O recurso "Do laboratório do futuro" apresenta as descobertas da divisão de Pesquisa e Desenvolvimento, que trabalha em estreita colaboração com vários departamentos e filiais, bem como o Dachser Enterprise Lab da Fraunhofer IML e outros parceiros de pesquisa e tecnologia.
Como em qualquer coisa sensacionalista, a tecnologia de aprendizado de máquina não está pronta para resolver todos os nossos problemas e, portanto, não vai mudar tudo. É por isso que a maioria dos sistemas de TI existentes em logística não será substituída pelo aprendizado de máquina e, portanto, pela inteligência artificial. Mas a tecnologia tem o potencial de resolver problemas que a lógica de programação convencional até agora não conseguiu resolver, entre eles o reconhecimento de imagem, texto e fala, a interpretação de volumes de dados complexos e análises preditivas. Essas são todas as áreas que oferecem possíveis aplicações na logística: por exemplo, a previsão do desenvolvimento de volumes e preços, a classificação de pacotes usando imagens, a interpretação e o processamento automático automático de dados de entrada não estruturados (por exemplo, consultas por e-mail) e as operação de veículos e máquinas autônomas em ambientes de trabalho em mudança.
Fases de aprendizagem independentes e técnicas matemáticas tradicionais
Ao usar a programação típica if-then-else nesses casos de uso, seria necessário pensar em todas as eventualidades antecipadamente e convertê-las em linhas de código. No entanto, isso geralmente não é possível devido à complexidade e quantidade de dados. O aprendizado de máquina adota uma abordagem diferente: um algoritmo se treina automaticamente com base em dados de entrada históricos. Pode-se dizer que esse processo, também conhecido como fase de aprendizado, foi um sucesso, uma vez que o algoritmo é capaz de calcular os dados de saída desejados para dados de entrada semelhantes, mas desconhecidos. O algoritmo encontrou, de forma independente, uma regularidade através de seu treinamento.
O aprendizado de máquina refere-se a toda uma gama de técnicas matemáticas tradicionais, como árvores de decisão ou o que é conhecido como k-means (clustering). Outra abordagem envolve redes neurais artificiais (RNAs), que realizam um tipo de modelo de abstração do cérebro humano e são inspiradas pelo comportamento de aprendizado humano. Atualmente, muitos desenvolvedores dependem de aprendizado profundo - isto é, RNAs com um grande número de camadas de neurônios - para lidar com altas complexidades. Especialmente aqui, eles estão testando vários métodos e ferramentas.
O aprendizado de máquina é uma tecnologia promissora e suas aplicações iniciais são encorajadoras. No entanto, ainda está em fase de desenvolvimento. Quando e em que medida ela mudará as cadeias de suprimentos ficará aparente apenas nos próximos anos.
Computadores quânticos - Um olhar sobre as tecnologias futuras
O que são realmente os computadores Quantum? E quais os benefícios que eles oferecem especificamente para a logística?