{"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":"un-nouveau-modele-de-ki-pourrait-rationaliser-les-operations-dans-un-entrepot-robotise","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.m-q.ch\/fr\/un-nouveau-modele-de-ki-pourrait-rationaliser-les-operations-dans-un-entrepot-robotise\/","title":{"rendered":"Un nouveau mod\u00e8le d'IA pourrait rationaliser les processus dans un entrep\u00f4t robotis\u00e9"},"content":{"rendered":"
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Dans les entrep\u00f4ts automatis\u00e9s, des probl\u00e8mes de circulation peuvent survenir entre les robots. un algorithme d'intelligence artificielle d\u00e9velopp\u00e9 au MIT permet d'\u00e9viter les collisions dans les entrep\u00f4ts robotis\u00e9s. (Image : Depositphotos.com)<\/figcaption><\/figure>\n

Sc\u00e8ne d'entrep\u00f4t, quelque part dans le monde : des robots filent sur le sol et saisissent des articles qu'ils remettent ensuite \u00e0 des employ\u00e9s humains pour l'emballage et l'exp\u00e9dition. Dans de nombreux secteurs, du commerce \u00e9lectronique \u00e0 la production automobile, les entrep\u00f4ts avec des centaines de robots font de plus en plus souvent partie de la cha\u00eene d'approvisionnement. Probl\u00e8me : lorsque 800 robots se d\u00e9placent en m\u00eame temps pour acheminer efficacement les marchandises vers leur destination, le risque de collisions augmente. M\u00eame les meilleurs algorithmes de routage ont du mal \u00e0 suivre le rythme rapide du commerce \u00e9lectronique ou de la production. D'une certaine mani\u00e8re, les robots sont comme des voitures qui doivent trouver leur chemin dans un centre-ville bond\u00e9.<\/p>\n

Planification intelligente du trafic dans un entrep\u00f4t de robots<\/h3>\n

Un groupe de chercheurs du MIT utilise d\u00e9j\u00e0 l'IA pour d\u00e9samorcer les embouteillages. Ils ont repris des id\u00e9es de ce domaine pour s'attaquer au probl\u00e8me de la circulation des robots dans les entrep\u00f4ts. \u00c0 cette fin, ils ont d\u00e9velopp\u00e9 un mod\u00e8le d'apprentissage en profondeur qui encode des informations importantes sur l'entrep\u00f4t. Il s'agit notamment d'informations sur les robots, les trajectoires pr\u00e9vues, les t\u00e2ches et les obstacles. Ce mod\u00e8le permet de pr\u00e9dire les zones de l'entrep\u00f4t qu'il est pr\u00e9f\u00e9rable de d\u00e9lester afin d'am\u00e9liorer l'efficacit\u00e9 globale. La technique divise les robots de l'entrep\u00f4t en groupes afin de les d\u00e9charger plus rapidement \u00e0 l'aide d'algorithmes traditionnels de coordination des robots. Les robots peuvent ainsi \u00eatre d\u00e9charg\u00e9s presque quatre fois plus vite qu'en utilisant une m\u00e9thode de recherche al\u00e9atoire forte. Concr\u00e8tement, la nouvelle architecture de r\u00e9seau neuronal prend en compte des groupes de robots plus petits en m\u00eame temps. Dans un entrep\u00f4t de 800 robots, le r\u00e9seau pourrait par exemple diviser l'entrep\u00f4t en petits groupes de 40 robots chacun. Il pr\u00e9dit ensuite quel groupe a le plus grand potentiel d'am\u00e9lioration de la solution globale lorsqu'un solveur bas\u00e9 sur la recherche est utilis\u00e9 pour coordonner le chemin \u00e0 parcourir par les robots de ce groupe. Dans un processus it\u00e9ratif, l'algorithme global s\u00e9lectionne le groupe de robots le plus prometteur avec le r\u00e9seau neuronal, soulage le groupe avec le solveur bas\u00e9 sur la recherche, puis s\u00e9lectionne le groupe prometteur suivant avec le r\u00e9seau neuronal, et ainsi de suite.<\/p>\n

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Concept de l'algorithme d'apprentissage en profondeur pour un entrep\u00f4t de robots sans collision : une architecture par sous-ensemble se compose de chemins et d'obstacles pr\u00e9sent\u00e9s, de plis 3D, de plis 2D et d'un r\u00e9seau enti\u00e8rement connect\u00e9. Les chemins actuels Si et les chemins les plus courts p(s, g) pour tous les agents sont repr\u00e9sent\u00e9s comme r\u00e9f\u00e9rence (en haut \u00e0 droite). (Image : Neural neighborhood search for multi-agent path finding ; review copy, 2024)<\/figcaption><\/figure>\n

Prise en compte des relations<\/h3>\n

En outre, le r\u00e9seau neuronal saisit les relations complexes entre les diff\u00e9rents robots. M\u00eame si un robot est initialement \u00e9loign\u00e9 d'un autre, leurs chemins peuvent tout de m\u00eame se croiser lors de leur d\u00e9placement dans l'entrep\u00f4t du robot. La technologie rationalise \u00e9galement le calcul, car les contraintes ne doivent \u00eatre cod\u00e9es qu'une seule fois, au lieu de r\u00e9p\u00e9ter le processus pour chaque sous-probl\u00e8me. Dans un entrep\u00f4t de 800 robots, 40 robots peuvent \u00eatre d\u00e9charg\u00e9s en d\u00e9finissant les 760 autres comme contraintes. D'autres approches exigent que les 800 robots soient pris en compte dans chaque it\u00e9ration par groupe. Au lieu de cela, les 800 robots ne doivent \u00eatre pris en compte qu'une seule fois \u00e0 chaque it\u00e9ration, tous groupes confondus. Cette approche d'apprentissage en profondeur pourrait \u00eatre utilis\u00e9e non seulement pour rationaliser les op\u00e9rations de stockage, mais aussi pour d'autres t\u00e2ches de planification complexes, comme la conception de puces informatiques ou la pose de canalisations dans de grands b\u00e2timents.<\/p>\n

\"Nous avons d\u00e9velopp\u00e9 une nouvelle architecture pour les r\u00e9seaux neuronaux, adapt\u00e9e aux op\u00e9rations en temps r\u00e9el de l'ampleur et de la complexit\u00e9 de ces entrep\u00f4ts. Elle est capable de coder des centaines de robots en fonction de leurs trajectoires, de leur origine, de leurs destinations et de leurs relations avec d'autres robots, et ce de mani\u00e8re efficace, en r\u00e9utilisant les calculs sur des groupes de robots\", r\u00e9sume Cathy Wu, Gilbert W. Winslow Career Development Assistant Professor in Civil and Environmental Engineering (CEE) et membre du Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS) et de l'Institute for Data, Systems, and Society (IDSS). Cathy Wu est l'auteur principal d'un article sur cette technique, avec l'aide de Zhongxia Yan, doctorante en g\u00e9nie \u00e9lectrique et informatique.<\/p>\n

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

L'avenir appartient \u00e0 la manipulation automatis\u00e9e des entrep\u00f4ts : les robots vont chercher les marchandises sur les \u00e9tag\u00e8res et aident \u00e0 la pr\u00e9paration des commandes. Mais l\u00e0 o\u00f9 des centaines de robots circulent dans les entrep\u00f4ts, des probl\u00e8mes de circulation peuvent survenir. Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology MIT se sont pench\u00e9s sur ce probl\u00e8me. La solution r\u00e9side une fois de plus dans l'IA.<\/p>","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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