
Termin „fizyczna sztuczna inteligencja” odnosi się do sztucznej inteligencji zaprojektowanej do działania w nieprzewidywalnym świecie fizycznym. W automatyce magazynowej pozwala robotom widzieć, rozumować i dostosowywać się do obsługi obiektów, umożliwiając im niezawodne pobieranie, umieszczanie i manipulowanie przedmiotami, nawet gdy produkty, opakowania i warunki stale się zmieniają.
Roboty oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują zaawansowane modele wizyjne i uczenie maszynowe do analizy kształtu, orientacji i właściwości fizycznych przedmiotu, zanim określą najlepszy sposób jego uchwycenia. Systemy takie jak Nomagic Grip AI są trenowane na milionach interakcji, umożliwiając robotom identyfikację obiektów w zagraconym otoczeniu i wybór optymalnych punktów chwytu dla niezawodnego podnoszenia.
Kompletacja w magazynie jest wyzwaniem, ponieważ produkty występują w nieskończonej liczbie wariantów pod względem rozmiaru, kształtu, opakowania i materiału. Produkty mogą się przesuwać w pojemnikach, odbijać światło lub być nieregularnie pakowane, co utrudnia ich tradycyjną automatyzację. Robotyka oparta na sztucznej inteligencji pokonuje te wyzwania, ucząc się na podstawie interakcji w świecie rzeczywistym i dostosowując się do nieznanych produktów.
Technologia rozmieszczania oparta na sztucznej inteligencji analizuje geometrię obiektów, dostępną przestrzeń i wydajność przepływu pracy, aby określić optymalny sposób rozmieszczania przedmiotów w pojemnikach, pojemnikach lub kontenerach transportowych. Systemy takie jak Nomagic Place AI mogą optymalizować gęstość pakowania, redukować błędy w zamówieniach i przyspieszać realizację zamówień poprzez obliczanie strategii rozmieszczania w czasie rzeczywistym.
Tradycyjna automatyzacja magazynowa opiera się na sztywnych regułach i przewidywalnych warunkach, co ogranicza jej zdolność do radzenia sobie z różnorodnością produktów i nieoczekiwanymi zmianami. Fizyczna sztuczna inteligencja firmy Nomagic wykorzystuje uczenie maszynowe, wizję komputerową i sprzężenie zwrotne z czujników w czasie rzeczywistym, dzięki czemu roboty mogą rozpoznawać obiekty, dostosowywać się do nowych produktów i stale poprawiać swoją wydajność podczas rzeczywistych operacji magazynowych.