详细内容或原文请订阅后点击阅览
新的 AI 模型可以简化机器人仓库的运营
通过将棘手的问题分解为更小的部分，深度学习技术可以确定减少仓库交通流量的最佳区域。
来源:MIT新闻 _机器人数百个机器人在一个巨大的机器人仓库的地板上来回拉动，抓住物品并将其交付给人类工人进行包装和运输。从电子商务到汽车生产，这些仓库越来越多地成为许多行业供应链的一部分。
但是，在有效地从其目的地中获得800个机器人，同时防止它们彼此坠毁并不是一件容易的事。这是一个复杂的问题，即使是最好的探路算法也很难跟上电子商务或制造业的突破步伐。
从某种意义上说，这些机器人就像试图驾驶拥挤的市中心的汽车一样。因此，一群使用AI来减轻交通拥堵的麻省理工学院研究人员应用了该领域的想法来解决这个问题。
他们建立了一个深入学习的模型，该模型编码有关仓库的重要信息，包括机器人，计划的路径，任务和障碍，并使用它来预测仓库的最佳区域，以减轻折磨以提高整体效率。
他们的技术将仓库机器人划分为基团，因此这些较小的机器人可以通过用于协调机器人的传统算法来更快地充足。最后，他们的方法减轻了机器人的速度几乎是强大的随机搜索方法的快四倍。
除了简化仓库操作外，这种深度学习方法还可以用于其他复杂的计划任务，例如大型建筑物中的计算机芯片设计或管道路由。
Wu是该技术论文的高级作者，由电气工程和计算机科学研究生中的首席作者Zhongxia Yan加入。这项工作将在国际学习表现会议上介绍。
有关此技术的论文机器人俄罗斯方块
从鸟类的眼景看，机器人电子商务仓库的地板看起来有点像“ Tetris”快节奏的游戏。
考虑关系
这项工作得到了亚马逊和麻省理工学院亚马逊科学枢纽的支持。