L’intelligenza artificiale e la visione artificiale alimentano la crescente piattaforma shop-and-go
L’intelligenza artificiale e la visione artificiale non erano necessariamente al primo posto per Sodexo, una società di gestione di cibo e strutture che gestisce oltre 400 programmi di ristorazione universitari, che era alla ricerca di un’esperienza futura e senza soluzione di continuità da offrire agli studenti invece delle solite opzioni per i pasti a buffet .
Tutto ciò che l’azienda sapeva è che volevano qualcosa come i negozi shop-and-go senza cassa di Amazon Go. Cioè, dove gli acquirenti possono entrare, ritirare gli articoli dagli scaffali e andarsene senza fare la fila alla cassa o soffrire per lo scorrimento dei codici alla cassa automatica.
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“Gli studenti di oggi vogliono cose che possono preparare parzialmente o completamente nella loro stanza o appartamento, con opzioni organiche e altamente locali”, ha affermato Kevin Rettle, vicepresidente globale per lo sviluppo prodotti e l’innovazione digitale di Sodexo. “Volevamo anche eliminare gli attriti, ma molte soluzioni richiedono ancora l’interazione dell’ospite con un cassiere: questa generazione non vuole davvero parlare con molte persone nelle loro interazioni di servizio”.
Per l’Università di Denver, Sodexo ha scelto l’ AiFi con sede a San Jose , che offre una soluzione di vendita al dettaglio basata sull’intelligenza artificiale senza attriti e senza casse. La sua flessibilità (l’azienda afferma di poter aprire due negozi a settimana) e le diverse località (stadi sportivi, festival musicali, catene di negozi di alimentari, campus universitari e altro) lo rendono unico, ha spiegato Steve Gu, che ha cofondato AiFi nel 2016 con sua moglie, Ying Zheng. Sia Gu che Zheng hanno un dottorato in visione artificiale e hanno trascorso del tempo presso Apple e Google.
AiFi, che è alimentato solo da telecamere e tecnologia di visione artificiale, ha annunciato oggi che ora vanta un totale di 80 negozi senza check-out in tutto il mondo, in collaborazione con rivenditori tra cui Carrefour, Aldi, Loop e Verizon. Ha anche aperto 53 negozi Zabka in Polonia e 2 negozi NFL. Gu sostiene che questo è un punto di riferimento del settore per come questa tecnologia può scalare in un modo che Amazon Go , che ha più di 42 negozi, non può.
Telecamere e computer vision, non sensori
I negozi di Amazon Go sono dotati di telecamere specializzate, sensori e scaffali ponderati, ha spiegato Gu. “Ciò rende la soluzione molto costosa e difficile da scalare”, ha affermato. Invece, AiFi utilizza le “telecamere standard più economiche possibili”, combinate con quello che secondo lui è il vero potere: la visione artificiale.
AiFi implementa sofisticati modelli di intelligenza artificiale attraverso un gran numero di telecamere posizionate sul soffitto, ha affermato Gu, per capire tutto ciò che accade nel negozio. Le videocamere tengono traccia dei clienti durante il loro percorso di acquisto, mentre la visione artificiale riconosce i prodotti e rileva diverse attività, tra cui mettere o prelevare gli articoli dagli scaffali.
Sotto il cofano della piattaforma ci sono modelli di rete neurale sviluppati specificamente per il monitoraggio delle persone, nonché per l’attività e il riconoscimento dei prodotti. AiFi ha anche sviluppato algoritmi di calibrazione avanzati che consentono all’azienda di ricreare l’ambiente di acquisto in 3D.
AiFi sfrutta anche set di dati simulati. “Dedichiamo un bel po’ di sforzi alla costruzione di quegli ambienti simulati in modo da poter addestrare gli algoritmi di intelligenza artificiale e i modelli al loro interno”, ha affermato Gu. “Questo ci aiuta davvero a sviluppare quei modelli più velocemente e a renderli più scalabili”.
In un mondo simulato, ha spiegato, puoi facilmente regolare le forme e le caratteristiche umane, nonché la disposizione degli scaffali e l’aspetto del prodotto. Puoi creare un ambiente del negozio disordinato e affollato o uno che sia pulito e ordinato. “Le cose che non possono essere fatte nel mondo reale possono essere fatte facilmente in un mondo simulato”, ha detto. “L’IA può conoscere questi scenari e sarà quindi in grado di esibirsi o sovraperformare in un ambiente reale”.
Visione artificiale in continua evoluzione
Il sistema di AiFi si sta evolvendo e migliorerà nel tempo, ha continuato Gu, citando le sfide attuali, inclusa la capacità della piattaforma di riconoscere piccoli oggetti come gomme da masticare o rossetto.
“Se non sono posizionati nel posto giusto, è molto difficile per la visione artificiale discernere di cosa si tratta”, ha detto. Ci sono anche problemi relativi agli oggetti con aspetto e trame simili. “Se vengono posizionati insieme in spazi adiacenti, a volte provoca confusione per le telecamere e la visione artificiale nel riconoscere questi prodotti”, ha affermato. “Ma la cosa buona è che non si basa esclusivamente sulla trama visiva: hai anche la geometria della scena 3D, la posizione e anche il contesto”.
Ci sono anche limitazioni attuali alle dimensioni del negozio e al numero di persone che può tracciare. “La domanda è: la soluzione può essere scalabile anche a super centri di 100.000 piedi quadrati?” Egli ha detto. “Inoltre, il sistema è in grado di tracciare centinaia di persone che fanno acquisti contemporaneamente in un ambiente di negozio. Ma per poterlo scalare ulteriormente, per tenere traccia di migliaia di persone, con comportamenti di acquisto molto complessi, è qualcosa che è ancora in lavorazione”.
Per entrare in un negozio alimentato da AiFi, gli acquirenti non hanno bisogno di una scansione biometrica o di un’app AiFi: possono strisciare una carta di credito o utilizzare l’app del rivenditore. All’Università di Denver, ad esempio, Sodexo voleva un partner agnostico rispetto al front-end. “Siamo stati in grado di utilizzare il nostro portafoglio e l’elaborazione dei pagamenti e collegare la tecnologia AiFi, le telecamere e l’IA al nostro sistema”, ha affermato Rettle.
L’adozione da parte dei consumatori è fondamentale
“Dal punto di vista della proprietà del prodotto, tratti sempre il respiro. Funzionerà?” Egli ha detto. Ma alla fine, all’Università di Denver, gli studenti hanno subito adottato il concetto di AiFi.
“Non dovevamo insegnare a nessuno degli studenti cosa fare”, ha detto. “Lo ottengono senza avere un sacco di richieste.”
I critici nello spazio di vendita al dettaglio hanno anche previsto che la tecnologia AiFi sarebbe un “incubo per la prevenzione delle perdite – che gli studenti capiranno come giocare con il sistema”, ha detto Rettle. Invece, l’attuale tasso di precisione per la soluzione AiFi è del 98,3% e il tasso di restringimento (ciò per cui gli acquirenti escono senza pagare) è effettivamente diminuito, ha affermato.
Alcuni prodotti non funzionano ancora del tutto con la soluzione AiFi, ammette Rettle, incluso il “swag” del college e dei fan. “La piattaforma deve ancora comprendere il comportamento dei consumatori in merito, che sicuramente si evolverà con la tecnologia”, ha affermato.
Rettle ha anche affermato che non prevede un campus o uno stadio che potrebbero passare a una vendita al dettaglio autonoma al 100%. “Per noi è qualcosa che completa”, ha detto. “Ma vedo un futuro forte in termini di poter continuare a implementare e promuovere l’ubiquità con la soluzione basata sull’accettazione da parte dei consumatori”.
Per Gu, il potenziale di AiFi è “enorme”, con oltre una dozzina di nuovi negozi in lavorazione e una partnership crescente con Microsoft come partner di fornitore di software indipendente (AiFi esegue la sua soluzione su Azure). “Vedrai molti negozi autonomi in una varietà di verticali, non solo stadi, festival e università, ma uffici, cinema e altri spazi”, ha affermato.
