пресс-центр

Искусственный интеллект поможет покупателям избежать долгих очередей у кассы

Искусственный интеллект поможет покупателям  избежать долгих очередей у кассы

Искусственный интеллект поможет покупателям избежать долгих очередей у кассы

В будущем, если два стартапа в области искусственного интеллекта добьются успеха, поход за покупками может больше походить на то, как сегодня выглядят магазинные кражи, только без риска быть пойманным.

Начинающие компании IMAGR из Новой Зеландии и Mashgin из Кремниевой долины работают над тем, чтобы сделать процесс оплаты покупок в магазине или кафе таким же простым, как прогулка по парку. Практически буквально.

Во многих супермаркетах с целью экономии времени покупателей размещают кассы самообслуживания. Основатель компании IMAGR Уильям Чомли (William Chomley) хочет вообще убрать кассы из магазинов, чтобы вы могли просто взять покупки и выйти за двери. Это похоже на идею проекта Amazon Go, который в настоящее время тестируется в продуктовом магазине в центре Сиэтла. Здесь покупатели могут совершать покупки, не останавливаясь у кассы на выходе.

IMAGR занимается разработкой SmartCart, продуктовой тележки, оснащенной видеокамерой с искусственным интеллектом на борту. Устройство отслеживает продукты, которые попали в тележку, подсчитывает общую сумму покупки и синхронизируется с мобильным телефоном покупателя, чтобы совершить платеж.

«Мы хотим дать людям возможность ходить за покупками так же, как и раньше, но при этом не тратить время у кассы перед выходом», - объяснил Чомли.

Час-пик у кассы

Устройство Mashgin родилось от недовольства необходимостью тратить обеденное время, стоя в очередях, вместо того чтобы болтать с друзьями. Это устройство, позволяющее автоматически оплачивать покупки, уже установлено в столовых некоторых компаний в Силиконовой долине, включая NVIDIA. Используя GPU-ускоренные алгоритмы глубокого обучения и компьютерного зрения, оно распознает содержимое вашего подноса быстрее, чем вы моргнете глазом.

Mashgin имеет очень простой интерфейс. Покупатели просто размещают свой поднос с обедом на платформе устройства, где пять 3D камер запечатлевают с разных углов всю еду, распознают блюда и их стоимость. Чтобы оплатить покупку, нужно всего лишь провести картой по считывающему устройству.

Demonstration of a future version of the Mashgin AI cafeteria checkout.

На этом изображении вы можете увидеть будущую версию интеллектуальной кассы Mashgin для кафе и заведений быстрого питания. В настоящее время устройство способно идентифицировать продукты в упаковке, супы, салаты и контейнеры с едой на вынос, но все еще «учится» определять блюда, сервируемые на тарелках.. Изображение предоставлено компанией Mashgin.

Разработчики стартапа обучили свою систему с помощью базы данных изображений традиционных товаров в заведениях быстрого питания. Для этого они использовали параллельно вычислительную платформу CUDA, видеокарты NVIDIA GeForce GTX 1080 и библиотеку cuDNN с фреймворком глубокого обучения Caffe. Mashgin адаптирует устройство под кафетерий каждой отдельно взятой компании, и по мере использования лежащие в его основе алгоритмы учатся распознавать новые продукты.

«Это огромный рынок, - заявил Абхинай Шривастава (Abhinai Srivastava), который основал компанию совместно с Мукулом Дханкхаром (Mukul Dhankhar). -. Но проблема в том, что в 12 часов все хотят обедать».

Отдых вместо очередей

Директор IMAGR Чомли рассказал, что создал SmartCart из-за недостатка свежего воздуха. Сидя большую часть дня за компьютером во время работы в инвестиционном фонде, он хотел подышать воздухом на обеде. Вместо этого, очереди в небольшом продуктовом магазине рядом с офисом съедали весь его перерыв.

Чомли ушел с работы и занялся разработкой устройства, которое теперь носит название SmartCart. После нескольких неудач (одно время ему даже пришлось подрабатывать перевозкой мебели, чтобы удержать компанию на плаву) Чомли и его команда взяли курс на внедрение в SmartCart технологий глубокого обучения и компьютерного зрения.

Сначала, с помощью видеокарты NVIDIA TITAN X и фреймворка глубокого обучения TensorFlow, IMAGR натренировали свои алгоритмы на изображениях продуктов из продовольственного магазина. Затем они взялись за видеокамеру, встроенную в SmartCart. Их задача состояла в том, чтобы научить камеру различать продукты, которые положили или вытащили из корзины, к примеру, если вы передумали и решили взять двухкилограммовую коробку шоколадного мороженого вместо второго пучка кейла. И в заключение, они натренировали алгоритм определять по штрих-кодам цены.

В ближайшие несколько месяцев IMAGR планирует испытать SmartCart в новозеландской сети продовольственных магазинов. По словам Чомли, несколько крупных сетей супермаркетов проявили интерес к SmartCart.

«Люди не хотят стоять в огромных очередях, - говорит он. - Они хотят войти, взять то, что им нужно, и спокойно выйти».