DataMars lançou o sistema de identificação UHF RFID baseado na inteligência artificial para melhorar
Por muito tempo, os desafios técnicos impediram a aplicação completa de sistemas RFID, como a interpretação incorreta de tags por leitores e como distribuir corretamente as leituras a itens constantemente fluindo.
O uso de algoritmos de aprendizagem de máquinas garante o reconhecimento mais preciso até agora, abrindo caminho para uma nova geração de sistemas de leitores. Garante a exatidão do sistema automatizado: evitando o erro errado; e identificar com precisão os têxteis em movimento sem interromper o processo de trabalho e atribuir corretamente os rótulos a itens de fluxo a granel.
O objetivo de usar o sistema RFID é identificar e rastrear todo o ciclo de vida dos têxteis, obter gerenciamento de inventário preciso e automatizado, reduzir perdas, gerar dados transparentes e contas precisas para melhorar a eficiência do trabalho e melhorar a rentabilidade, otimizando o ciclo de fluxo têxtil, e reduzir o custo de substituição de têxteis perdidos. Quanto maior a precisão do sistema RFID, mais esses benefícios podem ser plenamente realizados.
Mas não é fácil. A tecnologia UHF RFID é caracterizada por sua capacidade de ler tags sem visão e longas distâncias, o que permite que essa tecnologia leia lotes de milhares de têxteis em poucos segundos, mas também pode ser lido acidentalmente na área circundante. Para etiquetas desnecessárias, especialmente quando os itens estão espalhados ou em movimento. Isso reduz a precisão da coleta de dados RFID.
Até agora, esse problema é resolvido principalmente usando uma estrutura de blindagem mecânica ou definindo manualmente o limite dos parâmetros do leitor para controlar e limitar a área de leitura o máximo possível. Mas, ao mesmo tempo, esse método limita a flexibilidade do sistema RFID e reduz a velocidade de operação.
Como a aprendizagem da máquina é aplicada ao RFID?
Datamars aplicou tecnologia de aprendizado de máquina para Rfid. tecnologia. A aprendizagem de máquinas é um ramo de inteligência artificial, que fornece o sistema a capacidade de aprender e melhorar automaticamente através da experiência sem a necessidade de programação explícita. Ele verificará ativamente os conjuntos de dados gerados na prática para encontrar padrões comuns e construir um modelo para tomar decisões.
O sistema usa algoritmos de aprendizado de máquina e uma rede neural especialmente desenvolvida para classificar cada tag usando informações extraídas de dados lidos de todas as tags RFID. Desta forma, o sistema pode identificar e descartar tags que não estão no alcance, em vez de evitar erros "evitando o erro mal.
Além disso, usando uma rede neural treinada com uma grande quantidade de dados, o sistema não precisa definir limites manual e outros mecanismos, nem requer um grande número de processos complexos de ajuste fino. Quanto maior a quantidade de dados, a rede neural mais precisa e robusta, que pode facilmente adaptar-se a vários ambientes, usar casos e alterações, o que também pode reduzir o investimento de hardware. Como todos os processos são determinados por algoritmos de software, com o tempo, a precisão do sistema de leitura também melhorará com as atualizações de software sem ter que lidar com alterações de hardware.
Riccardo Mazzolini, gerente geral do ID do Têxtil DataMars, disse: "DataMars quebrou mais uma vez os limites da tecnologia RFID e pioneira em tecnologia de aprendizagem de inteligência artificial em aplicações de lavanderia, fornecendo o mercado com mais preciso, flexível e adaptável a UHF RFID mais precisa, flexível e adaptável O sistema de leitura fornece aos clientes uma melhor experiência do usuário ".
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