MIT、倉庫ロボット数百台の渋滞回避AIを開発

MITと物流テック企業Symboticの研究チームは、EC倉庫内で稼働する数百台の自律ロボットの交通渋滞を未然に防ぐ新たなAIシステムを開発しました。研究成果はJournal of Artificial Intelligence Researchに掲載されています。

このシステムは深層強化学習と従来型の経路計画アルゴリズムを組み合わせたハイブリッド手法を採用しています。ニューラルネットワークが倉庫全体の混雑状況を観測し、どのロボットを優先すべきかをリアルタイムで判断します。その後、高速な計画アルゴリズムが各ロボットへ具体的な移動指示を送ります。

実際のEC倉庫レイアウトを模したシミュレーション環境でテストした結果、従来手法と比較してスループットが約25%向上しました。特にロボット密度が高い環境では従来手法が急速に性能低下する一方、本手法は効率的な制御を維持できることが確認されています。

研究を主導したHan Zheng氏は、巨大倉庫ではわずか2〜3%のスループット改善でも大きな経済効果があると説明しています。純粋な機械学習では複雑な最適化問題の解決が難しく、人間による手動設計も膨大な時間を要するため、両者の長所を融合したアプローチが有効だとしています。

現時点では実環境への導入にはまだ距離がありますが、研究チームは今後、タスク割り当ての最適化や数千台規模へのスケールアップに取り組む予定です。本研究はSymbotic社の資金提供を受けて実施されました。