MIT y Mecalux: Una alianza para revolucionar la logística con IA

• La colaboración entre MIT y Mecalux fomentará la creación de un laboratorio de Sistemas Logísticos Inteligentes. Que, en su primer año, investigará a fondo dos áreas clave: La optimización de procesos logísticos y la implementación de tecnologías innovadoras.
• Primero diseñarán una arquitectura de control que emule una «mente colmena», para que los robots autónomos realicen tareas de almacenamiento de manera más rápida. Y luego, le otorgarán las herramientas para que pueda identificar patrones en el comportamiento de los consumidores y optimizar las redes de distribución.

El MIT y Mecalux se unen para redefinir el futuro de la logística. A través de esta colaboración, han fundado el laboratorio de Sistemas Logísticos Inteligentes con el objetivo de liderar la investigación en inteligencia artificial aplicada a la logística, impulsando así la innovación en el sector.

Esta alianza estratégica promete optimizar procesos, reducir costos y mejorar la eficiencia en un sector cada vez más competitivo y exigente. Desde la optimización de rutas hasta la predicción de la demanda. Pero todo mediante el desarrollo de algoritmos avanzados y el uso de datos masivos.

Colaboración estratégica entre MIT y Mecalux

El ambicioso proyecto de investigación, ha sido iniciado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts y Mecalux, un líder en soluciones intralogísticas.

Este proyecto, que se extenderá durante cinco años, tiene como objetivo principal acelerar la integración de la inteligencia artificial autónoma en la logística. Por medio del Intelligent Logistics Systems Lab del MIT, para investigar aplicaciones innovadoras de esta tecnología, con el objetivo de mejorar la eficiencia empresarial y el bienestar social.

De acuerdo con el Dr. Matthias Winkenbach, quien se desempeña como director de Investigación del MIT Center for Transportation & Logistics y del Intelligent Logistics Systems Lab: «Junto con Mecalux, trabajaremos en el desarrollo de modelos de machine learning complejos y autodidactas para abordar dos casos de uso clave: La optimización de procesos logísticos y la reducción de la huella de carbono. De esta forma, buscamos generar un impacto positivo en la sostenibilidad, la eficiencia de las operaciones industriales, y la toma de decisiones en la industria.»

Además, con el propósito de revolucionar la logística, el laboratorio de sistemas logísticos inteligentes, ha definido dos ejes principales de investigación para su primer año de operaciones. Estas líneas de estudio explorarán nuevas fronteras en la optimización de procesos y la implementación de tecnologías de vanguardia.

Primera línea de investigación: Robots autónomos con «mente colmena» para optimizar almacenes

La primera línea de investigación del laboratorio tendrá el objetivo de desarrollar algoritmos y sistemas de control avanzados. Esto para permitirle a los robots autónomos realizar tareas de almacenamiento de manera más rápida, precisa y eficiente, maximizando así la productividad en los almacenes.

Se emplearán simulaciones detalladas, algoritmos de optimización y modelos de aprendizaje automático. Lo que significa que se desarrollará una arquitectura de control que emule una «mente colmena«.

Esta inteligencia artificial colectiva permitirá a un conjunto de robots coordinar sus acciones de manera autónoma. Compartiendo información y tomando decisiones de forma colaborativa para alcanzar objetivos comunes.

De hecho, Winkenbach explica que la nueva generación de robots autónomos, serán capaces de aprender y adaptarse a partir de la observación de comportamientos humanos.

Segunda línea de investigación: IA autodidacta para predecir la demanda y optimizar las redes de distribución

En cuanto al segundo eje de investigación, se centrará en el desarrollo de IA capaz de aprender por sí misma.

Para esto, el Intelligent Logistics Systems Lab diseñará sistemas de inteligencia artificial que, a través del análisis de datos en tiempo real, podrán identificar patrones en el comportamiento de los consumidores. Además de predecir futuras tendencias de compra, permitiendo así una adaptación proactiva de las operaciones logísticas.

Esta segunda fase tiene como objetivo superar las limitaciones de los sistemas actuales de distribución, según lo que explica Winkenbach. Creando soluciones más sofisticadas que puedan analizar una gran cantidad de datos en tiempo real y determinar la mejor manera de entregar cada pedido. Simplemente optimizando los recursos y reduciendo los costos, para beneficiar tanto a los almacenes, tiendas o centros de distribución.