AI News

🇺🇸 ⚙️ Роботы UR обрабатывают возвраты Zalando сами В центрах выполнения заказов Zalando в Германии и Польше возвраты одежды теперь обрабатывают роботы. Работают автономно, на базе Sereact и Universal Robots. 🤝 Teradyne Robotics, компания за Universal Robots и Mobile Industrial Robots, на прошлой неделе заключила партнёрство с Sereact. Цель: ускорить промышленные ИИ-решения в ритейле, логистике и производстве. Коммерческий директор Teradyne Robotics Якоб Паскуаль Пейп говорит: физический ИИ ценен, только когда работает в реальных операциях. По его словам, роботы компании открытые, подключённые и проверены более чем в 100 000 промышленных внедрений. 🧩 Компания также выкладывает SimReady-модели роботов UR и MiR в формате OpenUSD в библиотеку SimReady Central Library на Hugging Face. Разработчики смогут находить и переиспользовать модели в симуляции с меньшей подготовкой ресурсов. Роботы UR и MiR работают на вычислениях NVIDIA. 💡 В России склады тоже автоматизируют: Яндекс Роботикс вместе с X5 («Перекрёсток») запустил в 2025 году в Санкт-Петербурге и области распределительный центр с более чем 100 автономными роботами для сборки заказов. Зарубежный кейс интересен другим: ИИ-платформа работает на готовых коботах, а библиотека готовых моделей упрощает симуляцию. 🔗 Источник #автоматизация #роботизация This message was sent automatically with n8n

🇺🇸 ⚙️ Роботы учатся адаптироваться без перепрограммирования Задачу для робота можно задать одной демонстрацией. Раньше на это уходили месяцы программирования. Десятилетиями промышленные роботы работали по жёстко заданным траекториям. Физический ИИ это меняет: робот замечает отклонения и подстраивает движения под условия цеха. 👁 3D-зрение ведёт робота в реальном времени. Он находит детали и корректирует траекторию на лету, в том числе на движущихся конвейерах. 🔧 Автоматизация может дойти до производств с большим разнообразием изделий и слабой структурой процессов. Там раньше приходилось часто подключать людей. Теперь роботу не нужен постоянный присмотр. «Робот может выбрать задачу по одной демонстрации, а не после месяцев программирования, и это почти сразу работает», — говорит Heffner. 💡 В России похожие задачи решают по-разному. У Ростеха есть кобот DOKA RC5 с «умным» зрением: он сам распознаёт и захватывает детали, в том числе лежащие хаотично. Система TactiSensor от «ИнтеллектСистемы» помогает захвату подстраиваться под вес и форму детали. Американский опыт интересен тем, что делает акцент на обучении робота по одной демонстрации. 🔗 Источник #автоматизация #роботизация This message was sent automatically with n8n