Description du projet
L’IA et la robotique en plein essor pour remédier aux pénuries de main-d’œuvre
Dans des secteurs critiques tels que les énergies renouvelables et l’agriculture, il est difficile de maintenir la compétitivité dans un contexte de pénurie croissante de main-d’œuvre. Pour préserver les industries vitales, un changement radical vers l’intégration de l’IA et de la robotique devient impératif. Dans ce contexte, le projet ARISE, financé par l’UE, introduira des technologies de pointe qui révolutionneront les tâches de manipulation complexes et redéfiniront l’avenir de l’automatisation. Plus précisément, il développera des manipulateurs pneumatiques reconfigurables, des effecteurs souples à rigidité variable et des modules de perception de pointe. Cette chaîne d’outils innovante, qui trouve des applications dans les tâches d’installation, de réparation, de transplantation et de récolte dans les fermes solaires et hydroponiques, promet un saut transformateur dans le paysage de l’automatisation. Dans l’ensemble, l’approche globale du projet, de l’apprentissage par imitation hiérarchique au déploiement de l’IA périphérique, annonce une nouvelle ère d’efficacité et de progrès.
Objectif
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.
Champ scientifique
- 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
Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinateur
15232 Chalandri
Grèce