Эта система способствует повышению уровня автоматизации и эффективности логистики, позволяя организациям быстро реагировать на меняющиеся потребности рынка, одновременно управляя затратами и поддерживая качество обслуживания.
Технологии[1] и ориентированного на память ИИ[2] играют центральную роль в этом процессе, удовлетворяя потребность в масштабируемом ИИ по мере расширения и диверсификации ассортимента продукции. Совместно разработанная технология будет представлена на Международной выставке робототехники 2025 года. В связи с продолжающимся ростом транзакций электронной коммерции, логистические сети сталкиваются с увеличением объемов и расширением ассортимента продукции. Одновременно с этим, сохраняющаяся нехватка рабочей силы стимулирует необходимость повышения операционной эффективности за счет ИИ.
Традиционные системы распознавания изображений на основе ИИ полагаются на модели глубокого обучения, которые требуют корректировки параметров и переобучения каждый раз при появлении новых или сезонных продуктов. Этот процесс занимает много времени и увеличивает как энергопотребление, так и эксплуатационные расходы, особенно при работе с большими каталогами продукции. KIOXIA AiSAQв сочетании с ориентированной на память технологией искусственного интеллекта KIOXIA решает эти проблемы, сохраняя большие объемы новых данных о продуктах, включая изображения, метки и информацию о характеристиках, в высокопроизводительных хранилищах.
Это позволяет быстро добавлять новую информацию о продуктах без необходимости переобучения базовой модели. Для сокращения времени поиска и увеличения требований к памяти по мере роста объема данных технология индексирует данные, хранящиеся в памяти, и перемещает их на твердотельные накопители (SSD), обеспечивая более быстрое и эффективное извлечение.
«В KIOXIA наша цель состоит не только в том, чтобы предоставить лучшие варианты памяти для нужд приложений, но и в том, чтобы предложить поддержку и доступность через открытый исходный код нашей технологии, чтобы помочь разработчикам и системным архитекторам точно настраивать производительность и емкость новыми и инновационными способами», — заявил Аксель Штёрманн, вице-президент и руководитель отдела продуктовых технологий памяти и SSD в KIOXIA Europe GmbH. «Используя ANNS на базе SSD, мы снижаем зависимость от дорогостоящей DRAM, одновременно удовлетворяя требованиям к производительности ведущих решений в области памяти, что значительно расширяет диапазон производительности крупномасштабных приложений RAG».
[1]: Технология KIOXIA AiSAQ™, разработанная для снижения требований к DRAM в системах генеративного ИИ, выпущена в качестве программного обеспечения с открытым исходным кодом
https://www.kioxia.com/en-jp/business/news/2025/20250128-1.html
[2]: Разработка системы классификации изображений с использованием ИИ, ориентированного на память, с высокопроизводительным хранилищем
https://www.kioxia.com/en-jp/rd/technology/topics/topics-39.html
