Financiado por Friday Systems, S.L
La automatización de procesos logísticos, como el paletizado, ha crecido en los últimos años por la necesidad de mejorar la eficiencia y reducir costes. El uso de inteligencia artificial, en particular el aprendizaje por refuerzo profundo (Deep Reinforcement Learning), ofrece nuevas oportunidades para optimizar estos sistemas. Sin embargo, la incertidumbre en entornos reales —variaciones en las dimensiones de las cajas o en el orden de llegada— sigue suponiendo un gran reto. El objetivo es desarrollar estrategias que permitan a los robots adaptarse a estas condiciones cambiantes, mejorando la seguridad, la estabilidad del palé y el aprovechamiento del espacio.
Resumen divulgativo: Se explora cómo la inteligencia artificial puede lograr que el paletizado automático sea más flexible y seguro.
Técnicas utilizadas: Aprendizaje por refuerzo profundo, simulación.
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