Amazon: ИИ-модель DeepFleet сократит время в пути роботов на 10% — прогноз

Amazon с 2012 года использует роботов в фулфилмент-центрах: начинали с одного типа машин, которые перемещали стеллажи с товарами по складу. К июлю 2025 года компания развернула миллионного робота — он поступил в фулфилмент-центр в Японии, а глобальная сеть с роботами охватывает более 300 объектов. При таком масштабе роботы движутся по складу как машины в загруженном городе: возникают заторы и неэффективные маршруты. Задача — координировать движение всего парка, чтобы быстрее обрабатывать заказы, доставлять их быстрее и дешевле.

DeepFleet — генеративная ИИ-модель класса foundation model, которую Amazon разработала сама для координации движения роботов в сети фулфилмент-центров. Компания сравнивает её с интеллектуальной системой управления дорожным движением: модель прокладывает более эффективные маршруты и снижает заторы. DeepFleet обучена на собственных обширных данных Amazon о перемещении запасов внутри объектов и построена с использованием инструментов AWS, включая Amazon SageMaker. По описанию компании, модель продолжает обучаться на новых данных и находить новые способы оптимизировать совместную работу роботов.

О запуске DeepFleet объявил вице-президент Amazon Robotics Скотт Дрессер 1 июля 2025 года одновременно с развёртыванием миллионного робота. Модель будет координировать роботов по всей сети фулфилмент-центров; компания ожидает сокращения времени в пути парка на 10%, ускорения доставки, снижения операционных затрат и энергопотребления. Парк включает роботов Hercules, которые поднимают до 1250 фунтов товара, Pegasus с конвейерными лентами для отдельных посылок и автономного Proteus, который передвигается среди сотрудников. Роботов Amazon производит в США и развёртывает по всему миру.