Helix meistert jetzt auch Polybags und Umschläge

Helix meistert jetzt auch Polybags und Umschläge

Vor drei Monaten wurde der humanoide Roboter Helix von Figure erstmals in einer Logistikumgebung eingesetzt. Damals konnte er ausschließlich starre Kartons greifen und sortieren. In nur drei Monaten hat das System seine Fähigkeiten und seine Leistung nach Herstellerangaben erheblich gesteigert. Helix kann nun eine größere Vielfalt an Verpackungen handhaben, darunter deformierbare Polybags und flache Umschläge. Diese handhabt er nach Angaben des Herstellers ebenso zuverlässig wie starre Kartons, indem er seine Greifstrategie selbstständig anpasst. Die neuen Verpackungsarten sind eine besondere Herausforderung, da sie ihre Form verändern und schwerer zu fassen sind. Laut Figure nähert sich Helix mit diesem Fortschritt menschenähnlicher Geschicklichkeit und Geschwindigkeit und bringt das Unternehmen einer vollständig autonomen Paketsortierung näher. Helix ist nun in der Lage, ein breiteres Spektrum an Sendungen zu sortieren.

Lernbasierter Ansatz als Schlüssel zur Skalierbarkeit

Den raschen Fortschritt von Helix führt der Hersteller Figure auf den lernbasierten Ansatz des Roboters zurück. Anders als bei herkömmlichen, fest programmierten Automatisierungslösungen basiert Helix auf maschinellem Lernen. Das bedeutet, dass das System seine Greifstrategien nicht starr vorgegeben hat, sondern aus Erfahrung lernt und sich dynamisch an neue Verpackungsarten anpasst. Figure betont, dass die jüngste Erweiterung der Fähigkeiten – von starren Kartons hin zu deformierbaren Polybags und flachen Umschlägen – die Skalierbarkeit dieses lernbasierten Ansatzes unterstreiche. Die schnelle Übertragung der Greiffähigkeiten auf neue, flexible Objekte zeige, wie rasch sich der Ansatz in der realen Logistikanwendung umsetzen lasse. Der Hersteller sieht in dieser schnellen Übertragbarkeit einen Beleg dafür, dass die Robotikplattform für den breiten Einsatz in der Logistik geeignet ist und sich die Lernfähigkeit direkt in praktischen Nutzen übersetzt. Die Fähigkeit, aus Erfahrung zu lernen, ermöglicht es dem System, seine Leistung kontinuierlich zu verbessern und sich an wechselnde Sortieranforderungen anzupassen. Die schnelle Integration der neuen Verpackungsarten in den laufenden Betrieb belegt laut Figure die Skalierbarkeit des lernbasierten Ansatzes. Der Hersteller gibt an, dass dieser Ansatz es Helix erlaubt, neue Aufgaben zügig zu erlernen und in der Praxis umzusetzen, was den Roboter für vielfältige Logistikaufgaben qualifiziert. Die Lernfähigkeit des Systems ist somit der Schlüssel zur schnellen Erweiterung des Einsatzspektrums.