LG CNS запускає платформу PhysicalWorks для керування змішаними парками роботів

LG CNS, ІТ-підрозділ LG Group у Південній Кореї, запустила платформу PhysicalWorks, щоб тренувати й керувати змішаними парками роботів через один уніфікований програмний рівень, повідомляє The Korea Herald. Під час демонстрації чотири роботи від Unitree, Deep Robotics, Dexmate та Bear Robotics переносили коробки без дистанційного керування, виконавши одне передавання завдання на відстані двох–трьох метрів за 90 секунд. Компанія заявила, що система поєднує симуляцію та відеотренування з програмним забезпеченням, яке переназначає роботи в реальному часі, зокрема дає змогу перемикати обладнання під час надзвичайних ситуацій — наприклад, коли вона переорієнтувала чотириногого робота на патрульну роботу й переназначила його завдання на візок Bear Robotics.

Можливості платформи та розгортання

Система PhysicalWorks керує роботами різних виробників через єдиний шар контролю, вирішуючи фрагментований ринок, де машини від окремих постачальників зазвичай потребують кастомної інженерії, щоб працювати разом. Згідно з джерелом, такий уніфікований підхід може спростити впровадження автоматизації, дозволяючи бізнесам обирати найкращого робота для кожної задачі без прив’язки до екосистеми одного вендора.

LG CNS повідомила, що платформа може скоротити час розгортання роботів із кількох місяців до приблизно одного–двох місяців. Наразі компанія реалізує понад 20 проєктів proof-of-concept, а один із керівників зазначив, що генерація доходу може зайняти один–два роки.

Робототехнічний софтфонд LG CNS

Запуск PhysicalWorks спирається на чотири десятиліття досвіду LG CNS як системного інтегратора в секторі виробництва. Компанія витратила 40 років на створення ІТ-інфраструктури для виробників, зокрема має компетенції з інтеграції застарілого виробничого ПЗ — перевага, яку компанія вважає релевантною для сучасної інтеграції роботів.

PhysicalWorks спирається на наявні інструменти LG CNS, як-от Real Time Dispatcher (RTD), який у реальному часі встановлює пріоритети задач і умови логістичного руху. RTD також може керувати логістичним обладнанням, зокрема Automated Guided Vehicles (AGVs) — безпілотними транспортними засобами, що використовуються для переміщення матеріалів на підприємствах.

Штучний інтелект і адаптивність

Платформа вбудовує Robot Foundation Model (RFM), розроблений у межах партнерства LG CNS зі Skild AI, американським стартапом, що створює AI-системи для роботів. RFM має на меті зробити роботів більш адаптивними: навчати їх на фото й відеоданих із робочого середовища, а потім діяти автономно замість того, щоб вимагати розробки під конкретну задачу для кожної дії або прямого керування на кожному кроці.

Підготовка LG CNS до запуску включала 11-місячний період розробки, протягом якого компанія інвестувала в Skild AI та придбала частку в робототехнічній компанії Dexmate.