ABB-forsker Morten Mossige har fått internasjonal heder som hovedforfatter av en forskningsartikkel om bruk av kunstig intelligens i robottesting. På den konferansen CP2014 i Lyon i Frankrike ble artikkelen "Using CP (Constraint Programming) in automatic test generation for ABB Robotics Paint Control System" kåret til "Best Application Paper".
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.
Til Automatisering forteller han at doktoravhandlingen skal leveres før sommeren og han skal disputere før 1. september.
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
Mossige har utviklet en matematisk modell for å kunne gjennomføre automatisk testing av nye styringssystemer for lakkeringsroboter.
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.
– Lakkering er blant de mest kompliserte oppgavene en robot kan gjøre. Når roboter er i bruk er det ofte to forhold, roboten beveger seg langs en bane, og det skal gjennomføres en prosess som er koordinert med bevegelsen. For lakkering er det ventiler og pumper som skal åpnes og lukkes med en nøyaktighet ned på millisekundnivå, sier Mossige.
Han legger til at det ferdige programmet like gjerne kunne vært benyttet for å teste programmeringen av en sveiserobot, eller roboter til annen bruk.
Les også: Gir bort moderne roboter til skolen
Kunstig intelligens
Ifølge Mossige er CP en variant av kunstig intelligens (AI, Artificial Intelligence). En lukket testsløyfe med rask tilbakemelding under utviklingen, det vil si CP-metoden, gir mye bedre kvalitet på testsystemet.
Systemet han har utviklet har vært brukt av ABB i to år nå, det er kjørt automatiske tester hver eneste natt og det brukes til å avdekke feil i styringssystemet.
Metoden 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.
