tag:peatix.com,2011:1 2022-04-09T17:02:16+09:00 Peatix Takahiro Imahori tag:peatix.com,2022:event-3127678 2022-03-10T14:00:00JST 2022-03-10T14:00:00JST

■開催概要 日  時：2022年 3月 10日（木）14:00～17:00　※開催当日12:00まで受付場  所：東京ビッグサイト　会議棟6F　605会議室＆オンライン（ZOOM）受講料：22,000円（現地参加、オンライン参加共通）※いずれもテキスト代、税込、1名分（※テキストはPDFで提供します）※請求書払い（法人様宛の請求）を希望される方は、こちらのe-mailアドレスにご連絡ください。e-mail:seminar-osaka@media.nikkan.co.jp定　員：60名（現地参加）／70名（オンライン参加）主　催：日刊工業新聞社＊本セミナーは、オンサイト（現地）とオンライン（ZOOMを使用）を組みわせた形式でのセミナーとなります。オンラインでのご視聴方法（参加用URL等）はご登録くださいましたメールにお知らせいたします。また、講座実施後の録画での参加を希望される方は、「録画参加希望」と上記アドレスまでお知らせくださいませ。  ■開催趣旨 　2010年代半ば以降、AI（Artificial Intelligence）の応用が急速に進展しています。劇的な認識率の向上をもたらし、AI分野を発展させたのが、脳の働きからヒントを得た学習手法である「Deep Learning（深層学習）」のアルゴリズムであり、実装が容易なライブラリの登場によりユーザ数ならびに適用例が増大しています。　一方で、産業用ロボットでの応用は、画像処理を除き、限定的なものにとどまっています。産業用ロボットは『ロボット』という言葉から想起される、汎用性・フレキシビリティが望まれているにもかかわらず、いまだに達成されていません。そこで、試行されているのがMachine LearningのほかDeep Learningや（深層）強化学習（Deep Q-Network）を用いた動作生成モデルの構築であり、その適用により産業用ロボットや周辺システムのより一層のインテリジェンス化ならびにフレキシビリティにつながると期待されています。　本セミナーでは、ロボットセル生産・組立・ピッキングにおいて、AI利用による動作計画・動作制御の先進的な取り組みを紹介し、学習・進化する知能化システム（＝これからの産業用ロボット）による生産革新の姿を展望します。併せて、システムインテグレーションの高効率化などロボットの知能化によるシステム構築の変革にも触れます。 ■解説1 『AI利用ロボットにおける組立作業の自動化のための作業動作計画化』（大阪大学大学院　基礎工学研究科　システム創成専攻　教授　原田 研介氏）【解説概要】　以前より多品種少量生産への対応が求められており、部品供給ならびに組立作業を担うロボットの動作をいかに効率的に生成するかが、システムインテグレーションにかかる負荷を大きく左右します。講演者らの研究グループでは、組立グラフをもとに様々な作業動作の自動計画を実現しており、また、これに機械学習の適用により、周囲の環境との干渉を回避したり、ときには周辺の環境と干渉を許容したりしながら対象物を把持する研究にも取り組んでいます。　「解説1」では、これらの動作の自動計画の紹介を通じてシステムインテグレーションの高効率化、さらにはシステムインテグレーションの変更を展望します。加えて、人の作業動作の獲得による組立作業の自動化にも触れます。【解説項目】①ロボットによる組立作業とロボット化のための技術シーズ／②作業動作計画にかかる課題／③動作計画の概要（把持計画、作業計画）／④組立作業のロボット化におけるシーズ／⑤組立作業の動作計画の事例／⑥機械学習の適用／⑦研究を進める自動計画によるシステムインテグレーションの効率化への寄与と今後のシステムインテグレーションの展望 ■解説2（14:40～15:20） 『産業用ロボットにおけるAIの適用拡大とAI導入加速に向けたデジタル環境の活用』 （講師：エイアイキューブ  技術開発部   増村 諒 氏）【解説概要】  バラ積みピッキングは、ロボット工学において古典的ながら難題の1つとされます。画像認識と把持方策、ハンド設計の三者を一体となって解決する必要があるからであり、「見えるが掴めない」という事象が多々発生しています。エイアイキューブではAI技術を融合したマニピュレーション技術により、上記の難題をクリアし、システムインテグレーションにかるコスト低減にも効果を発揮すると期待されています。　「解説２」では、AI実装によるバラ積みピッキングに加え、見た目の良し悪しのような曖昧さを含む画像判定などへのAIの適用例を解説します。一方で、FA現場ではAI活用に期待がありながらも浸透しない現実があります。その現実をデータ収集、ロボットやシステムへの実装の観点から、エイアイキューブの経験をもとに述べます。さらには、AI導入の加速に向けデジタル環境の活用の有効性についても解説します。【解説項目】AI 技術のロボットマニピュレーションへの応用／開発した AI ピッキングの概要と特徴／AI による把持可能点の推定／AI ピッキングの高度化／AI 実装によるシステム構築への効果／デジタル環境を活用した学習データ生成と学習プロセス ■解説3（15:20～16:00） 「柔軟要素を持つロボットによる組立作業学習」 （講師：オムロンサイニックエックス　サーチアドミニストレイティブディビジョン シニアリサーチャー　濱屋 政志 氏）【講演概要】　多種多様な部品を扱う組立作業においては、部品同士の接触が常に発生するため高精度な操作が求められます。物理的な柔らかさを有するロボットを使用すれば、その柔軟要素が変形し、対象物になじむことで把持操作にかかるエラーが発生にくくなるはずで、エラーに伴うチョコ停などが解消され、組立作業の完全自動化につがなると期待されます。こうした期待に応える可能性を持つのが、オムロンサイニックエックスが開発した柔らかい手首を持った（柔軟要素を持った）ロボットであり、本講演ではその特徴と、多様なケースに効率的に対応するための組立作業学習技術を紹介します。　【解説項目】①研究背景／②コンパクトかつ柔らかい手首の原理／③部品組立て時の動作・特徴／④柔軟ロボットの教示方法／⑤組立作業学習技術の概要／⑥学習技術による実施例・効果／⑦今後の展望等  ■解説4（16:00～16:40）「AIを活用した産業用ロボットの組立作業、搬送作業における高性能化・設定容易化」（講師：三菱電機　先端技術総合研究所　前川 清石 氏）【講演概要】　電機電子製造業、自動車部品製造業、食品製造業、物流センターなどにおいて、ロボットを用いた自動化のニーズが高まってきています。こうした市場で自動化を拡大するには、ロボットを動作させるためのプログラムの作成・調整を容易化すること、ロボットシステムの動作時間を短縮することが望まれており、AI技術の寄与が期待されています。  「解説4」では、力覚センサ情報を用いた組立作業の高速化、食品などの不定形物のばら積みからのピッキング作業、搬送作業の高速化・調整の容易化など、AIを用いたロボットマニピュレーションの高速化、高機能化、設定容易化技術の取り組みを紹介します。 ■質疑応答（16:40～17:00）

tag:peatix.com,2022-02-19 05:55:38 2022-02-19 05:55:38 イベント詳細情報を更新しました。 Diff#1182788 tag:peatix.com,2022-02-19 04:46:08 2022-02-19 04:46:08 イベント詳細情報を更新しました。 Diff#1182770 tag:peatix.com,2022-01-07 09:41:34 2022-01-07 09:41:34 イベント詳細情報を更新しました。 Diff#1166087