fr.wedoany.com Rapport : Google a dévoilé une version mise à jour de son modèle d'IA robotique Gemini Robotics-ER 1.6, axée sur l'amélioration des capacités d'automatisation industrielle des robots dans des environnements réels. Ce modèle se concentre sur le « raisonnement incarné », permettant aux robots de comprendre l'environnement physique, d'interpréter les entrées visuelles et de juger si une tâche est accomplie. Des tâches d'inspection similaires sont déjà exécutées par des robots mobiles comme Spot de Boston Dynamics, qui naviguent dans les installations industrielles et capturent des images de jauges. Cette mise à jour améliore le niveau d'automatisation industrielle en permettant au système d'interpréter les données visuelles et d'y réagir.

Dans les usines de fabrication, les robots dotés de ces capacités peuvent soutenir les inspections quotidiennes en lisant des indicateurs tels que les manomètres et les niveaux de liquide. Le système introduit également une fonction de « détection de réussite », permettant au robot de confirmer qu'une tâche a été correctement accomplie avant de poursuivre. Ces progrès en automatisation industrielle visent à aider les robots à faire face aux variations des conditions réelles, comme l'éclairage incohérent ou les obstructions.

Les experts du secteur soulignent que l'amélioration des capacités d'automatisation industrielle n'équivaut pas directement à une préparation à la fabrication. Ken Macken, PDG de Workr Robotics, déclare : « Le raisonnement est un cadre erroné pour les tâches de fabrication. Lorsqu'un robot lit une jauge sur une ligne de production, on ne veut pas qu'il raisonne pour savoir si la lecture est acceptable. On veut qu'il soit correct à chaque fois. Dans un contexte critique pour la qualité ou la sécurité, un 'raisonnement assez bon' ne suffit pas. » Il ajoute : « La raison pour laquelle les fabricants introduisent des robots dans leurs usines est d'exécuter des travaux qui nécessitent une précision de 100 % à chaque fois. »

Cette technologie reste actuellement principalement axée sur la perception et la prise de décision, et doit être intégrée avec le matériel robotique et les systèmes de contrôle avant d'être déployée. Néanmoins, l'évolution de l'automatisation industrielle élargit progressivement la gamme des tâches susceptibles d'être automatisées dans les environnements de fabrication.