قد تكون الروبوتات هي المستقبل ، لكن يبدو أن الأذرع الروبوتية ليست جيدة في استخدام الباركود الجيد. قد يكون من الصعب العثور على الرموز الشريطية ويمكن لصقها بمنتجات غريبة الشكل ، وهو أمر لا تستطيع الروبوتات استكشافه بشكل جيد.
نتيجة لذلك ، قالت أمازون يوم الجمعة إن لديها خطة لقتل الباركود.
باستخدام صور العناصر في مستودعات أمازون لتدريب نموذج كمبيوتر ، طور عملاق التجارة الإلكترونية نظام كاميرا يمكنه مراقبة العناصر التي تتدفق واحدًا تلو الآخر على أحزمة النقل لأسفل للتأكد من تطابقها مع صورها. في النهاية ، يريد خبراء الذكاء الاصطناعي وعلماء الروبوتات في أمازون الجمع بين التكنولوجيا والروبوتات التي تحدد العناصر أثناء التقاطها وإدارتها.
قال نونتاس أنتوناكوس ، مدير العلوم التطبيقية في مجموعة رؤية الكمبيوتر في أمازون في برلين: “حل هذه المشكلة ، بحيث يمكن للروبوتات التقاط العناصر ومعالجتها دون الحاجة إلى العثور على رمز شريطي ومسحها ضوئيًا ، يعد أمرًا أساسيًا”. “سيساعدنا ذلك في توصيل الطرود للعملاء بسرعة ودقة أكبر.”
لن يحل النظام ، المسمى التعريف متعدد الوسائط ، محل الرموز الشريطية بالكامل قريبًا. ستحتاج المنتجات في مستودعات أمازون إلى رموز شريطية طالما أن الشركات الخارجية التي تصنعها وتشحنها تعتمد على التكنولوجيا لتحديد المخزون وتتبعه. قالت الشركة إن نظام أمازون الجديد قيد الاستخدام حاليًا في منشآت في برشلونة بإسبانيا وهامبورغ بألمانيا ، مضيفة أنها تعمل بالفعل على تسريع الوقت الذي تستغرقه معالجة الحزم هناك. ستتم مشاركة التكنولوجيا عبر شركات Amazon ، لذلك من الممكن أن ترى يومًا نسخة منها في Whole Foods أو سلسلة أخرى مملوكة لشركة Amazon بها متاجر شخصية.
قامت أمازون ببناء رؤية الكمبيوتر في منتجات أخرى. تستطيع اطلب عرض صدى شاشة ذكية “Alexa ، ما الذي أملكه؟” للحصول على مساعدة في التعرف على الأشياء حول المنزل. تسمى الميزة Show and Tell وقد تم تصميمها مع وضع الأشخاص ضعاف البصر في الاعتبار. صناع الهواتف الذكية وشركات التواصل الاجتماعي قد تضمنت أيضًا AI الميزات الموجودة في تطبيقات الكاميرا والصور ، على سبيل المثال تصنيف الصور تلقائيًا.
يقول أمازون إن المشكلة التي يحلها النظام – العناصر غير الصحيحة التي يتم إرسالها إلى العملاء – لا تحدث كثيرًا. ولكن حتى الأخطاء النادرة تؤدي إلى تباطؤ كبير عند التفكير في عدد العناصر التي يعالجها مستودع واحد في يوم واحد.
كان على خبراء الذكاء الاصطناعي في أمازون البدء بإنشاء مكتبة لصور المنتجات ، وهو أمر لم يكن لدى الشركة سبب لإنشائه قبل هذا المشروع. الصور نفسها وكذلك البيانات حول أبعاد المنتجات تغذي الإصدارات الأولى من الخوارزمية ، وتستمر الكاميرات في التقاط صور جديدة للعناصر لتدريب النموذج عليها.
تراوح معدل دقة الخوارزمية بين 75٪ و 80٪ عند استخدامها لأول مرة ، وهو ما اعتبرته أمازون بداية واعدة. تقول الشركة أن الدقة الآن تبلغ 99٪. واجه النظام عجزًا أوليًا عندما فشل في اكتشاف اختلافات الألوان. خلال عرض Prime Day ، لم يتمكن النظام من التمييز بين لونين مختلفين من Echo Dots. كان الاختلاف الوحيد بين الحزم هو نقطة صغيرة كانت إما زرقاء أو رمادية. مع بعض عمليات إعادة التجهيز ، يمكن لنظام تحديد الهوية الآن تعيين درجات الثقة لتصنيفاته التي تشير فقط إلى العناصر التي من المؤكد أنها غير صحيحة.
يقول فريق الذكاء الاصطناعي في أمازون إنه سيكون من الصعب ضبط نظام التعريف متعدد الوسائط لتقييم المنتجات التي يتعامل معها الأشخاص ، وهذا هو السبب في أن الهدف النهائي هو جعل الروبوتات تتعامل معها بدلاً من ذلك.
