Inteligencia de Blue Fatty Machine: el algoritmo central mejora la eficiencia logística y la cadena fuerte está en acción.
Los algoritmos centrales hacen que la logística sea más eficiente.
En la actualidad, la industria de la logística se está desarrollando rápidamente y hay mucho margen de optimización en términos de automatización e inteligencia. Después de oler las oportunidades del mercado, muchas empresas están apuntando a esta vía y desplegándose en el campo de la logística inteligente.
En el proceso de combinar robots, tecnología de inteligencia artificial y logística real, el algoritmo es una palabra clave inevitable. Actualmente, el diseño del algoritmo de Fatty Blue tiene cuatro direcciones.
La primera dirección es la visión por computadora. En otras palabras, los ojos del robot pueden reconocer diferentes objetos, especialmente cuando se superponen.
La segunda dirección es el control y planificación del movimiento del manipulador. En vista de esto, Zhang Yuxue también dio más explicaciones. "Por ejemplo, he identificado un paquete y quiero llevarlo del punto A al punto B", dijo. "En este espacio tridimensional, en realidad hay innumerables trayectorias. Debemos encontrar el camino más rápido y más corto, y esto es la planificación del movimiento”.
La tercera dirección es la movilidad y la colaboración entre múltiples máquinas. Los robots móviles pueden moverse de forma autónoma dentro de un área determinada, navegar, evitar obstáculos y recargarse. "Si tengo 10, 20, 50 o incluso 100 robots móviles, ¿cómo debo movilizar cada robot para que no choquen entre sí mientras corren? ¿Cómo puedo acortar el tiempo de espera de otro robot mientras un robot está corriendo? Esto requiere tecnología de programación de múltiples máquinas", afirmó Zhang Yuxue.
El cuarto es la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial. Después de que el robot encuentra una nueva escena, necesita realizar un entrenamiento visual mediante aprendizaje profundo para reconocer rápidamente la nueva escena. La planificación del embalaje es también una de las aplicaciones de la tecnología de inteligencia artificial. "Este (boxeo) utiliza tecnología de optimización espacio-temporal, que consiste en optimizar el boxeo para minimizar el tiempo y maximizar el espacio", dijo Zhang Yuxue.
La tecnología y la logística deben estar estrechamente integradas.
La aplicación de tecnologías como la visión artificial y el aprendizaje profundo requiere la acumulación de grandes cantidades de datos y más procesos de prueba y error. El coste de este proceso es muy elevado, lo que supone un gran desafío para todas las empresas de inteligencia artificial, incluida Blue Fatty.
En opinión de Zhang Yuxue, hay dos formas principales de afrontar estos desafíos. Por un lado, requiere la mejora de la potencia informática, datos masivos y comunicaciones más rápidas; por el otro, requiere una estrecha integración de la tecnología y los negocios;
Desde el primer aspecto, la mejora de la potencia informática está estrechamente relacionada con la mejora de la tecnología subyacente de toda la industria, y la adquisición de datos no puede separarse de la cooperación entre empresas y clientes. Los algoritmos se pueden entrenar y probar con los datos proporcionados por los clientes. Zhang Yuxue dijo: "Los datos de los clientes desempeñarán un papel muy bueno en la acumulación de algoritmos y el entrenamiento de robots".
La mejora de la velocidad de comunicación también será de gran ayuda para la aplicación de robots. Actualmente, el uso de 5G permite a los robots calcular más rápido, transmitir datos más rápido, tener menor latencia y colaborar de manera más eficiente.
De hecho, es muy difícil conectar y conectar el sistema de control del robot con varios sistemas de datos del cliente, incluidos los sistemas ERP (planificación de recursos empresariales), sistemas de gestión de almacenes y sistemas de planificación de producción. En el laboratorio se pueden resolver muchos problemas técnicos, pero no todas las tecnologías pueden resolver problemas comerciales.
Zhang Yuxue también pidió al mercado que dé más tiempo a la industria de los robots inteligentes para desarrollarse. Se necesita una cierta cantidad de tiempo para acumular tecnología para robots inteligentes, desde la tecnología hasta la aplicación, y se requiere prueba y error constantes. También requiere entrenar a los robots en varios escenarios para que puedan lograr una mayor precisión y exactitud en el trabajo. En este punto, tanto los fondos de orientación gubernamentales como el capital privado deben dedicar más tiempo y mayor apoyo a las empresas de innovación científica y tecnológica. Las empresas tradicionales también necesitan cambiar gradualmente su forma de pensar, adoptar una visión de largo plazo y adoptar tecnologías emergentes para resolver los desafíos actuales y futuros.
La construcción ecológica es crucial para el desarrollo de cualquier industria. Zhang Yuxue cree que el gobierno es el organismo principal de la construcción ecológica. Al asumir un papel de liderazgo, el gobierno puede establecer grupos de empresas locales relevantes.
Además, las empresas de consultoría y servicios de TI como Deloitte y Capgemini sirven como puentes entre las empresas emergentes y las grandes empresas tradicionales. Conectan plenamente las necesidades de los grandes clientes con las tecnologías de las nuevas empresas y también son una fuerza enorme en la construcción de un ecosistema industrial. "Si los grandes clientes tienen necesidades, la empresa consultora buscará empresas emergentes que puedan proporcionarles la tecnología correspondiente y diseñar soluciones generales para los clientes", dijo Zhang Yuxue: "Muchas grandes empresas han comenzado a construir este tipo de ecosistemas de IA, lo cual es así". también La tendencia de desarrollo de la industria en el futuro ”
Editor Chen Zhao
Bianmei Maria