A Symbotic oferece uma plataforma completa de automação robotizada para armazéns com inteligência artificial, que integra robôs autônomos. Esses robôs utilizam tecnologias de visão e sensores para movimentar o estoque, adaptar-se ao manuseio de diferentes tipos de produtos e reconhecer e construir rotas por todo o armazém. Isso é combinado com o software de IA, que pode aumentar o controle geral dos robôs, obter informações sobre o desempenho e otimizar com eficiência a movimentação de paletes no armazém.
Agentes de aprendizagem – Um agente de aprendizagem é um sistema de inteligência artificial capaz de aprimorar seu comportamento ao longo do tempo, interagindo com o ambiente e aprendendo com suas experiências. Esses agentes modificam seu comportamento com base em feedback e experiência, utilizando diversos mecanismos de aprendizagem para otimizar seu desempenho. Diferentemente de agentes mais simples, eles podem descobrir como atingir seus objetivos por meio da experiência, em vez de depender exclusivamente de conhecimento pré-programado.
Componentes principais:
Elemento de desempenho : O componente que seleciona ações externas, semelhante aos módulos de tomada de decisão em agentes mais simples.
Crítico : Fornece feedback sobre o desempenho do agente, avaliando os resultados em relação a padrões, geralmente usando uma recompensa ou métrica de desempenho.
Elemento de aprendizagem : Utiliza o feedback dos críticos para melhorar o desempenho, determinando como modificar o comportamento para obter melhores resultados no futuro.
Gerador de problemas : Sugere ações exploratórias que podem levar a novas experiências e melhores decisões futuras.
Casos de uso:
Os agentes de aprendizagem são adequados para ambientes onde o comportamento ideal não é conhecido antecipadamente e deve ser aprendido por meio da experiência.