Mecalux proyecto con el MIT

infoRETAIL.- Mecalux pone en marcha junto al Center for Transportation & Logistics del Massachusetts Institute of Technology (MIT) un proyecto colaborativo para acelerar la integración de la inteligencia artificial (IA) autodidacta en la logística. A través del Intelligent Logistics Systems Lab del MIT, se investigan nuevas aplicaciones de este modelo de IA.

“El objetivo de nuestra colaboración con Mecalux es fomentar la innovación disruptiva para lograr dos casos de uso de alto impacto en los que la IA transforme la toma de decisiones en la industria”, explica el director de Investigación del MIT Center for Transportation & Logistics y del Intelligent Logistics Systems Lab, Matthias Winkenbach, quien agrega que “entrenamos modelos complejos de machine learning que aprenden por sí mismos y promueven el ahorro de costes, reducen la huella de carbono y mejoran la calidad del servicio a los clientes”.

Por su parte, el CEO de la empresa de tecnologías de almacenaje Mecalux, Javier Carrillo, afirma que “tras contribuir a la fundación del Intelligent Logistics Systems Lab del MIT, Mecalux ha puesto su experiencia práctica en almacenaje y sus expertos en software y automatización al servicio de la ciencia para que las investigaciones del MIT ayuden a transformar la logística de las compañías en pos de la eficiencia”.

Los equipos del Intelligent Logistics Systems Lab y Mecalux desarrollarán dos líneas de investigación que persiguen acelerar la innovación. La primera línea se centrará en impulsar la productividad de los robots autónomos en almacenes. “Vamos a desarrollar una nueva generación de robots autónomos que aprendan del comportamiento de los humanos para favorecer una mayor colaboración y eficiencia en los almacenes”, señala Winkenbach.

La segunda línea de investigación estará dirigida a entrenar modelos con IA autodidacta. El Intelligent Logistics Systems Lab creará sistemas que aprendan por sí mismos a partir de los cambios en la demanda y se anticipen a los nuevos hábitos de compra de los clientes. En este sentido, Winkenbach añade que “este proyecto contribuirá a que las empresas con múltiples almacenes, centros de distribución y tiendas determinen automáticamente la forma más eficiente de hacer llegar cada pedido en función del estado en tiempo real de la red de distribución".