Raziskovalno sodelovanje MIT in Mecalux-a
Izkoriščanje moči umetne inteligence za korenito spremembo logistike
Laboratorij za inteligentne logistične sisteme združuje raziskovalce iz Centra za transport in logistiko MIT ter sektorske strokovnjake iz podjetja Mecalux, da razvijejo in uvedejo rešitve, ki temeljijo na umetni inteligenci in so usmerjene v nekatere najbolj pereče in najvplivnejše izzive v logistiki.
Laboratorij, ki je bil ustanovljen s podporo Mecaluxa, si prizadeva za napredek, ki povečuje učinkovitost, trajnost, odpornost in zadovoljstvo strank v logistični industriji.
Skupni raziskovalni projekti MIT in Mecalux-a
- Povečanje produktivnosti skladiščnih robotov s strojnim učenjem.
- Optimizacija distribucije naročil s samoučečimi se modeli umetne inteligence.
Pričevanja
Prepričani smo, da bodo s podporo Mecaluxa naše raziskave privedle do revolucionarnega napredka na tem področju.
Cilj našega sodelovanja s podjetjem Mecalux je spodbujati prebojne inovacije in doseči zelo učinkovite primere uporabe, kjer umetna inteligenca spreminja postopek sprejemanja odločitev v sektorju.
Naše partnerstvo z MIT CTL bo preneslo inovacije, ki temeljijo na raziskavah, v prakso in postavilo nove standarde za operativno odličnost v sektorju.
Raziskovalne teme
-
Prediktivna inteligenca
Učinkovite napovedne zmogljivosti, ki jih omogočata umetna inteligenca in strojno učenje, vključno z razvojem zelo natančnega kratkoročnega napovedovanja, ki je bistvenega pomena za visoko odzivne logistične storitve, kot so dostava istega dne in v polovici dneva.
-
Predpisujoča inteligenca
Nove metode in modeli, ki združujejo operativne raziskave z ML in AI za reševanje kompleksnih problemov kombinatorične optimizacije, ki so kritični za logistiko, kot so usmerjanje vozil, načrtovanje zalog in načrtovanje omrežja v bogatejšem kontekstu pomembnih ciljev, omejitev in negotovosti iz resničnega sveta.
-
Avtonomna inteligenca
Nadzor in vpliv naprednih logističnih sistemov in tehnologij, ki lahko samostojno opravljajo naloge, sprejemajo odločitve in se učijo iz svojega okolja brez nenehnega človeškega posredovanja. To na primer vključuje mobilne robote, ki pomagajo ali nadomeščajo ljudi pri skladiščenju ali dostavi in delujejo samostojno v zapletenih in dinamičnih okoljih.
-
Kolektivna inteligenca
Kolektivno vedenje in koordinacija avtonomnih sistemov ali entitet, ki sodelujejo pri reševanju skupnega problema. V kontekstu inteligentnih logističnih sistemov to vključuje sinhronizacijo in sodelovanje več agentov, kot so avtonomni roboti ali zasebni prevozniki za optimizacijo delovanja sistema.
-
Razširjena inteligenca
Kako je mogoče izboljšati človeško odločanje z združevanjem človeške inteligence z umetno inteligenco. Natančneje, laboratorij namerava raziskati, kako lahko sistemi za podporo odločanju in programska oprema za upravljanje operacij učinkovito združijo človeško strokovno znanje z vpogledi, ki jih nudi umetna inteligenca.
