O gigante global do e-commerce, Amazon, anunciou que já implantou 1 milhão de robôs em sua rede logística, um número que se aproxima do tamanho da força de trabalho nos armazéns da Amazon. Ao mesmo tempo, a Amazon lançou um sistema de inteligência artificial chamado DeepFleet, que, ao otimizar as rotas de movimentação dos robôs, conseguiu aumentar sua eficiência operacional em 10% e reduzir efetivamente os custos de entrega.
Atualmente, a Amazon conta com aproximadamente 1,5 milhão de funcionários em todo o mundo, dos quais cerca de 1,2 milhão trabalham em armazéns. A empresa opera mais de 300 centros logísticos com robôs, e 75% dos centros de distribuição têm assistência robótica nas operações. Relatos indicam que o número médio de funcionários por instalação na Amazon caiu para 670 no ano passado, o nível mais baixo em dezesseis anos. Com a promoção da automação, a quantidade de pacotes gerenciada por cada funcionário aumentou quase 22 vezes em uma década, de 175 para cerca de 3.870, evidenciando o ganho de eficiência proporcionado pela automação.
A DeepFleet é um modelo de IA generativa que utiliza os dados logísticos internos da Amazon e ferramentas da AWS como o Amazon SageMaker para construir um sistema que coordena o movimento dos robôs em toda a rede de cumprimento, da mesma forma que um sistema de controle de tráfego. Ao imitar conceitos de gestão de tráfego inteligente, esse sistema pode reduzir significativamente a congestão dentro dos armazéns e otimizar rotas, acelerando a eficiência no processamento de pedidos dos clientes.
A Amazon afirmou que o DeepFleet consegue posicionar os produtos de forma mais próxima dos clientes, garantindo uma entrega mais rápida e redução de custos. Este modelo de IA continua aprendendo e se aprimorando, descobrindo novas maneiras de otimizar a colaboração entre robôs, o que melhora a eficiência e a segurança no trabalho, além de criar novas posições relacionadas à manutenção e operação técnica. Desde 2019, mais de 700 mil empregados já participaram de treinamentos para funções relacionadas.
A implementação de robôs da Amazon começou em 2012 com o lançamento do robô de movimentação de prateleiras de armazém. Atualmente, já estão em operação 11 diferentes tipos de robôs. Dentre eles, o robô principal, Hercules, é responsável por mover toda a unidade de prateleiras para perto dos trabalhadores, reduzindo o tempo de caminhada e acelerando a seleção de itens; enquanto Pegasus, que possui uma unidade com rodas, realiza a movimentação eficiente de pacotes entre os centros de distribuição.
Além disso, o primeiro robô móvel totalmente autônomo da Amazon, o Proteus, já consegue colaborar de forma segura com humanos dentro dos armazéns, enquanto o robô tátil Vulcan utiliza sensores de força e tecnologia de IA para realizar operações táteis e aliviar a carga de trabalho repetitiva dos operários. O robô bípede Digit, desenvolvido pela Agility Robotics, está atualmente em fase de testes e deve, no futuro, assumir responsabilidades como o descarregamento de caminhões.
No sistema robótico Sequoia, esses robôs móveis, sistemas de portais, braços robóticos e estações de trabalho ergonômicas são integrados de forma eficaz para realizar a gestão dos estoques em contêineres. O braço robótico Robin pode classificar e transferir pacotes entre diferentes sistemas usando visão e sucção; enquanto o Cardinal é responsável por levantar pesos e transportá-los para o veículo de entrega, o Sparrow utiliza ventosas e visão computacional para seleccionar itens individuais de bolsas.
A versão mais poderosa do Titan foi projetada para transportar estoques mais pesados, enquanto a plataforma robótica móvel modular Xanthus pode se adaptar às diversas necessidades das operações de armazém por meio de acessórios intercambiáveis. Rowan Curran, analista da Forrester, destacou que o DeepFleet demonstra a crescente maturidade dos fornecedores de IA generativa na construção de modelos não linguísticos, abaixo das linhas, e enfatiza o valor de expansão desses modelos e as inúmeras possibilidades de casos de uso.
Outras empresas do setor, como a Netflix e a Microsoft, também estão se dedicando ao desenvolvimento de modelos fundamentais para novas utilizações. A Netflix já lançou um modelo de recomendação baseado no histórico de visualização dos membros, enquanto a Microsoft propôs um modelo de IA generativa focado na jogabilidade. Especialistas acreditam que, desde que as empresas tenham acesso a dados robustos e a um forte poder de treinamento, elas poderão criar diversas aplicações a partir desses modelos fundamentais.
