Noticias 03 dic 2024
Colaboración de investigación MIT-Mecalux
El poder de la IA revoluciona la logística
El Intelligent Logistics Systems Lab es una colaboración entre investigadores del MIT Center for Transportation & Logistics y expertos de Mecalux para desarrollar e implementar soluciones basadas en IA que aborden los desafíos con mayor repercusión en la logística.
El laboratorio, fundado con el apoyo de Mecalux, tiene como objetivo promover avances que mejoren la eficiencia, la sostenibilidad, la resiliencia y la satisfacción de los clientes en el sector logístico.
Proyecto colaborativo MIT-Mecalux
- Aumento de la productividad de los robots autónomos en almacenes mediante técnicas de aprendizaje automático.
- Optimización de la distribución de pedidos entrenando modelos de IA autodidacta.
Testimoniales
Nuestra alianza con el MIT CTL impulsará la innovación basada en la investigación y establecerá nuevos estándares de excelencia operacional en la industria.
El objetivo de nuestra colaboración con Mecalux es fomentar la innovación disruptiva para lograr casos de uso de alto impacto en los que la IA transforme la toma de decisiones en la industria.
Confiamos en que nuestra investigación conducirá a avances revolucionarios en este campo con el apoyo de Mecalux.
Líneas de investigación
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Inteligencia predictiva
Capacidades predictivas de alto impacto potenciadas por IA y ML, incluyendo el desarrollo de pronósticos de gran precisión a corto plazo, esenciales para servicios logísticos de respuesta rápida, como la entrega en el mismo día o en cuestión de horas.
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Inteligencia prescriptiva
Nuevos métodos y modelos que combinan la investigación operacional con ML e IA para resolver problemas logísticos complejos de optimización combinatoria -como el enrutamiento de vehículos, la planificación de inventarios y el diseño de redes- en contextos reales con objetivos, restricciones e incertidumbres.
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Inteligencia autónoma
Exploración del rol y de la incidencia de los sistemas y tecnologías logísticas avanzadas con vistas a realizar tareas, tomar decisiones y aprender del entorno de manera independiente, sin intervención humana continua. Por ejemplo, robots móviles que asisten o reemplazan actividades humanas en procesos de almacenamiento o entregas, operando con autonomía en ambientes complejos y dinámicos.
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Inteligencia colectiva
Comportamiento y coordinación colectiva de sistemas o entidades autónomas que trabajan juntos para resolver un problema común. Esta línea de investigación a menudo se inspira en sistemas naturales, como colonias de insectos o bandadas de aves, donde los agentes individuales siguen comportamientos aprendidos que conducen a dinámicas grupales complejas y eficientes. En el contexto de los sistemas logísticos inteligentes, esto implica la sincronización y cooperación de múltiples agentes, como robots autónomos o transportistas colaborativos, para optimizar el rendimiento de las operaciones.
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Inteligencia aumentada
Mejora de la toma de decisiones humanas combinando la inteligencia humana con la IA. En concreto, el laboratorio pretende explorar cómo los sistemas de apoyo a la toma de decisiones y el software de gestión de operaciones pueden integrar de modo efectivo la experiencia humana con los conocimientos incentivados por la inteligencia artificial.
