Konsortialabschlussbericht des Verbundvorhaben GreenBotAI: Frugal and adaptive AI for flexible industrial Robotics

Abstract

Die europäische Fertigungsindustrie steht vor mehreren Herausforderungen. Dazu gehören unter anderem die Veränderung von der Massenproduktion zur kundenspezifischen Fertigung, die ständig steigende Komplexität der Produktionslinien, der Wettbewerb mit Billiglohnländern, das Risiko von Pandemien und die Erwartung niedriger Fehlerquoten bei steigender Komplexität der Produkte. Vor diesem Hintergrund forschte das deutsch-französische Forschungsprojekt GreenBotAI an den folgenden drei Hauptzielen:

die Sicherstellung einer kontinuierlichen Produktion in Europa während Pandemien, die Gewährleistung der europäischen Souveränität in Bezug auf die Produktionsautomatisierung, die Verringerung von Umweltauswirkungen europäischer Fabriken durch die Reduzierung des Energieverbrauchs von Roboteranwendungen um 50 %. In GreenBotAI liegt der Fokus auf der Verringerung der Reaktions- und Latenzzeiten von Industrierobotern, einer optimierten smoothen Bahnplanung sowie die "On-the-fly-Ausführung" bestimmter Aufgaben. Im Projekt werden die Entwicklung notwendiger Hardwarekomponenten, sowie modernste Deep-Learning-Methoden zur Überwachung, Datenverarbeitung und Fehlerkontrolle adressiert, um einen Generationenwechsel in der Robotik zu schaffen. Umgebungsbedingungen sollen hierbei selbstständig erkannt und das Roboterverhalten in Echtzeit an veränderte Bedingungen angepasst werden. Ursprünglich war es mit dem Partner GrAI Matter Labs geplant, einen "GreenBotAI-Kit" für Industrieroboter zu entwickeln, welcher intelligente Anwendungen dank frugaler KI ermöglicht. Ein Kit sollte aus einem zu entwickelnden latenzarmen und energiesparenden KI-Prozessor, einer Platine und zugehöriger Software inkl. der Algorithmen bestehen. Nach Ausscheiden von GrAI Matter Labs wurden die Lösungen auf kommerzielle verfügbare Edge Devices von NVIDIA übertragen.

The European manufacturing industry faces several challenges. These include, among others, the shift from mass production to customized manufacturing, the constantly increasing complexity of production lines, competition with low-wage countries, the risk of pandemics, and the expectation of low error rates despite increasing product complexity. In this context, the German-French research project GreenBotAI focused on the following three main objectives:

ensuring continuous production in Europe during pandemics, guaranteeing European sovereignty with regard to production automation, reducing the environmental impact of European factories by decreasing the energy consumption of robotic applications by 50%. GreenBotAI focuses on reducing the response and latency times of industrial robots, optimized smooth path planning, and "on-the-fly" execution of certain tasks. The project addresses the development of necessary hardware components as well as state-of-the-art deep learning methods for monitoring, data processing, and error control, in order to enable a generational shift in robotics. Environmental conditions are to be detected autonomously, and robot behavior adapted in real time to changing conditions. Originally, together with the partner GrAI Matter Labs, the plan was to develop a "GreenBotAI kit" for industrial robots, enabling intelligent applications thanks to frugal AI. A kit was to consist of a low-latency, energy-saving AI processor to be developed, a circuit board, and corresponding software including algorithms. After the withdrawal of GrAI Matter Labs, the solutions were transferred to commercially available NVIDIA edge devices.