A IA e a visão computacional impulsionam a crescente plataforma de compra e venda

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A IA e a visão computacional não eram necessariamente a prioridade da Sodexo, uma empresa de gerenciamento de alimentos e instalações que administra mais de 400 programas de refeições universitárias, que buscava uma experiência futura e perfeita para oferecer aos alunos em vez das opções usuais de refeições em buffet .

Tudo o que a empresa sabia é que eles queriam algo como as lojas sem caixa da Amazon Go. Ou seja, onde os compradores podem entrar, pegar itens nas prateleiras e sair sem ficar na fila do caixa ou sofrer com códigos de furto no self-checkout.

“Os alunos de hoje querem coisas que possam preparar parcial ou totalmente em seu quarto ou apartamento, com opções orgânicas e altamente locais”, disse Kevin Rettle, vice-presidente global de desenvolvimento de produtos e inovação digital da Sodexo. “Também queríamos remover o atrito, mas muitas soluções ainda exigem a interação do hóspede com um caixa – essa geração realmente não quer conversar com muitas pessoas em suas interações de serviço.”

Para a Universidade de Denver, a Sodexo escolheu o AiFi, com sede em San Jose, que oferece uma solução de varejo sem atrito e sem caixa, alimentada por IA. Sua flexibilidade (a empresa diz que pode implantar duas lojas por semana) e diversos locais (estádios esportivos, festivais de música, redes de supermercados, campi universitários e muito mais) o tornam único, explicou Steve Gu, que cofundou a AiFi em 2016 com sua esposa, Ying Zheng. Tanto Gu quanto Zheng têm Ph.Ds em visão computacional e passaram algum tempo na Apple e no Google.

A AiFi, que é alimentada apenas por câmeras e tecnologia de visão computacional, anunciou hoje que agora possui um total de 80 lojas sem caixa em todo o mundo, em parceria com varejistas como Carrefour, Aldi, Loop e Verizon. Também abriu 53 lojas Zabka na Polônia e 2 lojas NFL. Gu sustenta que esta é uma referência do setor sobre como essa tecnologia pode ser dimensionada de uma maneira que o Amazon Go, que tem mais de 42 lojas, não pode.

Câmeras e visão computacional, não sensores

As lojas da Amazon Go são adaptadas com câmeras especializadas, sensores e prateleiras ponderadas, explicou Gu. “Isso torna a solução muito cara e difícil de escalar”, disse ele. Em vez disso, o AiFi usa as “câmeras de prateleira mais baratas possíveis”, combinadas com o que ele diz ser o verdadeiro poder: visão computacional.

A AiFi implanta modelos sofisticados de IA por meio de um grande número de câmeras colocadas no teto, disse Gu, para entender tudo o que acontece na loja. As câmeras rastreiam os clientes durante toda a jornada de compra, enquanto a visão computacional reconhece os produtos e detecta diferentes atividades, incluindo colocar ou retirar itens das prateleiras.

Sob o capô da plataforma estão os modelos de rede neural desenvolvidos especificamente para rastreamento de pessoas, bem como reconhecimento de atividades e produtos. A AiFi também desenvolveu algoritmos de calibração avançados que permitem à empresa recriar o ambiente de compras em 3D.

O AiFi também aproveita conjuntos de dados simulados. “Gastamos muito esforço construindo esses ambientes simulados para que possamos treinar os algoritmos de IA e os modelos dentro deles”, disse Gu. “Isso realmente nos ajuda a desenvolver esses modelos mais rapidamente e torná-los mais escaláveis.”

Em um mundo simulado, explicou, é fácil ajustar as formas e características humanas, assim como o layout das prateleiras e a aparência do produto. Você pode criar um ambiente de loja desordenado e lotado ou um ambiente limpo e organizado. “Coisas que não podem ser feitas no mundo real podem ser feitas facilmente em um mundo simulado”, disse ele. “A IA pode aprender sobre esses cenários e, em seguida, poderá ter um desempenho ou desempenho superior em um cenário real”.

Visão computacional em constante evolução

O sistema da AiFi está evoluindo e melhorará com o tempo, continuou Gu, citando os desafios atuais, incluindo a capacidade da plataforma de reconhecer pequenos itens, como chiclete ou batom.

“Se eles não forem colocados no lugar certo, é muito difícil para a visão computacional discernir o que é”, disse ele. Há também problemas relacionados a itens com aparência e texturas semelhantes. “Se eles são colocados juntos em espaços adjacentes, às vezes causa confusão para as câmeras e a visão computacional reconhecerem esses produtos”, disse ele. “Mas o bom é que não é puramente baseado na textura visual – você também tem a geometria da cena 3D, a localização, o contexto também.”

Também existem limitações atuais para o tamanho da loja e o número de pessoas que ela pode rastrear. “A questão é que a solução também pode ser escalável para supercentros de 100.000 pés quadrados?” ele disse. “Além disso, o sistema é capaz de rastrear centenas de pessoas comprando simultaneamente em um ambiente de loja. Mas para que isso aumente ainda mais, para rastrear milhares de pessoas, com comportamento de compra muito complexo, isso é algo que ainda está em andamento.”

Para entrar em uma loja com tecnologia AiFi, os compradores não precisam de um escaneamento biométrico ou de um aplicativo AiFi – eles podem passar um cartão de crédito ou usar o aplicativo do varejista. Na Universidade de Denver, por exemplo, a Sodexo queria um parceiro que fosse agnóstico para o front-end. “Conseguimos usar nossa carteira e processamento de pagamentos e vincular a tecnologia AiFi, as câmeras e a IA em nosso sistema”, disse Rettle.

Adoção do consumidor é fundamental

“Do ponto de vista da propriedade do produto, você sempre prende a respiração. Será que vai funcionar?” ele disse. Mas, em última análise, na Universidade de Denver, os alunos imediatamente adotaram o conceito AiFi.

“Não precisávamos ensinar a nenhum dos alunos o que fazer”, disse ele. “Eles entendem sem ter um monte de prompts.”

Os críticos no espaço de varejo também previram que a tecnologia AiFi seria um “pesadelo de prevenção de perdas – que os alunos descobririam como manipular o sistema”, disse Rettle. Em vez disso, a taxa de precisão atual para a solução AiFi é de 98,3% e a taxa de redução (pelo que os compradores saem sem pagar) na verdade diminuiu, disse ele.

Alguns produtos ainda não funcionam com a solução da AiFi, admite Rettle, incluindo “ganhos” universitários e de fãs. “A plataforma ainda precisa entender o comportamento do consumidor em torno disso, o que certamente evoluirá com a tecnologia”, disse ele.

Rettle também disse que não prevê um campus ou estádio que possa mudar para um varejo 100% autônomo. “Para nós é algo que complementa”, disse. “Mas vejo um futuro forte em termos de poder continuar a implantar e impulsionar a onipresença com a solução baseada na aceitação do consumidor.”

Para Gu, o potencial do AiFi é “enorme”, com mais de uma dúzia de novas lojas em andamento e uma parceria crescente com a Microsoft como um fornecedor independente de software (o AiFi executa sua solução no Azure). “Você verá muito varejo autônomo em uma variedade de verticais – não apenas estádios, festivais e universidades, mas escritórios, cinemas e outros espaços”, disse ele.

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Fonte: venturebeat.com

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