LG CNS запускает платформу PhysicalWorks для управления смешанным парком роботов

LG CNS, ИТ-подразделение сервисов LG Group в Южной Корее, запустила платформу PhysicalWorks для обучения и управления смешанными парками роботов через один единый программный слой, сообщает The Korea Herald. На демонстрации четыре робота от Unitree, Deep Robotics, Dexmate и Bear Robotics переносили коробки без дистанционного управления, выполнив одну передачу груза на расстоянии двух-трех метров за 90 секунд. Компания заявила, что система сочетает симуляцию и видеообучение с ПО, которое переназначает работу в режиме реального времени, включая возможность переключать оборудование при чрезвычайных ситуациях — например, когда она направила квадропеда на патрульную службу и переназначила его задачу тележке Bear Robotics.

Возможности платформы и развертывание

PhysicalWorks управляет роботами разных производителей через единый контур управления, затрагивая фрагментированный рынок, где машины от отдельных вендоров обычно требуют кастомной инженерии, чтобы работать вместе. Согласно источнику, такой единый подход может упростить внедрение автоматизации: компаниям будет проще выбирать лучший робот для каждой задачи, не будучи «привязанными» к экосистеме одного вендора.

LG CNS сообщила, что платформа способна сократить время развертывания роботов с нескольких месяцев до примерно одного-двух месяцев. Сейчас компания ведет более 20 проектов в формате proof-of-concept, при этом один из руководителей отметил, что получение выручки может занять один-два года.

«Робототехнический» софт от LG CNS

Запуск PhysicalWorks опирается на четырехдесятилетний опыт LG CNS как системного интегратора в производственном секторе. Компания потратила 40 лет на создание ИТ-инфраструктуры для производителей, включая экспертизу по связыванию устаревшего производственного ПО — преимущество, которое компания считает релевантным современной интеграции в робототехнике.

PhysicalWorks опирается на существующие инструменты LG CNS, такие как Real Time Dispatcher (RTD), который в режиме реального времени устанавливает приоритеты задач и условия логистического перемещения. RTD также может управлять логистическим оборудованием, включая Automated Guided Vehicles (AGVs), которые представляют собой беспилотные транспортные средства, используемые для перемещения материалов на заводах.

Искусственный интеллект и адаптивность

Платформа включает Robot Foundation Model (RFM), разработанную в рамках партнерства LG CNS со Skild AI, американским стартапом, который строит ИИ-системы для роботов. RFM нацелена на то, чтобы сделать роботов более адаптивными: модель позволит им учиться на фотографиях и видеоданных с рабочей среды, а затем действовать автономно вместо того, чтобы требовать разработки под конкретную задачу для каждого действия или прямого управления на каждом шаге.

Подготовка LG CNS к запуску включала 11-месячный период разработки, в течение которого компания инвестировала в Skild AI и приобрела долю в робототехнической фирме Dexmate.