Tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) ở Mỹ, các nhà nghiên cứu đã áp dụng kỹ thuật này để tối ưu hóa hoạt động trong các nhà kho tự động, nơi hàng trăm robot di chuyển một cách linh hoạt và hiệu quả.
Theo Sience times, nhà kho tự động, nơi hàng trăm robot hoạt động song song để di chuyển và quản lý hàng hóa, đang trở thành một phần quan trọng của chuỗi cung ứng trong nhiều ngành công nghiệp. Tuy nhiên, việc quản lý đồng thời nhiều robot trong một không gian hạn chế không phải là nhiệm vụ dễ dàng.
Đó là lý do khiến các nhà nghiên cứu tại MIT sử dụng trí tuệ nhân tạo để phát triển một hệ thống AI giúp tối ưu hóa hoạt động trong những nhà kho đòi hỏi sự chính xác và linh hoạt cao.
Mô hình học sâu đã được xây dựng để mã hóa thông tin quan trọng về các yếu tố như robot, đường đi, nhiệm vụ và chướng ngại vật trong nhà kho. Dựa trên các dữ liệu này, hệ thống có khả năng dự đoán và đề xuất các phương án tối ưu để giải quyết tắc nghẽn và cải thiện hiệu suất tổng thể.
Một trong những điểm đặc biệt của phương pháp này là việc chia robot thành các nhóm nhỏ, từ đó giúp giải phóng và điều phối chúng một cách linh hoạt hơn. Công nghệ học sâu cung cấp khả năng suy luận và quyết định nhanh chóng, giúp robot hoạt động hiệu quả hơn và giảm thời gian di chuyển tổng thể.
Theo Tsu-Wei Wu - Giáo sư Công nghệ Xây dựng và Môi trường tại MIT, mô hình mạng thần kinh mới này có khả năng mã hóa và xử lý thông tin phức tạp về hàng trăm robot một cách hiệu quả. Nó không chỉ giúp tối ưu hóa hoạt động trong nhà kho mà còn có thể áp dụng trong các lĩnh vực khác như thiết kế chip máy tính hay quản lý hệ thống trong các tòa nhà lớn.
Điều đáng chú ý là mô hình này đã được kiểm chứng và thử nghiệm trong một loạt môi trường mô phỏng, từ những nhà kho đơn giản đến các môi trường phức tạp hơn như mô phỏng nội thất tòa nhà. Kết quả cho thấy phương pháp này không chỉ giải quyết được vấn đề tắc nghẽn mà còn cải thiện đáng kể hiệu suất hoạt động so với các phương pháp truyền thống.
Trong tương lai, các nhà nghiên cứu hy vọng rút ra được những kinh nghiệm quý báu từ mô hình mạng thần kinh này để áp dụng vào các bối cảnh thực tế khác. Phương pháp này không chỉ mở ra triển vọng mới trong việc tối ưu hóa hoạt động trong nhà kho mà còn đóng góp vào sự phát triển của công nghệ AI trong lĩnh vực logistics và beyond.
