Amazon odhaluje, jak využívá AI k transformaci maloobchodního zážitku

0
Amazon odhaluje, jak využívá AI k transformaci maloobchodního zážitku

Amazon.com dnes předvedl několik způsobů, jakými jsou algoritmy strojového učení založené na umělé inteligenci a algoritmy počítačového vidění kombinovány se syntetickými daty za účelem zlepšení klíčových technologií pro automatizaci maloobchodu, jako jsou Just Walk Out, Amazon One a Amazon Dash Cart.

V hlavní řeči na akci Amazon re:MARS dnes v Las Vegas Dilip Kumar, viceprezident společnosti Amazon pro fyzický maloobchod a technologie, vysvětlil jak počítačové vidění hraje klíčovou roli při vytváření těchto technologií. Například technologie Just Walk Out, která umožňuje nakupujícím přeskočit pokladní řadu, těžila z neustálých inovací v oblastech, jako jsou senzory, optika a algoritmy strojového vidění.

Tyto pokroky umožnily Amazonu snížit počet kamer požadovaných v obchodech s podporou Just Walk Out, řekl Kumar, díky čemuž jsou nákladově efektivnější a schopné provozovat své algoritmy lokálně.

„Naše senzory a algoritmy se vyvinuly tak, aby detekovaly širokou škálu produktů a rozdíly v nákupním chování v obchodech s potravinami plné velikosti, a to vše při zajištění bezproblémové zákaznické zkušenosti,“ řekl Kumar. “Také jsme zvýšili rozmanitost prostředí, se kterými musí naše algoritmy počítat, když nasazujeme technologii Just Walk Out u prodejců třetích stran.”

Mezitím společnost využívá algoritmy počítačového vidění a fúze senzorů ke škálování své služby Dash Cart, která zákazníkům umožňuje přeskočit pokladnu v obchodech Amazon Fresh v USA. Nejdůležitější podle Kumara je, že společnost vyvinula robustnější algoritmy, které mohou detekovat předměty během pohybu a zaznamenat jejich hmotnost i množství.

„Algoritmy strojového vidění mají také přísné rozpočty na latenci, protože sledujeme příjem zákazníka v reálném čase,“ dodal.

AI také pomáhá poskytovat lepší doporučení zákazníkům. Například zákazníci v Amazon Style, kamenném obchodě s oblečením společnosti, budou zpracováni rozmanitým seznamem doporučených položek na základě produktů, které skenují, když si prohlížejí dílnu.

“Systém také generuje doplňkové výběry, jako je košile, která se hodí k džínům, aby vytvořil kompletní outfit,” řekl Kumar. „Vynaložili jsme velké úsilí, abychom si udrželi zábavu při nakupování a zároveň zlepšili zážitek pomocí algoritmů strojového učení.“

Nic z toho by však nebylo možné bez použití syntetických dat. Jak Kumar vysvětlil, Amazon byl zpochybněn nedostatkem různorodých tréninkových dat potřebných k trénování těchto algoritmů. Jako kompenzaci se výzkumníci Amazonu pustili do vytváření masivních souborů syntetických nebo strojově generovaných fotorealistických dat, která by mohla být použita k dokonalosti jeho algoritmů.

V případě Just Walk Out musel Amazon vytvořit syntetické datové sady, které napodobují realistické nákupní scénáře, řekl Kumar. Například syntetická data byla použita k vytvoření variací světelných podmínek, aby se zohlednily rozdíly ve slunečním světle v různých obchodech. Kromě toho Amazon vytvořil zástupy syntetických nakupujících, aby naučil své algoritmy zvládat mnoho zákazníků současně.

Syntetická data byla dokonce použita k vytvoření otisků dlaní k trénování Amazon One, což je služba, která lidem umožňuje používat dlaň k placení v obchodě nebo vstupovat do fyzických míst. Pravé otisky dlaní je těžké sehnat, vysvětlil Kumar, ale Amazon potřeboval trénovat algoritmy Amazon One, aby rozpoznával různé demografické údaje, věkové skupiny, teploty a dokonce i variace, jako jsou mozoly a vrásky. Místo toho se rozhodlo vytvořit obrovský objem různorodých a realistických syntetických obrázků dlaní.

Posledním problémem, kterému Amazon čelil, je to, že chování nakupujících má tendenci se měnit, čím více společnost rozšiřuje svou maloobchodní technologii. Just Walk Out byl poprvé nasazen v menších obchodech Amazon Go, které obvykle pokrývají pouze 1 800 čtverečních stop, ale od té doby byl zaveden do mnohem větších obchodů s potravinami o velikosti 40 000 čtverečních stop nebo více, vysvětlil Kumar.

Amazon čelil nečekané výzvě, protože si rychle uvědomil, že se zákazníci v těchto obchodech chovají jinak. Například v obchodě s potravinami Amazon Fresh mají lidé tendenci prohrabávat se po předmětech, jako jsou nejčerstvější produkty, zatímco v Amazon Go je pravděpodobnější, že si vezmou například jen sendvič. Podobně, expanze Just Walk Out do podniků, jako jsou cestovní maloobchodníci a sportoviště, představovala jedinečné výzvy.

“Všechny tyto scénáře zvyšují složitost našich algoritmů a můj tým pokračuje v inovacích, aby splnil požadavky našich zákazníků a prodejců.” řekl Kumar.

Fotografie: Amazon

Ukažte svou podporu našemu poslání tím, že se připojíte k našemu klubu Cube Club a komunitě odborníků Cube Event Community. Připojte se ke komunitě, která zahrnuje Amazon Web Services a generálního ředitele Amazon.com Andyho Jassyho, zakladatele a generálního ředitele společnosti Dell Technologies Michaela Della, CEO společnosti Intel Pat Gelsingera a mnoho dalších osobností a odborníků.

podobné příspěvky

Leave a Reply