Innovazione nella produzione: l'IA di UVA trasforma l'efficienza industriale con MARL avanzato

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Di Maria Astona
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Fabbrica moderna con bracci robotici e interfaccia digitale.

RomeRicercatori dell'Università della Virginia hanno sviluppato un nuovo sistema di intelligenza artificiale basato sull'Apprendimento per Rinforzo Multi-Agente (MARL) per ottimizzare la produzione industriale. Questa tecnologia è progettata per rendere la produzione più rapida, efficiente e sostenibile. Il sistema impiega agenti AI che gestiscono le operazioni in tempo reale, permettendo aggiustamenti automatici e un continuo apprendimento.

Ecco cosa propone la tecnologia:

Aumento della velocità e dell'efficienza produttiva, riduzione significativa degli sprechi, miglioramento della qualità e uniformità del prodotto, adattamento dinamico ai cambiamenti imprevisti e possibilità di applicazione in settori diversi.

Nuovo sistema UVA ottimizza produzione con algoritmi avanzati

Il nuovo sistema impiega algoritmi avanzati denominati C-MAAC e P-MAAC, che tengono conto dei limiti delle macchine e degli imprevisti nella produzione. Diversamente dai vecchi metodi focalizzati su singoli passaggi, il sistema UVA punta a migliorare l'intero processo produttivo per renderlo più efficiente e flessibile.

Questo sviluppo apre nuove opportunità per migliorare le operazioni industriali. Settori diversi come l'industria automobilistica e l'elettronica possono avvantaggiarsi di questi miglioramenti. Le aziende possono aspettarsi una maggiore efficienza e rendere le loro operazioni più ecologiche riducendo l'impronta di carbonio. Il sistema può gestire automaticamente problemi come guasti alle macchine o cambiamenti nei piani di produzione, contribuendo a ridurre i tempi di inattività e a risparmiare energia.

La collaborazione con General Motors è stata fondamentale per garantire che il sistema funzionasse efficacemente in contesti reali. Sfruttando l'esperienza di un produttore di tale portata, i ricercatori hanno assicurato che la loro tecnologia affrontasse problemi concreti del settore. Di conseguenza, il sistema è sufficientemente robusto da migliorare l'efficienza in ambienti di produzione complessi.

Questo sistema di intelligenza artificiale punta a rivoluzionare il settore manifatturiero, unendo l'efficienza industriale all'attenzione per l'ambiente. Nel mercato odierno, è essenziale essere efficienti dal punto di vista economico e responsabili verso l'ambiente. Questo nuovo sviluppo offre una soluzione che supporta la produzione sostenibile per il futuro.

Lo studio è pubblicato qui:

http://dx.doi.org/10.1016/j.jmsy.2024.08.021

e la sua citazione ufficiale - inclusi autori e rivista - è

Chen Li, Qing Chang, Hua-Tzu Fan. Multi-agent reinforcement learning for integrated manufacturing system-process control. Journal of Manufacturing Systems, 2024; 76: 585 DOI: 10.1016/j.jmsy.2024.08.021
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