Стейблкоины Стартапы и венчурный капитал

Amazon запускает инновационную AI-модель для управления роботом в мировых логистических центрах

Стейблкоины Стартапы и венчурный капитал
Amazon launches a new AI foundation model to power its robotic fleet

Amazon представила новую генеративную AI-модель DeepFleet, которая значительно повысит эффективность работы крупнейшего в мире парка промышленных мобильных роботов, оптимизируя логистику, снижая затраты и ускоряя доставку заказов клиентам.

В современном мире логистики и электронной коммерции скорость и эффективность выполнения заказов являются ключевыми факторами успеха. Компания Amazon, лидер в сфере онлайн-ритейла и инноваций, сделала новый прорыв в развитии робототехники и искусственного интеллекта. В июле 2025 года Amazon объявила о запуске новой AI-фундаментальной модели под названием DeepFleet, предназначенной для управления своим огромным парком промышленных мобильных роботов, а также о достижении значимом рубежа – развертывании одного миллиона роботов по всему миру. Эти достижения открывают новый этап в развитии автоматизированных складских решений, повышая продуктивность и снижая операционные расходы. DeepFleet становится интеллектуальной системой координации движений, сравнимой с умным управлением дорожным движением в большом городе.

Точно так же, как такой трафик-менеджмент способен оптимизировать маршруты и снижать заторы, модель DeepFleet значительно уменьшает время перемещения роботов внутри складов, улучшая их взаимодействие и уменьшая возможности конфликтов при перемещении. В результате оптимизации эффективности перемещения роботов скорость обработки заказов увеличивается на 10%, что напрямую способствует более быстрой доставке и снижению затрат на доставку. Для клиентов Amazon это значит, что любимые товары можно получить быстрее, а сама система будет работать устойчивее и надежнее. Основой для разработки DeepFleet послужили огромные массивы данных о движении инвентаря внутри складских помещений, собранные за годы эксплуатации роботизированного парка. Система построена с использованием инструментов Amazon Web Services, включая мощную платформу Amazon SageMaker, которая обеспечивает масштабируемое обучение моделей машинного обучения.

Такой подход позволяет DeepFleet постоянно учиться и совершенствоваться, анализируя каждый новый поток данных и адаптируясь к появляющимся условиям в реальном времени. Постоянное улучшение модели делает ее по-настоящему живым и адаптивным инструментом, способным раскрывать новые способы повышения эффективности. Компания Amazon знаменита не только своими инновациями в области технологий, но и социальными инициативами, направленными на развитие персонала. С момента внедрения своих первых роботов в 2012 году, Amazon активно инвестирует в обучение и повышение квалификации своих сотрудников. Более 700 тысяч рабочих прошли программы переподготовки, позволяющие осваивать новые технические навыки, связанные с эксплуатацией и обслуживанием робототехнических систем.

Эти инициативы помогают не только повысить производительность труда, но и способствуют карьерному росту работников, создавая востребованные профессии в области инженерии, надежности оборудования и автоматизации. Компания ведет разработку и производство уникальных мобильных роботов разного назначения. Среди них Hercules, способный перевозить до 1250 фунтов (около 567 кг) груза, Pegasus, аккуратно управляющий движением отдельных посылок с помощью конвейерных систем, и Proteus – первый в своем роде полностью автономный мобильный робот, способный безопасно функционировать в открытых помещениях рядом с сотрудниками. Каждый из этих роботов выполняет свою роль в логистической цепочке, облегчая тяжелую работу сотрудников и снижая физическую нагрузку. Более того, такие решения направлены на повышение уровня безопасности на рабочих местах и создание более комфортных условий для персонала.

DeepFleet тесно интегрирована с разнородным парком роботов, координируя их движения, помогая избежать конфликтов на пути и оптимизируя маршруты перемещения для максимальной скорости и минимального энергопотребления. Электроэнергия и эксплуатационные ресурсы – важные составляющие логистической инфраструктуры, и снижение их использования за счет интеллектуального планирования становится важным аспектом долгосрочной экономики бизнеса. Экологические исследования показывают, что автоматизация складов и внедрение AI-технологий способствуют уменьшению углеродного следа, что сегодня является приоритетом для крупных мировых компаний. В дополнение к технологическим достижениям Amazon объявила о запуске множества других AI-проектов, направленных на улучшение точности определения местонахождения доставки, прогнозирования спроса на товары и более интеллектуального использования робототехнических систем. Такие разработки позволяют не только быстрее формировать заказы, но и лучше планировать склады, учитывая сезонный спрос и индивидуальные предпочтения клиентов.

Интеграция AI в различные аспекты логистики и цепочек поставок создаёт единое интеллектуальное пространство, где решения становятся гораздо гибче и своевременнее. Amazon гордится своим глобальным присутствием: теперь технологии компании охватывают более 300 объектов по всему миру. Недавно один миллионный робот был установлен в новом логистическом центре в Японии, что символизирует достижение мирового масштаба и масштабируемости системы. Совместная работа людей и роботов становится нормой, открывая новые горизонты для внедрения инноваций на массовом уровне. Компания Amazon демонстрирует зрелый и социально ответственный подход к инновациям.

Параллельно с созданием технологических решений для оптимизации процессов, она развивает образовательные программы, которые помогают рабочим адаптироваться к новым условиям экономики и технологий. Например, программа Career Choice предлагает возможность сотрудникам получать среднее или высшее образование, поддерживая стремление к карьерному развитию. Инвестиции Amazon в человеческий капитал говорят о понимании того, что будущее складывается не только из машин, но и из подготовленных специалистов, способных управлять и совершенствовать эти технологии. Резюмируя, можно отметить, что запуск AI-модели DeepFleet и достижение рубежа в миллион роботов – это не просто технический успех, но и значительный шаг в трансформации всей отрасли логистики. Формируется новая философия работы складов, где робототехника и искусственный интеллект становятся основой для повышения качества сервиса и удовлетворенности клиентов.

Автоматизация рутинных процессов позволяет сотрудникам сосредоточиться на более творческих и высококвалифицированных задачах. В дальнейшем можно ожидать, что DeepFleet продолжит улучшаться, используя накопленные данные и исследования, раскрывая все больше потенциала для экономии времени и ресурсов. Массовое внедрение таких AI-технологий способно изменить ландшафт электронной коммерции, создавая беспрецедентные возможности для развития и расширения бизнеса. Amazon, двенадцать лет назад начавшая свой путь с единственного типа робота для транспортировки инвентаря, сегодня стоит на пороге новой эры, где искусственный интеллект и робототехника работают в гармонии для достижения общей цели – предоставления клиентам лучшего сервиса с минимальными затратами времени и ресурсов. Развитие таких систем не только изменяет современные склады и логистику, но и служит вдохновением для индустрии в целом, прокладывая путь для будущих инноваций.

История Amazon Robotics продолжается, и нам остаётся только наблюдать и вдохновляться глобальными преобразованиями, которые происходят на наших глазах.

Автоматическая торговля на криптовалютных биржах Покупайте и продавайте криптовалюты по лучшим курсам Privatejetfinder.com (RU)

Далее
Prompting tips for building UIs that don't suck
Четверг, 02 Октябрь 2025 Как создавать интерфейсы, которые действительно работают: советы по эффективному использованию ИИ при разработке UI

Подробное руководство по использованию искусственного интеллекта для разработки удобных и функциональных пользовательских интерфейсов. Советы, которые помогут быстрее создавать качественные UI, улучшить взаимодействие с ИИ-инструментами и избежать типичных ошибок при прототипировании и кодировании.

Ventilator.app – A little cooling for those who are hot
Четверг, 02 Октябрь 2025 Ventilator.app – эффективное охлаждение для жарких дней и продуктивной работы

Подробное описание возможностей Ventilator. app – уникального онлайн-инструмента для создания прохлады и повышения комфорта в жару.

Fairy Ring
Четверг, 02 Октябрь 2025 Тайны и Магия Кольца Грибов: Натуральное Чудо и Фольклорные Легенды

Изучение феномена кольца грибов, его происхождения, видов, экологической роли и богатого культурного наследия, связанного с этим природным явлением, среди которого многочисленные легенды и традиции разных народов.

Ask HN: Looking for a Google Maps Contact
Четверг, 02 Октябрь 2025 Поиск контакта команды Google Maps для решения проблем с картами Южной Африки

Подробное руководство по нахождению контактов Google Maps для исправления ошибок и улучшения качества данных, особенностей работы карт и маршрутов в Южной Африке, включая Кейптаун, Йоханнесбург и Дурбан.

Case Study: NAT64
Четверг, 02 Октябрь 2025 NAT64: Ключ к переходу на IPv6 в современных сетях

Подробное исследование технологии NAT64, позволяющей обеспечить взаимодействие IPv6-only клиентов с IPv4-серверами, её применение в инфраструктуре IPng, а также особенности интеграции с DNS64 и маршрутизацией в крупных сетевых решениях.

Replacing .tgz for petabyte-scale S3 archives
Четверг, 02 Октябрь 2025 Замена .tgz для петабайтных архивов в S3: революция хранения больших данных

Современные методы архивирования больших данных требуют новых решений, способных работать на уровне петабайтов и интегрироваться с облачными технологиями, такими как S3. Рассмотрим, почему традиционный формат .

From photos to fitness data, recording our lives is changing how our brains work
Четверг, 02 Октябрь 2025 Как цифровая фиксация жизни меняет работу нашего мозга: от фото до фитнес-данных

Современные технологии позволяют нам записывать каждую деталь повседневной жизни — от фотографий до данных о физической активности. Эти изменения влияют на память, внимание и когнитивные способности человека, заставляя по-новому смотреть на взаимодействие с цифровым миром.