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Inteligencia Artificial para los controladores Simatic de Siemens

La nueva S7-1500 TM NPU  (unidad de procesamiento neural) está equipada con la unidad de procesamiento Intel Movidius Myriad X Vision

Inteligencia Artificial para los controladores Simatic de Siemens

Siemens ha presentado en SPS IPC Drives un nuevo módulo para el controlador Simatic S7-1500 y el sistema de E / S ET 200MP, que tiene un chip con capacidad de inteligencia artificial (AI)

La nueva S7-1500 TM NPU  (unidad de procesamiento neural) está equipada con la unidad de procesamiento Intel Movidius Myriad X Vision, lo que permite el procesamiento eficiente de redes neuronales. El módulo obtiene su función de la provisión de un sistema neuronal entrenado en una tarjeta SD y está equipado con las interfaces USB 3.1 y un puerto Gigabit Ethernet.

Sobre la base de la red neuronal, se pueden procesar los datos de un sistema de sensor conectado o del programa de la CPU. Mediante el uso de algoritmos "machine-learning", por ejemplo, se pueden realizar eficientemente controles de calidad visual en plantas de producción o sistemas de robots guiados por imágenes.

Esto hace posible un comportamiento considerablemente más eficiente y más "humano". Con este módulo, Siemens está dando un paso más hacia la integración de tecnologías futuras en aplicaciones industriales.

El VPU instalado, el nuevo chip Myriad X VPU de Intel, es el primero de su clase en tener un acelerador de hardware dedicado para estructuras de redes neuronales profundas. La unidad de procesamiento de imágenes integrada, junto con la unidad de computación para redes neuronales, convierte a Myriad X en el pionero de las aplicaciones de visión artificial. El chip Intel integrado facilita las nuevas aplicaciones en la automatización industrial al acelerar los procesos de procesamiento de imágenes y la rápida evaluación de datos locales mediante los modelos capacitados.

Los usuarios pueden conectar sensores compatibles, como cámaras o micrófonos, a las interfaces integradas del módulo S7-1500 TM NPU recientemente desarrollado. Los datos de los sistemas de sensores conectados, así como la información del propio programa de CPU, pueden procesarse utilizando redes neuronales. El resultado del procesamiento se evalúa en el programa de la CPU. Donde los datos de cada pieza deben configurarse de manera más precisa para el reconocimiento de piezas utilizando el procesamiento de imágenes convencional, este proceso puede estructurarse con una flexibilidad considerablemente mayor al aplicar procedimientos de aprendizaje a los datos de imagen identificados. Los marcos abiertos de AI como Tensorflow se utilizan para este propósito.

La ventaja resultante llega, por ejemplo, durante las aplicaciones de pick-and-place, en las que un robot móvil debe reconocer, seleccionar y colocar componentes que se encuentran al azar en una caja. Por lo tanto, también se puede lograr un valor agregado durante los controles de calidad: el conocimiento humano experto sobre parámetros como la consistencia, el color o la calidad de un producto o proceso se puede transferir directamente al módulo a través de la capacitación continua de una red neuronal con datos asignados (imagen) , p.ej Por medio de una cámara conectada.

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