Amazon vuole eliminare il codice a barre e per farlo utilizzerà l’intelligenza artificiale.

Amazon vuole abbandonare i codici a barre e sta usando l’intelligenza artificiale per farlo. L’azienda ha sviluppato un modello di intelligenza artificiale che utilizza una telecamera per identificare i prodottiin modo che non sia più necessario scansionare un codice a barre. Secondo il gigante dell’e-commerce, questo sistema snellirà l’elaborazione delle spedizioni presso i centri di distribuzione, riducendo i tempi di consegna.

Mentre i codici a barre sono fondamentali per i processi di spedizione Amazon vuole eliminare la dipendenza da loro. Le ragioni sono molteplici, ma la principale è l’automazione. Il La scansione dei prodotti richiede un dipendente, poiché i robot non sono abbastanza versatili. per gestire un prodotto e realizzarlo.

Quando un articolo arriva in un centro logistico di Amazon, i dipendenti utilizzano i codici a barre per verificarne l’identità in diversi punti del percorso verso il veicolo di consegna. Ogni volta, l’articolo deve essere prelevato e il codice a barre deve essere individuato e scansionato. A volte il codice a barre è danneggiato o addirittura mancante.

Per modernizzare i propri magazzini, Amazon ha condiviso i dettagli del processo noto come. identificazione multimodale (MMID). Il primo passo verso l’eliminazione della dipendenza dai codici a barre è stato quello di catturare fotografie dei prodotti mentre si muovevano lungo il nastro trasportatore. Il modello di intelligenza artificiale prende in considerazione valori come le dimensioni, le caratteristiche visive, il testo dell’imballaggio o il peso.

Amazon ha creato un modello di intelligenza artificiale per identificare i suoi prodotti ed eliminare la dipendenza dai codici a barre.

Con l’aiuto di fotocamere e telecamere di profondità. viene creata una sorta di impronta digitale di ogni oggetto.. I ricercatori hanno quindi tradotto i dati di ogni immagine in vettori e costruito un modello di apprendimento automatico per estrarli e associarli al prodotto da confrontare.

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Secondo Amazon, il tasso di corrispondenza dell’algoritmo è rimasto tra il 75% e l’80% al primo utilizzo. Con l’acquisizione costante di nuove immagini per addestrare il modello di intelligenza artificiale, il MMID ha raggiunto il 99% di accuratezza. Secondo gli ingegneri, l’alto tasso di corrispondenza è dovuto anche al fatto che i sistemi di inventario dell’azienda sanno dove si trova ogni articolo, quindi l’algoritmo non ha bisogno di abbinare un prodotto all’intero catalogo dell’azienda.

Il sistema è progettato per essere non intrusivo ed è in grado di rilevare tempestivamente un errore.. I singoli vassoi fanno parte della fase iniziale del processo, quindi se c’è una discrepanza viene risolta senza dover aspettare la fine. Il modello utilizza un sistema di punteggio di fiducia che determina se c’è una mancata corrispondenza o se l’algoritmo non è completamente sicuro.

Il MMID dipende da molteplici fattori per garantire il corretto funzionamento. Innanzitutto, le telecamere scattano immagini che alimentano la base e addestrano l’algoritmo. Anche l’illuminazione e la velocità del nastro trasportatore sono importanti e Amazon fa in modo di tenerle sotto controllo. Il L’unico inconveniente si verifica quando un dipendente maneggia l’oggetto nel vassoio.Rende più difficile il rilevamento a seconda di come viene tenuto.

Ingegneri Amazon ora sta lavorando per integrarlo con bracci robotici. in modo che in futuro non sia necessaria la presenza di un umano. L’azienda spera di eliminare la dipendenza dall’identificazione manuale degli articoli, un processo che è macchinoso e inefficiente.

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