Как тысячи роботов-сортировщиков работают на автоматизированных складах?

Представьте себе, современный склад крупного онлайн-ретейлера, на котором хранятся миллионы единиц товара, которые нужно постоянно перемещать от мест хранения к местам комплектования посылок для того, чтобы пользователи получали свои заказы вовремя. Совершенно очевидно, что в XXI веке такую работу нужно поручить роботам, которые в режиме 24/7 будут на себе перевозить товары внутри склада. Но как нам планировать маршруты для этих роботов так, чтобы, с одной стороны, они были безопасными (т.е. роботы, следуя по ним не сталкивались друг с другом), с другой наименее затратными по времени достижения целей (ведь чем быстрее будут перемещаться товары и комплектоваться посылки, тем лучше)?

Именно на этот весьма актуальный вопрос мы попытаемся ответить в этой лекции. Будут рассмотрены как централизованные методы планирования, опирающиеся на классические техники поиска путей на графах (такие как алгоритм эвристического поиска A*, например), так и децентрализованные подходы, которые активно используют последние достижения в области искусственного интеллекта (обучения с подкреплением, трансформеные нейросетевые модели и пр.).