{"id":19349,"date":"2024-02-28T14:59:27","date_gmt":"2024-02-28T13:59:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=19349"},"modified":"2024-02-28T15:14:27","modified_gmt":"2024-02-28T14:14:27","slug":"ein-neues-ki-modell-koennte-ablaeufe-in-einem-roboterlager-rationalisieren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.m-q.ch\/de\/ein-neues-ki-modell-koennte-ablaeufe-in-einem-roboterlager-rationalisieren\/","title":{"rendered":"Ein neues KI-Modell k\u00f6nnte Abl\u00e4ufe in einem Roboterlager rationalisieren"},"content":{"rendered":"
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In automatisierten Lagern kann es zwischen Robotern zu Verkehrsproblemen kommen. ein am MIT entwickelter KI-Algorithmus sorgt f\u00fcr ein kollisionsfreies Roboterlager. (Bild: Depositphotos.com)<\/figcaption><\/figure>\n

Schauplatz Lagerhalle, irgendwo auf der Welt: Roboter flitzen \u00fcber den Boden und greifen Artikel, die sie dann an menschliche Mitarbeiter zur Verpackung und zum Versand \u00fcbergeben. In vielen Branchen, vom E-Commerce bis zur Automobilproduktion, werden Lagerh\u00e4user mit Hunderten von Robotern immer h\u00e4ufiger Teil der Lieferkette. Das Problem: Wenn 800 Roboter gleichzeitig unterwegs sind, um Waren effizient zu ihren Bestimmungsorten zu bringen, w\u00e4chst die Gefahr von Kollisionen. Selbst die besten Algorithmen zur Wegfindung haben Schwierigkeiten, mit dem schnellen Tempo des elektronischen Handels oder der Produktion Schritt zu halten. Die Roboter sind in gewisser Weise wie Autos, die sich in einem \u00fcberf\u00fcllten Stadtzentrum zurechtfinden m\u00fcssen.<\/p>\n

Intelligente Verkehrsplanung im Roboterlager<\/h3>\n

Eine Gruppe von MIT-Forschern setzt bereits heute KI ein, um Verkehrsstaus zu entsch\u00e4rfen. Sie haben Ideen aus diesem Bereich \u00fcbernommen, um das Problem des Roboter-Verkehrs in Lagerh\u00e4usern anzugehen. Zu diesem Zweck haben sie ein Deep-Learning-Modell entwickelt, das wichtige Informationen \u00fcber das Lagerhaus kodiert. Dazu geh\u00f6ren Informationen \u00fcber Roboter, geplante Pfade, Aufgaben und Hindernisse. Mit Hilfe des Modells k\u00f6nnen Sie vorhersagen, welche Bereiche des Lagerhauses am besten entlastet werden sollten, um die Gesamteffizienz zu verbessern. Die Technik unterteilt die Lagerroboter in Gruppen, um sie schneller mit herk\u00f6mmlichen Algorithmen zur Roboterkoordination zu entlasten. Dadurch k\u00f6nnen die Roboter fast viermal schneller entlastet werden als bei Verwendung einer starken Zufallssuchmethode. Konkret: Die neue neuronale Netzwerkarchitektur ber\u00fccksichtigt kleinere Gruppen von Robotern gleichzeitig. In einem Lagerhaus mit 800 Robotern k\u00f6nnte das Netzwerk beispielsweise die Lagerhalle in kleinere Gruppen mit jeweils 40 Robotern unterteilen. Dann wird vorhergesagt, welche Gruppe das gr\u00f6sste Potenzial hat, die Gesamtl\u00f6sung zu verbessern, wenn ein suchbasierter Solver verwendet wird, um den zur\u00fcckzulegenden Weg der Roboter in dieser Gruppe zu koordinieren. In einem iterativen Prozess w\u00e4hlt der Gesamtalgorithmus die vielversprechendste Robotergruppe mit dem neuronalen Netz aus, entlastet die Gruppe mit dem suchbasierten Solver, w\u00e4hlt dann die n\u00e4chste vielversprechende Gruppe mit dem neuronalen Netz aus und so weiter.<\/p>\n

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Konzept des Deep-Learning-Algorithmus f\u00fcr ein kollisionsfreies Roboterlager: Eine Architektur pro Teilmenge besteht aus vorgestellten Pfaden und Hindernissen, 3D-Faltungen, 2D-Faltungen und einem vollst\u00e4ndig verbundenen Netzwerk. Die aktuellen Pfade Si und k\u00fcrzesten Pfade p(s, g) f\u00fcr alle Agenten sind als Referenz dargestellt (oben rechts). (Bild: Neural neighborhood search for multi-agent path finding; review copy, 2024)<\/figcaption><\/figure>\n

Ber\u00fccksichtigung von Beziehungen<\/h3>\n

Dar\u00fcber hinaus erfasst das neuronale Netzwerk die komplexen Beziehungen zwischen den einzelnen Robotern. Selbst wenn ein Roboter anfangs weit von einem anderen entfernt ist, k\u00f6nnen sich ihre Wege w\u00e4hrend der Fahrt durch das Roboterlager dennoch kreuzen. Die Technologie rationalisiert auch die Berechnung, da die Einschr\u00e4nkungen nur einmal kodiert werden m\u00fcssen, anstatt den Prozess f\u00fcr jedes Teilproblem zu wiederholen. In einem Lagerhaus mit 800 Robotern k\u00f6nnen 40 Roboter entlastet werden, indem die anderen 760 als Nebenbedingungen festgelegt werden. Andere Ans\u00e4tze erfordern, dass alle 800 Roboter in jeder Iteration pro Gruppe ber\u00fccksichtigt werden. Stattdessen m\u00fcssen die 800 Roboter in jeder Iteration nur einmal \u00fcber alle Gruppen hinweg ber\u00fccksichtigt werden. Dieser Deep-Learning-Ansatz k\u00f6nnte nicht nur bei der Rationalisierung von Lagerabl\u00e4ufen, sondern auch bei anderen komplexen Planungsaufgaben wie dem Design von Computerchips oder der Verlegung von Rohrleitungen in grossen Geb\u00e4uden eingesetzt werden.<\/p>\n

„Wir haben eine neue Architektur f\u00fcr neuronale Netze entwickelt, die f\u00fcr Echtzeitoperationen in der Gr\u00f6ssenordnung und Komplexit\u00e4t dieser Lagerh\u00e4user geeignet ist. Sie ist in der Lage, Hunderte von Robotern in Bezug auf ihre Bahnen, ihren Ursprung, ihre Ziele und ihre Beziehungen zu anderen Robotern zu kodieren, und zwar auf eine effiziente Weise, bei der Berechnungen \u00fcber Gruppen von Robotern hinweg wiederverwendet werden“, fasst Cathy Wu, Gilbert W. Winslow Career Development Assistant Professor in Civil and Environmental Engineering (CEE) und Mitglied des Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS) sowie des Institute for Data, Systems, and Society (IDSS), zusammen. Cathy Wu ist Hauptautorin eines Artikels \u00fcber diese Technik, und wird dabei von Zhongxia Yan, einer Doktorandin der Elektrotechnik und Informatik, unterst\u00fctzt.<\/p>\n

Quelle: techexplore.com<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Dem automatisierten Lagerhandling geh\u00f6rt die Zukunft: Roboter holen die G\u00fcter aus Regalen und leisten Unterst\u00fctzung beim Kommissionieren. Wo aber Hunderte von Robotern durch Lager flitzen, kann es durchaus zu Verkehrsproblemen kommen. Forscher des Massachusetts Institute of Technology MIT haben sich diesem Problem gewidmet. Die L\u00f6sung liegt einmal mehr in der KI.<\/p>\n","protected":false},"author":10,"featured_media":19350,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[4448],"tags":[3365,3435,5496,3514,3423],"class_list":["post-19349","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-allgemein","tag-forschungwissenschaft","tag-kuenstliche-intelligenz","tag-lagerlogistik","tag-robotik","tag-supply-chain-management"],"acf":[],"yoast_head":"\nEin neues KI-Modell k\u00f6nnte Abl\u00e4ufe in einem Roboterlager rationalisieren - MQ Management und Qualit\u00e4t<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Wo Hunderte von Robotern durch Lager flitzen, besteht Kollisionsgefahr. 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