ИИ научился управлять движением складских роботов без пробок

Они разработали гибридную систему, которая автоматически поддерживает движение флота роботов. Метод использует глубокое обучение с подкреплением — мощную технику искусственного интеллекта для решения сложных задач. Нейросеть наблюдает за обстановкой на складе и решает, какой робот должен проехать первым, учитывая формирующиеся заторы. Система заранее перенаправляет машины, чтобы предотвратить узкие места, и отдаёт приоритет тем, кто вот-вот окажется в ловушке. Затем быстрый планировщик передаёт роботам инструкции, позволяя им мгновенно реагировать на меняющиеся условия.

В симуляциях, повторяющих планировку реальных интернет-магазинов, новая система показала примерно на 25 процентов более высокую пропускную способность по сравнению с другими методами. При этом она быстро адаптируется к складам с другим количеством роботов или иной конфигурацией помещений.

Проблема координации сотен машин осложняется тем, что склад постоянно меняется: роботы получают новые задачи, входят и выходят из рабочей зоны. Традиционно компании полагаются на алгоритмы, написанные экспертами, но при заторе часто приходится останавливать весь склад на несколько часов. Новый подход предсказывает взаимодействие роботов и планирует маршруты так, чтобы избежать пробок до их возникновения.

Гибридная схема сочетает машинное обучение и классическую оптимизацию. Чистые методы ИИ пока с трудом решают сложные задачи планирования, а ручная разработка эффективных алгоритмов требует огромных усилий. Вместе же эти подходы дают результат, который превосходит человеческие возможности. Даже небольшой рост пропускной способности на два-три процента в таких масштабах даёт огромный эффект, а предлагаемая система обеспечивает значительно больший выигрыш. Пока технология проверена в симуляторах, но исследователи уверены, что она готова к внедрению в реальные распределительные центры.