Souhrn
Společnosti Kioxia Corporation, Tsubakimoto Chain a EAGLYS spolupracují na technologii automatického rozpoznávání obrázků poháněné umělou inteligencí pro logistiku. Systém identifikuje produkty pohybující se konvejery a řeší problémy tradičních modelů hlubokého učení, které vyžadují opakované přeškolování při přidávání nových produktů. Klíčové jsou technologie KIOXIA AiSAQ a Memory-Centric AI, které umožňují rychlé ukládání a indexování dat do pamětí a SSD úložišť.
Klíčové body
- Spolupráce tří firem na AI systému pro logistiku, demonstrace na Mezinárodní robotické výstavě 2025.
- KIOXIA AiSAQ ukládá data o nových produktech (obrázky, štítky, vlastnosti) do vysokokapacitních úložišť bez potřeby přeškolování základního modelu.
- Memory-Centric AI indexuje data a přesouvá je do SSD, což snižuje čas hledání a nároky na paměť.
- Řešení reaguje na růst e-commerce, diversifikaci produktů a nedostatek pracovní síly v logistice.
- Snížení spotřeby energie a provozních nákladů oproti tradičním přístupům.
Podrobnosti
Kioxia Corporation, přední výrobce NAND flash pamětí a dříve součást Toshiba Memory, spojila síly s Tsubakimoto Chain, japonským specialistou na průmyslové řetězy a konvejerové systémy, a EAGLYS, firmou zaměřenou na technologie strojového vidění a umělé inteligence pro průmyslové aplikace. Cílem je vytvořit systém, který automaticky rozpoznává produkty na pohyblivých linkách v logistických centrech. Tradiční systémy rozpoznávání obrázků založené na hlubokém učení potřebují při každém novém produktu nebo sezónní kolekci ladit parametry modelu a provádět plné přeškolování. To je časově náročné, zvyšuje spotřebu energie a provozní náklady, zejména u širokých katalogů tisíců položek.
Technologie KIOXIA AiSAQ, software navržený pro efektivní zpracování AI úloh, kombinovaný s Memory-Centric AI, tento problém řeší ukládáním rozsáhlých dat o nových produktech přímo do vysokokapacitních úložišť. Data zahrnují obrázky, štítky a popisné vlastnosti, což umožňuje rychlé přidávání bez zásahu do základního modelu umělé inteligence. Pro zvládnutí rostoucího objemu dat systém indexuje uložené informace a přenáší indexovaná data do SSD úložišť Kioxia, což urychluje vyhledávání a snižuje zátěž operační paměti. Tento přístup je škálovatelný a vhodný pro dynamická logistická prostředí, kde se produkty neustále mění.
Demonstrace proběhne na Mezinárodní robotické výstavě v roce 2025 v Japonsku. Systém podporuje automatizaci, rychlou reakci na tržní změny, udržení nákladů a kvality služeb. V kontextu růstu e-commerce transakcí a nedostatku pracovníků v logistice představuje praktickou aplikaci paměťových inovací pro umělou inteligenci, i když se nejedná o zásadní pokrok v architektuře modelů.
Proč je to důležité
Tato technologie přispívá k efektivnější automatizaci logistiky, kde tradiční AI systémy selhávají kvůli rigiditě při adaptaci na nové produkty. V širším ekosystému umělé inteligence zdůrazňuje posun k paměťově zaměřeným přístupům, které snižují závislost na výpočetně náročném přeškolování a využívají pokroky v NAND a SSD technologiích. Pro průmysl znamená nižší náklady a vyšší rychlost nasazení, což je klíčové v době expanze e-commerce a robotizace. Nicméně jako specializovaná aplikace nemění fundamentálně pole umělé inteligence, ale posiluje její praktičnost v reálných provozech.
Zdroj: 📰 Techpowerup.com
| 