Det er en ære å bli verdsatt på den måten
Norsk ABB-forsker hedret for smartere roboter
ABB-forsker Morten Mossige har fått internasjonal heder som hovedforfatter av en forskningsartikkel om bruk av kunstig intelligens i robottesting.
Artikkelen er basert på funnene i forskningen bak doktorgraden Morten Mossige tar i samarbeid med ABB og Universitetet i Stavanger (UiS).
- Det var fantastisk, og det er en ære å bli verdsatt på den måten av et internasjonalt forskningsmiljø, sier Morten Mossige om kåringen.
Mossige jobber til daglig ved ABBs robotvirksomhet på Bryne, og artikkelen har han skrevet sammen med senterleder Arnoud Gotlieb fra det norske forskningssenteret Certus og professor Hein Melling ved UiS.
Matematisk modell
Artikkelen på 16 sider er døpt «Using CP (Constraint Programming) in automatic test generation for ABB Robotics Paint Control System», og er kort fortalt robottesting (modellering) av nye styringssystemer for lakkeringsroboter.
- Den automatiske testingen kan oppdage designfeil ved utvikling og modifikasjon av styringsløsninger til robotene som ellers kan ta måneder, eller være umulige, å avdekke ved manuell testing, forklarer han.
Ifølge Mossige er CP en variant av kunstig intelligens (AI, Artificial Intelligence). Han slår fast at en lukket testsløyfe med rask tilbakemelding under utviklingen, det vil si CP-metoden, gir mye bedre kvalitet på testsystemet.
- Man utvikler en matematisk modell for hele systemet, altså både roboten og styringssystemet, forklarer han.
Gir mer robottid
Avhandlingen ble kåret til «Best Application Paper» på CP2014, en internasjonal konferanse om prinsipper og praksis for Constraint Programming (CP), i Lyon, Frankrike.
Prisvinneren peker på at metoden artikkelen omhandler reduserer utviklingskostnader og øker kvaliteten på systemet, samtidig som det kan gi økt oppetid for robotene hos kundene.
- Vi har avdekket feil ved hjelp av metoden som neppe hadde vært mulig å oppdage ved manuell testing. Om feilen ikke hadde blitt rettet, ville den trolig ført til nedetid for lakkeringsroboten etter at den hadde kommet i drift, sier Mossige, som nå er inne i det siste året i doktorgradsstudiene.
- Jeg startet doktorgradsarbeidet i 2012, og planlegger å disputere ved Universitetet i Stavanger sommeren 2015. Frem til da skal jeg videreutvikle CP-metoden, sier han.
Lunner kommune tar i bruk KI for smartere avløpsrensing
Lunner kommune tester ny teknologi ved Harestua og Volla renseanlegg. Ved hjelp av kunstig intelligens skal avløpsvann renses med mindre kjemikaler, samtidig som driften effektiviseres og kostnader kuttes.
Nytt OTDR fra Yokogawa
Yokogawa Test & Measurement Corporation lanserer AQ7290-serien, et svært pålitelig og nøyaktig felttestinstrument for optisk fiber som vil lette konstruksjonen og vedlikeholdet av raskt voksende optiske kommunikasjonsnettverk. AQ7290 er utstyrt med nye funksjoner som forbedrer betjening og brukervennlighet. Seks standard- og høyytelsesmodeller er tilgjengelige i serien, og tilbyr et utvalg av to eller tre bølgelengder for å dekke et bredt spekter av fiberoptiske installasjons- og vedlikeholdsmålingsbehov.
Nytt generativt AI-drevet vedlikeholdstilbud fra Siemens
Siemens Industrial Copilot, en generativ AI-basert assistent, styrker hele verdikjeden – fra design og planlegging til engineering, drift og tjenester. Med dette ekspanderer Siemens sitt Industrial Copilot-tilbud med utvidede muligheter for Senseye Predictive Maintenance. Den generative AI-drevne løsningen vil støtte alle trinn i vedlikeholdssyklusen, fra reparasjon og forebygging til prediksjon og optimalisering.
Solid fremgang for Endress+Hauser tross global uro: Satser tungt på innovasjon og gassanalyse
Til tross for krevende globale rammevilkår leverte Endress+Hauser et sterkt resultat i 2024, med økt satsing på gassanalyse, bærekraft og opplæring.
