Kioxia America объявила о начале партнёрства между Kioxia Corporation, Tsubakimoto Chain и EAGLYS для разработки мощной AI-системы распознавания товаров, ориентированной на автоматизацию логистических потоков. Компании стремятся решить растущие проблемы отрасли, где объёмы переработки продукции увеличиваются из-за бурного роста e-commerce, а кадровый дефицит толкает бизнес к ускоренной роботизации. Новая технология создаётся с опорой на программную платформу KIOXIA AiSAQ и архитектуру Memory-Centric AI, что позволяет использовать гибкий и масштабируемый подход к внедрению искусственного интеллекта в логистические процессы.
Разработчики отмечают, что традиционные системы компьютерного зрения требуют регулярного переобучения моделей при появлении сезонных или новых товаров, что увеличивает энергопотребление и расходы при расширении каталога продукции. Решение Kioxia использует иной принцип: данные о новых товарах — изображения, метки, особенности упаковки — помещаются в высокоёмкое хранилище, где они мгновенно доступны без необходимости переработки базовой модели. Чтобы снизить нагрузку и ускорить поиск по мере увеличения объёма данных, система создаёт индексы и переносит их на высокоскоростные SSD Kioxia. Такой подход обеспечивает быстрый отклик при использовании Retrieval Augmented Generation, применяемой здесь как форма Memory-Centric AI для распознавания изображений.
Совместная разработка трёх компаний будет впервые показана на Международной выставке робототехники IREX 2025, которая пройдёт с 3 по 6 декабря в токийском комплексе Tokyo Big Sight. Посетители стенда Tsubakimoto Chain смогут увидеть практическую демонстрацию: в ходе показа система будет получать данные с камер над конвейером, мгновенно классифицировать товары и сопоставлять их с ранее сохранёнными характеристиками. Разработчики подчеркивают, что такой подход позволит логистическим центрам быстрее реагировать на изменение ассортимента, повышать точность сортировки и снижать издержки без увеличения нагрузки на персонал.
Партнёры уверены, что новая технология станет важным шагом в эволюции автоматизированных складов и производственных линий, где гибкость AI-решений становится критическим фактором эффективности.