Il MIT Center for Transportation & Logistics apre un nuovo laboratorio per studiare il potenziale dell'intelligenza

Il Center for Transportation & Logistics (CTL) del Massachusetts Institute of Technology (MIT) ha istituito un laboratorio per la ricerca sull'applicazione delle nuove tecnologie nel settore della logistica. La creazione di questo laboratorio è stata sostenuta dal capitale di avviamento del gruppo di intralogistico di Mecalux. L'Intelligent Logistics Systems Lab esplorerà il potenziale del machine learning (ML) e dell'intelligenza artificiale (IA) per trasformare il futuro della logistica e del trasporto merci.

Questo sarà il punto di partenza di una collaborazione scientifica tra il MIT CTL e Mecalux che combinerà le conoscenze accademiche della principale università tecnologica statunitense con l'esperienza pratica di una multinazionale con oltre 55 anni di storia. Mecalux contribuirà con la sua visione tecnica e il supporto dei suoi esperti di software e automazione nei prossimi anni.

»Il nuovo laboratorio rappresenta un significativo passo avanti nella nostra missione di innovare e migliorare i sistemi logistici globali. Con il supporto di Mecalux, siamo convinti che la nostra ricerca porterà a progressi rivoluzionari nel settore.«

Yossi Sheffi, Direttore MIT Center for Transportation & Logistics

 

Il nuovo laboratorio esaminerà diverse linee di ricerca che affronteranno alcune delle sfide più complesse del settore attraverso nuove prospettive. Ad esempio, studierà metodi e strumenti all'avanguardia in grado di produrre previsioni a breve termine altamente accurate con un'elevata risoluzione spazio-temporale. Queste capacità di previsione consentiranno di fornire servizi di consegna in giornata o in un'ora per soddisfare le esigenze di aziende e clienti in tutto il mondo.

Questo spazio dedicato all’innovazione sarà guidato dal Dottor Matthias Winkenbach, direttore di ricerca presso il MIT Center for Transportation & Logistics (MIT CTL). »Vogliamo sostenere l'applicazione di nuove tecnologie basate sull'IA e sull'apprendimento automatico alle sfide più importanti per le imprese e la società«, afferma Winkenbach.

 

Le cinque linee di ricerca fondamentali de l'Intelligent Logistics Systems Lab

• Intelligenza predittiva. Capacità predittive ad alto impatto guidate dall'IA e dal ML, compreso lo sviluppo di previsioni a breve termine altamente accurate, essenziali per i servizi logistici a risposta rapida, come la consegna in giornata o a ore.
• Intelligenza prescrittiva. Nuovi metodi e modelli che combinano la ricerca operativa con il ML e l'AI per risolvere complessi problemi logistici di ottimizzazione combinatoria (come la gestione dei veicoli, la pianificazione delle scorte e la progettazione della rete) in contesti reali con obiettivi, vincoli e incertezze.
• Intelligenza autonoma. Esplorazione del ruolo e dell'impatto di sistemi e tecnologie logistiche avanzate in grado di svolgere attività, prendere decisioni e imparare dall'ambiente in modo indipendente, senza l'intervento continuo dell'uomo. Ad esempio, robot mobili che assistono o sostituiscono le attività umane nei processi di stoccaggio o di consegna, operando autonomamente in ambienti complessi e dinamici.
• Intelligenza collettiva. Comportamento collettivo e coordinamento di sistemi o entità autonome che lavorano insieme per risolvere un problema comune. Questa linea di ricerca è spesso ispirata ai sistemi naturali, come le colonie di insetti o gli stormi di uccelli, dove i singoli agenti seguono comportamenti appresi che portano a dinamiche di gruppo complesse ed efficienti. Nel contesto dei sistemi logistici intelligenti, ciò comporta la sincronizzazione e la cooperazione di più agenti, come robot autonomi o trasportatori collaborativi, per ottimizzare il rendimento delle operazioni.
• Intelligenza aumentata. Migliorare il processo decisionale umano combinando l'intelligenza umana con l'IA. In particolare, il laboratorio si propone di esplorare come i sistemi di supporto alle decisioni e i software di gestione delle operazioni possano integrare efficacemente le competenze umane con la conoscenza guidata dall'IA.

 

Tecnologia per l'eccellenza operativa

La ricerca del nuovo centro MIT, fondato con il sostegno di Mecalux, aiuterà l'industria a progettare supply chain che forniscano un servizio clienti all'avanguardia in modo più economico e sostenibile. »L'eccellenza operativa dipende dalla perfetta integrazione della tecnologia autonoma nelle operazioni di magazzino. L'IA e il machine learning possono svolgere un ruolo chiave nella pianificazione e nel controllo di queste risorse«, spiega Javier Carrillo, CEO della società di tecnologie di stoccaggio di Mecalux.

 

L'Intelligent Logistics Systems Lab del MIT CTL analizzerà il contributo delle nuove tecnologie nel controllo di sistemi autonomi di trasporto e consegna e nell'automazione di processi quali il picking, lo smistamento, l'imballaggio e la spedizione di ordini da magazzini o negozi. Un altro campo di studio sarà lo sviluppo di metodi che combinano la ricerca operativa (RO) e il ML. Il loro scopo è risolvere problemi di ottimizzazione combinatoria sempre più complessi ed eterogenei, cruciali per il successo dell'industria logistica. Tra i problemi che possono risolvere vi sono, tra gli altri, la gestione dei percorsi dei veicoli, la pianificazione degli inventari e il trasporto e la progettazione di reti.