Projektbeschreibung
Mehr KI- und Robotiklösungen für weniger Arbeitskräftemangel
In kritischen Sektoren wie der erneuerbaren Energie und Landwirtschaft besteht das Problem, trotz eines eskalierenden Mangels an Arbeitskräften wettbewerbsfähig zu bleiben. Zum Schutz dieser wichtigen Industrien ist ein grundlegender Wandel hin zu KI und Robotik unerlässlich. Über das EU-finanzierte Projekt ARISE werden daher modernste Technologien vorgestellt, um komplexe Manipulationsaufgaben zu revolutionieren und die Zukunft der Automatisierung umzuschreiben. Konkret werden rekonfigurierbare pneumatische Manipulatoren, weiche Endeffektoren mit variabler Steifigkeit und hochmoderne Wahrnehmungsmodule gestaltet. Die innovative Toolchain kann bei der Installation, Reparatur, Umpflanzung und Ernte in Solar- und Hydrokulturanlagen eingesetzt werden und könnte einen gewaltigen Fortschritt der Automatisierung darstellen. Der umfassende Projektansatz, von hierarchischem Nachahmungslernen bis zum Einsatz von Edge-KI, könnte den Beginn einer neuen Ära der Effizienz und des Fortschritts bedeuten.
Ziel
Maintaining the competitiveness and leadership position of crucial industries such as renewable energy and agriculture, is contingent upon AI and Robotics increasingly becoming a widespread and integral part of the relevant technological landscapes, particularly in the face of steep labour shortages. ARISE project aims to introduce a combination of perception and control modules around a reconfigurable robotic manipulator that will enable a step change in the level of automation of complex manipulation tasks. ARISE will comprise the following key novel technology components that will significantly push the state of the art in terms of automatic task segmentation, human robot interaction and complex manipulation: (1) Two reconfigurable pneumatic-based robotic manipulators mounted on a mobile robotic platform (2) Novel soft end-effectors with variable stiffness that will allow for a diverse set of manipulation tasks (3) A Robotic perception module comprising 3D vision algorithms (4) A Localisation and Mapping module that will allow the robot to accurately identify its position within the environment (5) A Semantic Mapping module powered by scene understanding algorithms (6) A Knowledge Representation framework that will capture important information regarding objects’ properties and relationships (7) A Hierarchical Imitation Learning framework for acquiring robotic skills to accomplish complex tasks directly from human demonstrators (8) A Human-Interaction conditioned Path and Task planning module enabling reactive robot control (9) An edge-AI framework for deploying Machine Learning models and computer vision algorithms at the edge in a streamlined fashion. The ARISE toolchain will be integrated and validated in 5 real use case scenarios including installation and repair, and transplanting and harvesting tasks, in solar and hydroponic farms, respectively.
Wissenschaftliches Gebiet
- engineering and technologyenvironmental engineeringenergy and fuelsrenewable energy
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputer vision
- social sciencessociologyindustrial relationsautomation
- natural sciencescomputer and information sciencesknowledge engineering
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
HORIZON-CL4-2023-DIGITAL-EMERGING-01
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordinator
15232 Chalandri
Griechenland