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【资讯】机器人拣选——像婴儿相同去学习

发布时间:2018/02/09 点击量:
想想婴儿是怎样从零开端学着探究周围不知道世界的?他们是怎样学习抓取物品的?这对咱们研讨机器学习有什么协助呢?机器学习是未来机器人拣选技能的要害,要怎么战胜体量、速度和精确性这“三大难题”? 要害就在于仿照婴儿的学习办法。

  在上个月的一篇文章中,咱们经过着重人手的惊人功用及其与人眼的和谐,归纳了机器人拣选面对的应战。手眼的和谐使咱们能够从一箱随机产品中轻松拣出恣意的特定物品,这关于拣选机器人来说并不简单。在咱们看来是一个使命,而它们则有必要将其拆解成多个独立的使命和决议。别的,咱们还共享了一些在视觉和夹具范畴发作的惊人开展,这些开展将缩小机器人与人类手眼组合之间的距离。

  可是这个难题还有另一面:手眼和谐是由人类大脑完结的。大脑是完结杂乱使命的绝佳渠道,无需编程。大脑的一个要害特征是其习惯性。人类能够从经历中学习,依据这种经历改进他们的体现。更重要的是,人类能够依据经历对早年没遇到的状况做决议计划。机器人能取得相同的才能吗?

  这基本上就是机器学习——人工智能的一种办法——的含义。嵌入在机器人等设备中或许在云端运转的软件能够在没有清晰编程的状况下学习。机器学习正在推进人工智能的快速开展,并已经在咱们的手机等设备中呈现,能够依据咱们曩昔所做的工作来猜测下一步咱们最有可能做的工作。 

  机器学习在供应链范畴有许多潜在的运用。例如,供应链软件经过运用机器学习和相关算法来相关供应链体系和外部资源(如交际媒体、新闻推送和天气预报等)之间的数据,然后取得盯梢和猜测供应链中止危险的才能。这也将是练习拣选机器人更快更精确地学习拣选物品的要害。
 
  尽管已有少量立异者和前期选用者,但仓储职业的许多人仍持置疑态度。他们的置疑也很有道理。机器学习所面对的应战与大数据运用相关的“三大难题”并行:体量、多样性和精确性。机器学习的运用程序能够处理海量数据吗?它能够相关不同类型的数据吗?这些数据可信吗?尽管这些忧虑是必要的,但咱们信任有办法处理这些问题,它就是教会拣选机器人像人类婴儿相同去学习。

  人类天然生成具有抓握反射才能。日子中的一个小趣味就是把你的手指放在新生儿的手掌上,感触他们的抓握。但在新生儿期,抓握是一种条件反射,而不是一种自主行为。大约四个月后,婴儿开端伸手捉住周围的物品。当他们抓的时分,他们学习辨认形状。在学会区别赤色和蓝色之前,他们先学会区别一个盒子和一个球体,以及抓取和捉住他们的最佳办法。他们捉住的周围物品越多,抓取和处理这些物品就越娴熟。

  相同的办法能够运用于机器人拣选。在机器人企图学习零售库房中不计其数个SKU之前,它们需求先了解这些SKU所代表的各种产品的形状,以及处理这些产品的最佳办法。这是必要的一步,由于这些SKU不只代表了很多数据,并且还在不断改动。
 
  如果您运营着零售库房,就知道我在说什么。您认为是相同SKU的一切产品实际上包含了10个SKU,每个SKU都有纤细的不同。或许SKU没有改动,可是产品变了,现在加量30%放在一个特制的促销包装里。或许,产品本质上是相同的,但现在是抽奖的一部分,所以产生了一个新的SKU。改动多到无法幻想。
 
  因而,不要盼望拣选机器人去习惯每一次改动,这严峻约束了它们的拣选速度。经过教会机器人怎么有效地处理典型零售职业产品结构所代表的各种形状,机器学习能够被更有效地使用。

  作为世界抢先的机器人公司KUKA集团的子公司,咱们看好机器人未来在物流范畴的运用。结合咱们供给的其他产品,咱们的方针是为电子商务和零售库房供给习惯产品和商场改动的处理方案。运用机器学习来优化机器人处理各种形状的产品,是完结这一方针的要害,并将协助拣选机器人更快地将零售和电子商务库房的生产力和灵活性提升到新水平,超出业界对它们的希望。

关于瑞仕格
  瑞仕格是全球抢先的仓储及配送物流体系集成商,为具有前瞻性思想的库房及配送中心客户规划、开发、交给一流的自动化物流处理方案。瑞仕格在全球20多个国家具有超越2,500名雇员。现在,瑞仕格是世界闻名智能自动化处理方案供给商KUKA集团的新成员。

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