Descrizione del progetto
Sistemi robotici guidati dall’intelligenza artificiale per lo smontaggio, la rigenerazione e il riciclaggio
Negli ultimi anni si sta delineando l’economia circolare europea, che presenta nuove opportunità e sfide in termini di riutilizzo dei materiali, trattamento dei rifiuti, rigenerazione e rimessa a nuovo dei prodotti. La lavorazione dei prodotti dopo il loro (primo) ciclo di vita richiede un elevato livello di flessibilità, attribuito alle diverse condizioni e variabilità dei pezzi. Il progetto ROB4GREEN, finanziato dall’UE, svilupperà sistemi robotici di facile utilizzo, collaborativi e guidati dall’intelligenza artificiale, in grado di adattarsi a varie strategie di trasformazione dei prodotti dopo il loro (primo) ciclo di vita. Tali sistemi miglioreranno le competenze robotiche esistenti e ne genereranno di nuove durante il funzionamento in autonomia. La soluzione ROB4GREEN sarà convalidata su scala in importanti industrie, mostrando un’ottimizzazione che va dal livello della «cella» all’intera «catena del valore», contribuendo così agli obiettivi del Green Deal europeo.
Obiettivo
During the last years, EU manufacturing has faced production flexibility challenges by deploying, among others, novel hybrid manufacturing systems, involving collaborative robots and mobile manipulators combined with flexible grippers, vision systems, sophisticated tasks/actions planning solutions and flexible integration platforms. Despite the importance of AI enabled flexible robotic systems, several aspects settle back their wider adoption, and impact on the objectives of the green deal:
•Limited cognition/ intelligence: existing solutions support non-trivial tasks but cannot act autonomously.
•Insufficient perception and diagnostics: In a circular economy, there is an increased need for understanding the state of products or parts that are being handled, after they have been used.
•Decision making is restricted: Current decision-making focuses on process or line level, not taking into account optimization at value chain level or per individual product.
•Small scale adaptation of AI due to small number of available data and training needed, to support tailored solutions in high variability context.
•Lack of use of explicitized knowledge in AI and robotics. Lifecycle data and knowledge is not used across the value chain to improve decision making after a product’s first life.
•Complexity in robot programming and interaction which requires the involvement of skilled engineers, does not provide flexibility in execution,
Thus, ROB4GREEN aims to develop easy to use and deploy AI driven collaborative robotic systems, that can reason and adapt to a variety of strategies for processing products after their first life, both hardware and behavior wise, improving existing skills and generating new ones, working autonomously combining data and knowledge. Such systems will be validated at scale and in major industries, showcasing optimization ranging from cell to the whole value chain, towards achieving significant impact on the objectives of the green deal.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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- ingegneria e tecnologiaingegneria elettrica, ingegneria elettronica, ingegneria informaticaingegneria elettronicarobotica
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Parole chiave
Programma(i)
Invito a presentare proposte
HORIZON-CL4-2024-DIGITAL-EMERGING-01
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HORIZON-IA - HORIZON Innovation ActionsCoordinatore
265 04 Rio Patras
Grecia