Lorsque les drones, les chariots \u00e9l\u00e9vateurs autonomes et les bras articul\u00e9s stationnaires collaborent dans le domaine de la logistique ou de la production, cette coop\u00e9ration se termine g\u00e9n\u00e9ralement par des architectures logicielles incompatibles. Les interfaces classiques \u00e9chouent \u00e0 connecter de mani\u00e8re flexible des syst\u00e8mes h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes. De grands mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle pour le langage, l\u2019image et la logique comblent cette lacune : ils permettent aux machines de d\u00e9chiffrer les t\u00e2ches de travail dans leur contexte op\u00e9rationnel sp\u00e9cifique. Toutefois, les d\u00e9veloppeurs doivent encore r\u00e9soudre des questions fondamentales en mati\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9 fonctionnelle avant d\u2019atteindre la maturit\u00e9 commerciale.<\/p>\n
Les points cl\u00e9s en bref :<\/strong><\/p>\n Lorsqu\u2019une drone inspecte un site industriel tandis qu\u2019un syst\u00e8me de transport sans chauffeur livre simultan\u00e9ment des composants, l\u2019\u00e9change direct se heurte souvent au format de donn\u00e9es. Le groupe de travail de la plateforme Lernende Systeme souligne que les diff\u00e9rentes architectures informatiques freinent r\u00e9guli\u00e8rement la collaboration dans la pratique industrielle.<\/p>\n Une v\u00e9ritable interop\u00e9rabilit\u00e9 requiert quatre \u00e9tapes :<\/p>\n Alors que la base technique et la base syntaxique sont aujourd\u2019hui ma\u00eetrisables, les r\u00e9glementations rigides rencontrent leurs limites au niveau du sens et de la pragmatisme.<\/p>\n Les architectures modernes d\u2019IA s\u2019attaquent pr\u00e9cis\u00e9ment \u00e0 cette lacune de compr\u00e9hension. Un document d\u2019information de la plateforme Lernende Systeme illustre comment les syst\u00e8mes g\u00e9n\u00e9ratifs peuvent contr\u00f4ler des ensembles de machines h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes. J\u00fcrgen Beyerer du Fraunhofer IOSB illustre le principe : puisque les mod\u00e8les apportent une \u00e9norme quantit\u00e9 de connaissances du monde, ils r\u00e9organisent dynamiquement les donn\u00e9es de capteurs et les commandes pendant le fonctionnement. Ils agissent comme un planificateur sup\u00e9rieur qui analyse les situations changeantes et r\u00e9partit les t\u00e2ches de travail de mani\u00e8re appropri\u00e9e sur les robots disponibles.<\/p>\n Le passage du laboratoire d\u2019essai \u00e0 la salle de production n\u00e9cessite des preuves solides. Les mod\u00e8les de base actuels manquent souvent de connaissances sp\u00e9cifiques sur les processus et les domaines d\u2019activit\u00e9 des installations industrielles. Si une commande d\u00e9passe les limites physiques ou si les valeurs mesur\u00e9es sont interpr\u00e9t\u00e9es de mani\u00e8re incorrecte, la cha\u00eene tombe en panne \u2013 avec des risques directs pour les personnes et les mat\u00e9riels.<\/p>\n Les donn\u00e9es linguistiques ou visuelles seules ne suffisent pas pour les certificats de s\u00e9curit\u00e9. Ce qui est demand\u00e9 sont des syst\u00e8mes multimodaux qui r\u00e9\u00e9quilibreront les commandes avant leur ex\u00e9cution dans des environnements virtuels et les v\u00e9rifieront physiquement. Johannes Hinckeldeyn de la KION Group consid\u00e8re que c\u2019est surtout la collaboration entre la science, les fabricants et les utilisateurs industriels qui est n\u00e9cessaire \u00e0 cet \u00e9gard : seules lorsque des \u00e9quipes de recherche et des techniciens d\u2019usine introduiront des donn\u00e9es r\u00e9elles issues de l\u2019exploitation dans les mod\u00e8les de simulation, des produits industriels robustes issus de concepts th\u00e9oriques pourront \u00eatre \u00e9labor\u00e9s.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Heterogene Systeme: Wie KI die Verst\u00e4ndnisl\u00fccke schlie\u00dft Wenn Drohnen, autonome Flurf\u00f6rderzeuge und station\u00e4re Greifarme in Logistik oder Produktion zusammenarbeiten, endet die Kooperation meist an inkompatiblen Softwarearchitekturen. Klassische Schnittstellen scheitern daran, heterogene Systeme flexibel miteinander zu vernetzen. Gro\u00dfe KI-Modelle f\u00fcr Sprache, Bildverarbeitung und Logik schlie\u00dfen diese L\u00fccke: Sie versetzen Maschinen in die Lage, Arbeitsauftr\u00e4ge im jeweiligen […]<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":27322,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[88],"tags":[],"referenzkategorie":[],"class_list":["post-27321","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-supply-chain-news"],"acf":[],"yoast_head":"\n\n
Pourquoi les interfaces classiques rencontrent des difficult\u00e9s \u00e0 la fronti\u00e8re<\/h3>\n
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L\u2019IA en tant que traducteur et coordinateur du parc informatique<\/h3>\n
S\u00e9curit\u00e9 fonctionnelle : obstacles \u00e0 l'utilisation en usine<\/h3>\n