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AI-Driven Multi-Robot Systems per la manutenzione autonoma
Sfruttare la robotica e l'IA per l'automazione
Sebbene i robot promettano maggiore efficienza e precisione, le attività di manutenzione più complesse richiedono spesso l’impiego di più sistemi specializzati, forniti da vendor diversi. Reply ha sviluppato un approccio avanzato AI-driven, che orchestra questi sistemi robotici eterogenei, permettendo loro di collaborare in modo fluido su operazioni di manutenzione unificate.
Reazione rapida, operazioni sicure
L’efficacia di qualsiasi processo di manutenzione dipende dalla sua tempestività. Il tempo totale di reazione, dalla prima rilevazione di un’anomalia fino all’esecuzione finale dell’intervento correttivo, è una variabile cruciale, capace di incidere in modo significativo sulla continuità operativa e sulla sicurezza. Questo processo può essere suddiviso in tre fasi principali: l’allerta, che segnala l’individuazione di un problema; la decisione, in cui si definisce il piano d’azione; e l’azione, che consiste nell’esecuzione delle misure correttive. In qualsiasi contesto, che si tratti di un impianto produttivo o di un perimetro ad alta sicurezza, è fondamentale ridurre al minimo il tempo impiegato in ciascuna di queste fasi, perché ritardi nella rilevazione o nella risposta possono avere conseguenze rilevanti.
Orchestrare robot eterogenei come un unico sistema
La risoluzione di problemi di manutenzione complessi richiede spesso una sequenza di azioni distinte, eseguite da sistemi robotici specializzati. Una risposta efficace può richiedere l’impiego di robot diversi, tra cui droni di pattugliamento, robot quadrupedi, Autonomous Mobile Robots (AMR) per il trasporto e bracci robotici per le attività di manipolazione. Un ostacolo significativo nasce dal fatto che questi robot provengano in genere da vendor differenti e operino su stack software proprietari e “verticali”, progettati per comunicare solo all’interno della stessa flotta. Questo rende estremamente difficile integrare e sincronizzare una flotta eterogenea, impedendo ai robot di collaborare in modo ordinato e sequenziale per completare un’unica attività complessiva. La sfida, quindi, è creare un sistema unificato in grado di superare questi silos e gestire robot diversi come un’unica unità coesa.
Un’architettura unificata per differenti flotte robotiche
Al centro dell’approccio di Reply c’è il Robotic Coordinator, progettato per orchestrare e sincronizzare flotte robotiche eterogenee, provenienti da vendor diversi. Basato sul framework scalabile ROS 2, il coordinator mette a disposizione un insieme di librerie e strumenti riutilizzabili che abilitano un’interoperabilità fluida. L’architettura include diversi componenti chiave: il Coordinator Core, che previene conflitti di traffico e negozia i passaggi tra robot; il Traffic Editor, per creare mappe condivise e definire i pattern di traffico; e i Fleet Adapter, che collegano l’API specifica di ciascun vendor al core centrale, garantendo la compatibilità senza dover stravolgere il software nativo dei robot. Una web interface completa consente agli operatori di monitorare lo stato di tutti gli asset robotici su una planimetria 2D. In questo modo, robot diversi possono collaborare senza attriti all’interno di un workflow di manutenzione complesso.
Percezione avanzata con Computer Vision on-edge
L’approccio di Reply pone una forte enfasi sulla rilevazione rapida e accurata dei problemi. Per esempio, un caso d’uso riguarda il border patrol, in cui un robot su ruote Jackal è incaricato di svolgere ispezioni automatiche tramite computer vision. A un hardware potente, come il 3D LiDAR per una navigazione autonoma robusta, sono stati aggiunti una camera e una scheda integrata NVIDIA Jetson Orin. Questa impostazione permette di eseguire i modelli di AI direttamente sul robot grazie all’edge computing. La capacità di fare on-edge inference è fondamentale perché elimina la dipendenza dal cloud, riduce in modo significativo la latenza e migliora la data privacy. Inoltre, garantisce prestazioni affidabili anche in ambienti con connettività di rete limitata o instabile, poiché il robot deve trasmettere solo informazioni sintetiche e cruciali (come il tipo e la geolocalizzazione di un’anomalia rilevata) invece di uno stream video continuo.
Sfruttare la Generative AI per un training più affidabile
Un ostacolo comune nello sviluppo di modelli di computer vision affidabili è la scarsità di dati di training per eventi molto specifici o rari, ad esempio reperire immagini di una recinzione danneggiata in un caso d’uso di perimeter security. Per superare questo limite, l’approccio di Reply sfrutta la Generative AI per creare dati sintetici personalizzati, costruiti su misura per queste esigenze. Utilizzando modelli come Fluxnel, è possibile generare un grande volume di immagini realistiche che rappresentano scenari rari o complessi, come fori in una rete metallica (chain-link fence). Anche se il processo richiede un filtraggio — con circa il 4–5% delle immagini generate effettivamente adatte al training, l’approccio elimina in modo efficace le difficoltà e gli alti costi legati alla raccolta di dati nel mondo reale. In questo modo si migliorano affidabilità e prestazioni dei modelli di AI nei contesti specifici per cui sono progettati.
Linguaggio naturale per semplificare l’interazione
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Per rendere questa tecnologia avanzata accessibile a tutti gli operatori, indipendentemente dalle competenze tecniche, il sistema include un AI Task Decoder. Questo agente intelligente funge da interfaccia intuitiva, consentendo agli utenti di impartire comandi in linguaggio naturale. Il Large Language Model (LLM) del sistema interpreta la richiesta, identificando il task principale, gli oggetti coinvolti e la sequenza di azioni necessaria, come pick e drop. Infine, l’agente serializza queste informazioni in un formato JSON strutturato e compatibile con il Robotic Coordinator, che a sua volta assegna i robot più adatti all’esecuzione del compito. Questa interfaccia in linguaggio naturale semplifica l’intera operatività, rendendo l’interazione con un complesso sistema multi-robot immediata e senza attriti.
Maggiore efficienza in diversi settori
La flessibilità di questo sistema multi-robot AI-driven ne consente l’applicazione in un’ampia gamma di casi d’uso, ben oltre la perimeter security. Nel manufacturing, può essere impiegato per ridurre i colli di bottiglia e aumentare la produttività automatizzando attività di intralogistics e material handling. In ambito aeroportuale, il sistema può abbassare i costi operativi e migliorare la sicurezza tramite la sorveglianza automatizzata del perimetro, rilevando ingressi non autorizzati di persone o animali e verificando l’integrità delle recinzioni. Nel settore retail, offre un supporto concreto per aumentare il throughput e mantenere flessibilità operativa in magazzini e centri di distribuzione. Coordinando più flotte di robot per ottimizzare i flussi di traffico e l’assegnazione delle attività, l’approccio di Reply riduce i fermi macchina costosi e permette di allocare le risorse umane in modo più efficiente.
Verso nuove capacità e nuovi use case
Gli esperti di Reply sono sempre focalizzati sull'evoluzione continua del sistema. Un obiettivo chiave è ampliare ulteriormente le sue capacità hardware-agnostic, integrando una gamma ancora più ampia di robot di vendor diversi, così da aumentare la possibilità di personalizzazione in base ai requisiti dei singoli use case. Un’altra priorità è approfondire l’interazione del sistema con l’ambiente, estendendo i protocolli di comunicazione per interfacciarsi con smart infrastructure come porte automatiche, cancelli e ascensori, abilitando così un livello superiore di autonomia. Infine, sono previsti l’ampliamento costante del catalogo di modelli di computer vision per affrontare nuove sfide di detection e l’adattamento del sistema a nuovi contesti industriali oltre manufacturing e surveillance, costruendo nuove referenze anche in altri domini.
Concept Reply è specializzata nella ricerca, nello sviluppo e nella validazione di soluzioni innovative nell'ambito dell'IoT (Internet of Things), con particolare attenzione ai settori automobilistico, manifatturiero e delle infrastrutture intelligenti. Concept Reply è riconosciuta come esperta in Testing and Quality Assurance. Grazie ai laboratori di Concept Reply e a un team internazionale di professionisti, l’azienda è attualmente il partner fidato di Quality Assurance per la maggior parte delle principali banche italiane, in quanto offre una profonda conoscenza in ambito di innovazioni e soluzioni sul mercato dei servizi finanziari globali (funzionale e tecnico - fintech) con osservatori, partnership e progetti.