエージェントであるProAgentをインスタンス化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T14:32:16Z) - Large-Scale Multi-Robot Assembly Planning for Autonomous Manufacturing [45.270764017583346]
モバイル自律ロボットは、製造プロセスに革命をもたらす可能性がある。
製造に大規模なロボット群を採用するには、共有ワークスペースにおける衝突のない移動を含む課題に対処する必要がある。
本稿では,これらの課題に対処し,数千個の部品からなる複雑な集合体の構築計画を数分で合成できる大規模マルチロボット組立計画のための完全なアルゴリズムスタックを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T23:42:14Z) - Efficient automatic design of robots [43.968830087704035]
本研究では,ロボットの構造を1台のコンシューマ級コンピュータ上で数秒以内の所望の動作を示すために,初めて非ノボ最適化を示す。
他の勾配に基づくロボット設計法とは異なり、このアルゴリズムは特定の解剖学的形態を前提としていない。
この進歩は、医療、環境、車両、宇宙ベースのタスクのためのユニークで有用な機械の設計、製造、展開をほぼ瞬時に約束する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-05T21:30:52Z) - OmniForce: On Human-Centered, Large Model Empowered and Cloud-Edge
Collaborative AutoML System [85.8338446357469]
我々は人間中心のAutoMLシステムであるOmniForceを紹介した。
我々は、OmniForceがAutoMLシステムを実践し、オープン環境シナリオにおける適応型AIを構築する方法について説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-01T13:35:22Z) - Distributed Reinforcement Learning for Robot Teams: A Review [10.92709534981466]
近年のセンサ,アクティベーション,計算の進歩により,マルチロボットシステムへの扉が開きつつある。
コミュニティはモデルフリーのマルチエージェント強化学習を活用して、マルチロボットシステムのための効率的でスケーラブルなコントローラを開発した。
最近の知見:分散MSSは、非定常性や部分観測可能性などの根本的な課題に直面している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-07T15:34:19Z) - Deployment and Evaluation of a Flexible Human-Robot Collaboration Model
Based on AND/OR Graphs in a Manufacturing Environment [2.3848738964230023]
協調ロボットを製造業に効果的に展開する上での大きなボトルネックは、タスク計画アルゴリズムを開発することである。
本研究では,人間とロボットの協調を必要とするパレット化作業について検討した。
本研究は,職場における作業者の柔軟性と快適さを活かし,人間とロボットの協調モデルをいかに活用できるかを実証するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-13T22:05:34Z) - Detection and Classification of Industrial Signal Lights for Factory
Floors [63.48764893706088]
目標は、工場のフロアを撮影するビデオカメラからの入力を用いて、運用状態を測定するソリューションを開発することである。
自動走行車における信号認識に一般的に用いられる手法を用いて、特定条件の99%以上の精度のシステムを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-23T14:26:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。