Csak egy rövid szakaszt látunk be az előttünk
lévő útból, de már ott is annyi a teendő.”
Alan Mathison Turing
A kutatási terület vezetője:
Dr. Váncza József, tudományos tanácsadó; kutatólaboratórium vezető, SZTAKI
Dr. Ballagi Áron, egyetemi docens, tanszékvezető, SZE
Pár szó a kutatási területről
Közgazdászok, szociológusok gyakran negyedik ipari forradalomként is emlegetik az ipar digitalizációját (Ipar4.0). E korszakos technológiai váltást követő, és annak következményeként jelentkező nagy kihívás a területen dolgozó kutatók, fejlesztők számára az autonómia, és konkrétan az autonóm, de több szálon összekapcsolt gyártó rendszerek tervezése és működtetése.
Az említett technológiai váltás során olyan autonóm kiber-fizikai termelési rendszerek jöttek, ill. jönnek létre, amelyek az őket körülvevő anyag, energia, információs és pénzügyi folyamatokhoz szorosan, s már-már elválaszthatatlanul kapcsolódnak, ill. ezektől komoly mértékben függenek.
A kutatási terület főbb kutatási és fejlesztési irányai és az ezekkel kapcsolatos feladatok
A kutatási területhez kapcsolódó K+F tevékenységek az olyan kiber-fizikai gyártórendszerekre (CPPS-ekre) fokuszálnak majd, amelyekben autonóm egységek is vannak.
Autonóm robotika, ember-robot együttműködés és ember-robot csapatmunka, autonóm járművekkel megvalósított/támogatott telephelyen belüli logisztika a K+F tevékenységek fontos célterületei. E célterületeken részint prototípus-fejlesztés, részint működő megoldások fejlesztése zajlik majd.
Az autonóm robotikai és logisztikai feladatok megoldásában kulcsszerepe van az emberek, gépek és környezetük alkotta rendszer digitális ikermodelljének. Ezek a fizikai világban működő eszközök, berendezések és erőforrások másaként a valóságos ”iker” leképzésére, megfigyelésére, előrejelzésére, tervezésére, optimalizálására és szimulációjára használhatók. Ikermodellek felhasználása gyártási folyamatok valósidejű követésére, események felismerésére és előrejelzésére, valamint a gyártórendszer végrehajtandó feladatainak (újra)-tervezésére.
Az ipar digitalizációjának köszönhetően nagy mennyiségű adat áll elő a gyártási folyamatokról. Ezen adatok elemzése lehetőséget teremt digitális ikermodellek létrehozására és adaptálására. Megjegyzendő, hogy a gyártási adatok nagyfokú strukturális és típusbeli sokszínűsége miatt már az ilyen adathalmazok topológiájának feltárása is komoly feladat. További alapvető fontosságú feladat a nehezen reprezentálható mérnöki tudás, tapasztalat és intuíció beépítése az ikermodellekbe (pl. heurisztikus megoldások alkalmazásával).
Autonóm rendszerek identifikációja és irányítása a gépi tanulás sztochasztikus módszereivel.
Egy, olyan CPPS kísérleti labor felállítása, majd a labor autonóm gyártórendszer-elemekkel, logisztikai egységekkel való ellátása, intelligens érzékelő-rendszerekkel való felszerelése, amely alkalmas a kutatási terület kutatói és fejlesztői által megtervezett és léthozott autonóm kiber-fizikai gyártó- és logisztikai rendszerek alapos tesztelésére és látványos bemutatására.
Általános robot művelettervező modellek elméleti vizsgálata és gyakorlati fejlesztése. E modellek lehetővé teszik a sorrend- és mozgásterveknek, valamint robotprogramoknak az automatikus generálását.
Az autonóm elemek közötti kooperáció ösztönzése, ill. fokozása az ilyen elemeket is tartalmazó gyártó- és logisztikai rendszerekben.
Az ARNL keretében létrejövő innovatív megoldások a kiber-fizikai gyártórendszerekkel kapcsolatos kísérletekre, fejlesztésekre Budapesten és Győrött kialakított laboratóriumokban kerülnek bemutatásra. Ezek a laboratóriumok a Konzorcium felsőoktatási és ipari partnerei számára is rendelkezésre állnak majd.
Felhő-alapú specifikus szolgáltatások kialakítása és elérhetővé tétele a hazai kkv-k számára is.
