東京大発ベンチャーのTRUST SMITH、積載率向上狙い
AI・ロボティクスの技術を活用したソリューションを手掛ける東京大発のベンチャー、TRUST SMITHは7月9日、荷物の大きさを計測するAIを用いて、積み込みまでの作業を効率化するアルゴリズムを開発したと発表した。
短時間で高精度な荷物の積み込みの最適化を実現し、物流業界における労働力不足の解消や作業効率の向上を目指す。
このアルゴリズムは、荷物の大きさを自動計測するAIと、荷物の積載計画を自動で作成するAIを組み合わせることで、積み込みまでの作業を効率化する仕組み。著名なテレビゲームのテトリスのように、所定の空間に対して荷物を積載する最適な順番を自動出力し、積載率向上につなげるのが狙いだ。
将来的には、従来の技術と今回の積載計画の最適化アルゴリズムの技術を組み合わせ、パレタイジングの作業でも最適な積載を自動で実施できるようにし、高効率な完全自動倉庫の実現を目指す。
※以下、プレスリリースより引用（一部、編集部で修正）
アルゴリズムの流れ
1：荷物の表面の3次元点群データを取得する認識技術を用いて、立体的な形を認識
2：認識した荷物の3次元点群データの形状を1番近い代表的な立体図形に変換（例：観葉植物→円柱形に変換）
3：強化学習等のAI技術を用いて、テトリスのように所定の空間に対して荷物を積載する最適な順番を自動出力
以下のオプションを搭載可能
①荷物の特徴に関する制約条件を自由に設定可能
・荷物の上下 (例：逆転させない)
・荷物の性質 (例：割れ物は他の荷物と離しておく)
・荷物の重量 (例：重いものは下に積む)
以上の特徴を踏まえた積載の最適化を考えるため、荷物を万全な状態で配送することが可能。
②AIが作成した積載パターンをタブレット等の画面で確認し、部分的に手動で入替可能
AIが作成した積載パターンを作業員がが確認した上で、その荷物の場所を手動で入れ替えることができる。イレギュラーな場面でも、現場での細かい調整が可能。
（ロジビズ・オンライン編集部）※写真はイメージ
