AI KUTATÁS
Az MIT AI-val optimalizálja a raktári robotokat forgalomirányítás segítségével
Az MIT kutatói új technikát dolgoztak ki a raktári robotok működésének racionalizálására, az autóforgalom navigálása során szerzett AI tapasztalatokat alkalmazva.
- Egy deep learning modellt használtak az optimális területek azonosítására a raktári robotok ütközéseinek csökkentése érdekében.
- A modell a robotokat kisebb, körülbelül 40 fős csoportokra osztotta, és meghatározta, mely csoportok újratervezése járna a legnagyobb hatással.
- A kisebb csoportokra bontás a szimulációs tesztek során 3,5-szeresére gyorsította fel a tervezést a hagyományos algoritmusokhoz képest.
Miért fontos?
Ahogy a raktárak növelik az automatizáció mértékét, az AI-koordináció kritikussá válik több száz robot hatékony útvonaltervezéséhez. Az ehhez hasonló technikák megkönnyíthetik a valós alkalmazást, és alapul szolgálhatnak más összetett tervezési feladatokhoz. ---