DataMars ha lanciato il sistema di identificazione UHF RFID basato sull'intelligenza artificiale
Per molto tempo, le sfide tecniche hanno ostacolato la piena applicazione dei sistemi RFID, come la proiezione errata dei tag da parte dei lettori e su come distribuire correttamente le letture per scorrere costantemente elementi.
L'uso di algoritmi di apprendimento automatico garantisce il riconoscimento più accurato finora, aprendo la strada a una nuova generazione di sistemi di lettura. Garantisce l'accuratezza del sistema automatico: evitando erroneamente; e identificando accuratamente i tessuti in movimento senza interrompere il processo di lavoro e assegnare correttamente le etichette agli elementi fluenti in massa.
L'obiettivo di utilizzare il sistema RFID è quello di identificare e tracciare l'intero ciclo di vita dei tessuti, ottenere una gestione precisa e automatizzata dell'inventario, ridurre le perdite, generare dati trasparenti e fatture accurate per migliorare l'efficienza del lavoro e migliorare la redditività ottimizzando il ciclo del flusso tessile, e ridurre il costo di sostituzione dei tessuti persi. Maggiore è la precisione del sistema RFID, più questi benefici possono essere pienamente realizzati.
Ma non è facile. La tecnologia RFID UHF è caratterizzata dalla sua capacità di leggere i tag senza vista e lunghe distanze, che consente a questa tecnologia di leggere i lotti di migliaia di tessuti in pochi secondi, ma può anche essere leggermente leggi accidentalmente nella zona circostante. Alle etichette non necessarie, specialmente quando gli articoli sono sparsi o in movimento. Questo riduce l'accuratezza della raccolta dati RFID.
Finora, questo problema è stato risolto principalmente utilizzando una struttura di schermatura meccanica o impostando manualmente la soglia dei parametri del lettore per controllare e limitare il più possibile l'area di lettura possibile. Ma allo stesso tempo, questo metodo limita la flessibilità del sistema RFID e riduce la velocità operativa.
Come viene applicata l'apprendimento automatico a RFID?
DataMars ha applicato la tecnologia di apprendimento della macchina a Rfid. tecnologia. L'apprendimento della macchina è una filiale dell'intelligenza artificiale, che fornisce il sistema con la capacità di imparare e migliorare automaticamente attraverso l'esperienza senza la necessità di una programmazione esplicita. Controllerà attivamente i set di dati generati in pratica per trovare modelli comuni e costruire un modello per prendere decisioni.
Il sistema utilizza algoritmi di apprendimento della macchina e una rete neurale appositamente sviluppata per classificare ciascun tag utilizzando le informazioni estratte da dati letti da tutti i tag RFID. In questo modo, il sistema può identificare e scartare i tag che non sono in intervallo, invece di evitare errori "evitando errori errata".
Inoltre, utilizzando una rete neurale formata con una grande quantità di dati, il sistema non ha bisogno di impostare manualmente soglie e altri meccanismi, né richiede un gran numero di processi complessi di regolazione fine. Più grande è la quantità di dati, la rete neurale più accurata e robusta, che può adattarsi facilmente a più ambienti, utilizzare casi e modifiche, che possono anche ridurre gli investimenti hardware. Poiché tutti i processi sono determinati da algoritmi software, nel tempo, l'accuratezza del sistema di lettura migliorerà anche con gli aggiornamenti software senza dover affrontare le modifiche hardware.
Riccardo Mazzolini, General Manager di Datamars ID tessile, ha dichiarato: "DataMars ha ancora una volta suddiviso i confini della tecnologia RFID e ha pioneriato l'uso della tecnologia di apprendimento della macchina di intelligenza artificiale nelle applicazioni di lavanderia, fornendo il mercato con il mercato più accurato, flessibile e adattabile all'UHF RFID Il sistema di lettura fornisce ai clienti un'esperienza utente migliore. "
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