Publié le 2025-11-03 14:58:00. La société de robotique AgiBot franchit une étape majeure en déployant son système d’apprentissage par renforcement embarqué sur une ligne de production réelle. En partenariat avec Longcheer Technology, cette innovation promet de révolutionner l’automatisation industrielle en rendant les robots plus adaptatifs et rapides à former.
- AgiBot annonce le succès de son système d’apprentissage par renforcement dans le monde réel (RW-RL) sur une ligne pilote chez Longcheer Technology.
- Cette technologie permet aux robots d’acquérir de nouvelles compétences en quelques minutes, réduisant drastiquement les temps de déploiement et les coûts de reconfiguration.
- Le système offre une grande adaptabilité aux variations de production et une flexibilité inédite pour répondre aux besoins changeants de la fabrication de précision.
Dans le domaine de la fabrication de précision, les systèmes d’automatisation traditionnels souffrent souvent d’une rigidité qui nécessite des outillages complexes, des réglages longs et des reconfigurations coûteuses. Même les solutions avancées basées sur la vision et le contrôle de force peinent à surmonter la sensibilité aux paramètres et la complexité de la maintenance. AgiBot se propose de résoudre ces défis avec son approche novatrice.
Le système d’apprentissage par renforcement dans le monde réel (RW-RL) d’AgiBot permet aux robots d’apprendre et de s’adapter directement sur le terrain, dans l’environnement de production. Ce processus, qui ne prend que quelques dizaines de minutes, permet aux robots d’acquérir de nouvelles capacités, d’assurer un déploiement stable et de maintenir leurs performances sur le long terme sans dégradation. Lors des changements de ligne ou de modèle, seules des modifications matérielles minimes et des étapes de déploiement standardisées sont nécessaires, améliorant considérablement la flexibilité tout en réduisant les délais et les coûts.
Les principaux avantages de la solution AgiBot incluent un déploiement rapide, ramenant le temps de formation de plusieurs semaines à quelques minutes, synonyme de gains d’efficacité exponentiels. Le système fait également preuve d’une haute adaptabilité, compensant de manière autonome les variations courantes telles que la position des pièces ou les changements de tolérance, garantissant ainsi une qualité constante et un taux d’achèvement des tâches de 100 % sur la durée. La reconfiguration flexible permet de s’adapter aux modifications de tâches ou de produits sans outillage personnalisé, surmontant ainsi le dilemme traditionnel entre automatisation rigide et demande variable dans l’électronique grand public. La solution présente une forte généralité quant à l’agencement des espaces de travail et des lignes de production, favorisant un transfert et une réutilisation rapides dans divers scénarios industriels. Cette avancée marque une intégration profonde entre l’intelligence de perception-décision et le contrôle de mouvement, un pas crucial vers l’unification de l’intelligence algorithmique et de l’exécution physique.
Contrairement à de nombreuses démonstrations réalisées en laboratoire, le système d’AgiBot a été validé dans des conditions proches de la production réelle, bouclant ainsi la boucle entre la recherche de pointe et la vérification de qualité industrielle. Cette étape est le fruit d’années de recherche dans la robotique et l’IA, notamment les avancées significatives en apprentissage par renforcement pour une plus grande stabilité et efficacité dans le monde réel. Le Dr Jianlan Luo, scientifique en chef chez AgiBot, et son équipe ont apporté des contributions académiques clés démontrant la fiabilité des performances de l’apprentissage par renforcement sur des robots physiques. Chez AgiBot, ces travaux ont évolué pour donner naissance à un système d’apprentissage par renforcement déployable dans le monde réel, intégrant des algorithmes avancés avec des piles de contrôle et de matériel.
AgiBot et Longcheer Technology prévoient désormais d’étendre l’application de l’apprentissage par renforcement du monde réel à un plus large éventail de scénarios de fabrication de précision, ciblant notamment l’électronique grand public et les composants automobiles. L’objectif est de développer des solutions robotiques modulaires et rapidement déployables, s’intégrant de manière fluide aux systèmes de production existants.
Pour plus d’informations, rendez-vous sur agibot.com.