La tecnologia di elaborazione immagini unita al machine learning di Framos sono decisive nel progetto dell’Università di Brema per la realizzazione di un sistema robotico interattivo per lo scaricamento dei container marittimi (IRiS). Il progetto triennale per lo scaricamento automatizzato di container standard da 40 piedi è condotto da Framos insieme a BLG Hendelslogistik e Schulz Systemtechnik, sostenuto dal ministero federale tedesco dei trasporti e delle infrastrutture digitali con 2,2 milioni di euro, e la committenza del TÜV Rheinland.

I container marittimi hanno un volume di 65 m3 e carico utile di 26 tonnellate, e trasportano fino a 1.800 colli del singolo peso fino a 35 kg, e nelle catene logistiche più tecnologiche il loro svuotamento è uno dei pochi processi non automatizzati. Ciò è dovuto alla complessità e varietà degli scenari di imballaggio e scarico. Grazie a intelligenza artificiale ed elaborazione delle immagini, un robot sarà in grado di muoversi in autonomia tra i gates, classificando autonomamente gli scenari di imballaggio e scarico ottimali grazie al machine learning. Il progetto mira così ad alleggerire il lavoro degli operatori portuali, riducendo i tempi di scaricamento e ottimizzando la capacità di movimentazione.

Impiegando il riconoscimento oggetti basato su dati di immagini 2D/3D e metodi di apprendimento automatico come il deep learning, il sistema riconoscerà se un container può essere svuotato in automatico o se necessita il comando manuale del robot. I collaboratori possono difatti controllare i robot in qualsiasi momento grazie a interfacce uomo-macchina semplici e agili, senza richiedere particolari conoscenze di programmazione. Posizione e orientamento vengono analizzati in anticipo per una pianificazione ottimale delle procedure di svuotamento. Un primo prototipo verrà realizzato già nel 2019.