Nel vasto e complesso mondo della logistica, i pallet rappresentano un elemento fondamentale del trasporto merci. Negli Stati Uniti, circolano oltre 2 miliardi di pallet e ogni anno beni per un valore di 400 miliardi di dollari vengono esportati su di essi. Tuttavia, il compito di caricare le scatole sui pallet rimane ancorato al passato, con carichi pesanti e movimenti ripetitivi che mettono a rischio la salute dei lavoratori. Anche nei rari casi in cui vengono utilizzati i robot, la loro programmazione richiede mesi di lavoro con dispositivi manuali che non sono cambiati dagli anni ’80.
Jacobi Robotics, una startup nata nei laboratori dell’Università della California, Berkeley, si propone di rivoluzionare questo processo con un software di comando e controllo basato sull’intelligenza artificiale. I ricercatori hanno affrontato il problema legato alla logistica dei pallet, uno dei compiti più comuni nei magazzini, come una questione di pianificazione del movimento: come far muovere un braccio robotico in modo sicuro per sollevare scatole di diverse forme e impilarle efficientemente su un pallet senza incepparsi? E tutto questo deve essere calcolato rapidamente, poiché le linee di produzione stanno producendo una varietà sempre maggiore di prodotti, con scatole di forme e dimensioni diverse.
Dopo numerosi tentativi, i fondatori di Jacobi, tra cui il roboticista Ken Goldberg, sostengono di aver trovato la soluzione. Il loro software, basato su una ricerca pubblicata in Science Robotics nel 2020, è progettato per funzionare con i quattro principali produttori di bracci robotici. Utilizza il deep learning per generare una “prima bozza” di come un braccio potrebbe muovere un oggetto sul pallet. Successivamente, utilizza metodi di robotica più tradizionali, come l’ottimizzazione, per verificare se il movimento può essere eseguito in modo sicuro e senza problemi.
Jacobi punta a sostituire i metodi tradizionali che i clienti utilizzano attualmente per addestrare i loro robot. Nel metodo convenzionale, i robot vengono programmati e successivamente i clienti devono guidare manualmente il robot per dimostrare come sollevare ogni singola scatola e posizionarla sul pallet. L’intero processo di codifica può richiedere mesi. Jacobi afferma che la sua soluzione basata sull’intelligenza artificiale promette di ridurre quel tempo a un giorno e di calcolare i movimenti in meno di un millisecondo.
“Abbiamo un approccio molto pragmatico” afferma Max Cao, co-fondatore e CEO di Jacobi. “Questi compiti sono alla nostra portata e possiamo ottenere una vasta adozione in breve tempo, rispetto ad alcuni dei progetti ambiziosi là fuori.”
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