AiMatics ने वर्ल्ड मॉडल से सुलझाई फैक्टरी में डिफेक्ट डेटा की कमी

फैक्टरी में खराब उत्पाद पकड़ने वाला AI बनाने के लिए खराब उत्पादों का डेटा चाहिए, लेकिन वही सबसे मुश्किल से मिलता है। दक्षिण कोरियाई कंपनी AiMatics ने इसका हल उलटे तरीके से निकाला है। उसका AI पहले सामान्य उत्पादों के पैटर्न सीखता है और फिर उनसे हटकर दिखने वाले हिस्सों को पकड़ता है।

कंपनी के AI फ्यूचर टेक्नोलॉजी डेवलपमेंट ग्रुप के प्रमुख चे जोंग-हून के मुताबिक शुरुआत में ग्राहकों से डिफेक्ट डेटा मांगा गया था, पर कुछ ग्राहकों ने साफ मना कर दिया। वजह यह है कि खराबी कम बार आती है और खराब उत्पाद की तुरंत मरम्मत कर उसे सप्लाई करना पड़ता है। इसलिए कंपनी ने ऐसा समाधान बनाया जो सिर्फ सामान्य डेटा से काम चला सके।

वर्ल्ड मॉडल और AIM-T1

इस तकनीक का आधार ‘वर्ल्ड मॉडल’ है, जो वीडियो और सिग्नल से बुनियादी पैटर्न और संबंध पहले सीख लेता है। इसके बाद थोड़े-से लेबल वाले डेटा से अलग-अलग काम सिखाए जाते हैं। कंपनी की विज़न इंस्पेक्शन मशीन AIM-T1 कैमरे से स्मार्टफोन के PCB, कैमरा मॉड्यूल और फिंगरप्रिंट सेंसर जैसे पुर्जों में खरोंच और टूट-फूट खोजती है। कंपनी के अनुसार वह 3 माइक्रोमीटर के बारीक दोष 0.1 सेकंड में पहचानती है और रोज़ 75,000 तक पुर्जे जांच सकती है।

एक ग्राहक की लाइन पर पहले करीब 40 लोग यह काम करते थे, अब 2 लोग संभालते हैं। नए उत्पाद के लिए जांच सेटअप बदलने में पहले 3 दिन से 2 हफ्ते लगते थे। अब कुछ घंटे लगते हैं, और कंपनी ट्रेनिंग से डिप्लॉयमेंट तक का समय 1 घंटे के भीतर लाना चाहती है।

गाड़ियों से हेल्थकेयर तक

कार के AI ब्लैक बॉक्स ‘रोडस्कोप’ से शुरुआत करने वाली कंपनी अब फैक्टरी और हेल्थकेयर में भी उतर रही है। कोरिया ट्रांसपोर्टेशन सेफ्टी अथॉरिटी की 500 रूट बसों पर 2024 के जून से दिसंबर तक चले प्रोजेक्ट में उसके अनुसार झपकी लेकर ड्राइविंग 99.7% और सड़क हादसे 29.2% घटे। उसका अपना मॉडल aimNet करीब 1MB का है और डिवाइस पर ही वीडियो प्रोसेस करता है।

अगला कदम प्रक्रियाओं के बीच लॉजिस्टिक्स का ऑटोमेशन है, जिसके लिए रोबोटिक आर्म वाले स्वायत्त मोबाइल रोबोट पर काम चल रहा है। कंपनी का लक्ष्य 2028 तक कई उद्योगों में काम आने वाला जनरल-पर्पस वर्ल्ड मॉडल तैयार करना है।