სატვირთო გადაზიდვების სფეროში ტვირთის ზუსტი პარამეტრების ცოდნა კრიტიკულად მნიშვნელოვანია. ზომები პირდაპირ განსაზღვრავს ტარიფებს, სატრანსპორტო საშუალების შევსების ეფექტურობას და ლოჯისტიკურ დაგეგმარებას. თუმცა, დატვირთულ ტერმინალებში თითოეული ამანათის გაზომვა ხშირად დიდ დროს მოითხოვს და აფერხებს სამუშაო პროცესს.

ახალი სტარტაპი Transload-ი, რომელიც Y Combinator-ის აქსელერატორში გაიარა, ამ პრობლემის გადასაჭრელად ხელოვნურ ინტელექტს იყენებს. იულიუსის, ჯაგოსა და ნილსის მიერ შექმნილი პლატფორმა საწყობებში უკვე არსებულ CCTV კამერებს „ჭკვიან“ საზომ სისტემებად გარდაქმნის.

როგორ მუშაობს სისტემა?

ტრადიციული მეთოდი მოითხოვს, რომ ტვირთი სპეციალურ სადგურში გაატარონ, რაც ხშირად იწვევს საცობებს და დამატებითი მანევრებს სატვირთოებით. Transload-ი ამ პროცესს ავტომატურ რეჟიმში, ფონურ რეჟიმში ასრულებს.

  • სკანირების ინტეგრაცია: სისტემა უკავშირდება საწყობის მუშაკების მიერ უკვე შესრულებულ შტრიხკოდების სკანირებას.
  • ვიდეო ანალიტიკა: დროის ნიშნულის მიხედვით, AI სისტემა კამერის კადრებში ეძებს კონკრეტულ ამანათს, რომელსაც მუშაკი ამუშავებს.
  • 3D მოდელირება: მოწინავე ალგორითმები მონოკულარული ვიდეოდან ახდენენ ობიექტის ზომების გამოთვლას, რაც LiDAR-ის ტიპის ძვირადღირებულ სენსორებს არ საჭიროებს.

ტექნოლოგიური გამოწვევები

სტარტაპის დამფუძნებლები აღნიშნავენ, რომ თავდაპირველად ისინი საწყობებში სატვირთოების მარშრუტების ოპტიმიზაციაზე მუშაობდნენ, თუმცა კლიენტებთან საუბრის შემდეგ მიხვდნენ, რომ ზომების აღება გაცილებით უფრო მწვავე პრობლემა იყო.

მთავარი სირთულე 2D გამოსახულებიდან ზუსტი 3D პარამეტრების მიღებაა. სტარტაპმა შეიმუშავა საკუთარი მოდელი, რომელიც ითვალისწინებს მუშაკის მზერას, სხეულის პოზიციას და ტერმინალის გეომეტრიას, რათა თავიდან აიცილოს შეცდომები და ტვირთი სწორად იდენტიფიცირდეს.

ამჟამად კომპანია რამდენიმე სატვირთო გადამზიდავთან თანამშრომლობს. პირველადი შედეგებით, შემოწმებული ტვირთების დაახლოებით 10% არასწორი მონაცემებით იყო აღრიცხული. Transload-ის სისტემა გადამზიდავებს საშუალებას აძლევს, აღმოაჩინონ ეს შეცდომები და დააკორექტირონ ბილინგი ან ტვირთის კლასიფიკაცია.

სტარტაპი გეგმავს, რომ მომავალში ეს მონაცემები სატვირთოების მაქსიმალური დატვირთვის დაგეგმვისთვისაც გამოიყენოს, რაც ლოჯისტიკურ კომპანიებს საოპერაციო ხარჯების შემცირებაში დაეხმარება.