img13 марта 2024 в 16:30

«Яндекс Маркет» внедрил складского робота со встроенной нейросетью

«Яндекс Маркет» начал внедрять на своем складе новую модель складского робота (роборуку), в который встроена самообучающаяся нейросеть «Яндекса». С помощью роборуки планируется решать разные задачи — от разгрузки прибывшей партии товаров до их подготовки к отправке покупателям.

«Яндекс Маркет» начал внедрять на своем складе новую модель складского робота (роборуку), в который встроена самообучающаяся нейросеть «Яндекса». С помощью роборуки планируется решать разные задачи — от разгрузки прибывшей партии товаров до их подготовки к отправке покупателям.

Роборука поможет ускорить складские процессы и повысить качество их выполнения, а также избавит сотрудников от монотонной работы, пишет TelecomDaily.

Разработчики компании обучают роборуку сравнивать предметы между собой, обобщать информацию о них и применять эти знания в разных обстоятельствах. Например, если роборука умеет брать письменную ручку, то сможет взять и карандаш или кисть, с которыми раньше никогда не имела дело. Это позволяет роботу взаимодействовать с новыми для него предметами без дополнительного обучения.

Сейчас «Яндекс Маркет» тестирует роборуку: она поднимает с конвейера коробки разных размеров, форм, веса и раскладывает на соответствующие палеты, и наоборот, разбирает их. Отмечается, что с роборукой скорость сборки одной палеты в среднем увеличивается в два раза. Благодаря этому сервис сможет быстрее принимать и обрабатывать на складе товары от продавцов, а покупатели будут быстрее получать заказы.

В будущем компания также планирует использовать робота для сортировки товаров перед их упаковкой: поборука будет брать небольшие вещи, например помаду, джинсы или авторучку, и класть в коробку, которую затем отправят покупателю.

Ранее сообщалось, что VK тестирует собственное решение для обучения искусственного интеллекта.

Подписка на рассылку

Подпишитесь на рассылку, чтобы одним из первых быть в курсе новых событий

Я даю согласие на обработку персональных данных