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Ho provato a rubare in un negozio senza cassieri ed ecco cosa è successo
Cognizione standard | Youtube
Dì addio agli scanner difettosi per il check-out automatico nel tuo negozio al dettaglio locale. L'acquisto di generi alimentari sta per ottenere una grande spinta dall'intelligenza artificiale.
In un negozio di prototipi a Santa Clara, in California, prendi un cestino di plastica, lo riempi mentre cammini lungo un corridoio pieno di ogni genere di cose - Doritos, sapone per le mani, Coca Cola e così via - quindi vai a un tablet vicino a la porta. Il tablet mostra un elenco di tutto ciò che è nel tuo carrello e quanto devi; tu paghi e te ne vai.
Questo negozio è in realtà lo spazio dimostrativo di una startup chiamata Cognizione standard , che utilizza una rete di telecamere e tecniche di visione artificiale e deep learning per creare un'esperienza di pagamento autonoma.
Il cofondatore e direttore operativo di Standard Cognition Michael Suswal afferma che la società spera di averlo in un negozio, di un partner o dell'azienda, in sei mesi, molto probabilmente nella Bay Area. E mentre l'app per tablet dell'azienda attualmente ti indica di pagare, dicono che un'app per smartphone per i clienti potrebbe aggiungere il pagamento automatico.
Se questo suona familiare, è perché il colosso della vendita al dettaglio online Amazon sta eseguendo un beta test privato in un negozio a Seattle per un progetto molto simile, Amazon Vai . Una startup con sede a Stoccolma chiamata Wheelys sta testando un negozio simile in Cina. Questo entusiasma il team di Standard Cognition, dal momento che sembra convalidare l'idea che questo tipo di esperienza di pagamento, mentre è ancora solo nelle fasi sperimentali e forse qualcosa che alcune persone troveranno inquietante, potrebbe un giorno essere un grande affare.
Per ora, l'azienda sta dedicando molto tempo a perfezionare la sua tecnologia nel suo spazio di Santa Clara, dove una parete assomiglia molto a un minimarket le cui scorte provengono principalmente da Costco. Ci sono grandi sacchi di Cheetos e Doritos, vasetti giganti di burro di arachidi Skippy e articoli non alimentari come portasciugamani di carta e ventagli di plastica.
Standard Cognition utilizza le sue telecamere per tracciare le singole persone in tempo reale mentre si spostano all'interno del negozio (Suswal afferma che l'azienda non sta effettuando alcun riconoscimento facciale) e individuare gli articoli che tolgono dagli scaffali. L'azienda addestra le sue reti neurali profonde per riconoscere anche gli articoli nel negozio, in un processo che richiede circa due minuti per articolo e consiste in un dipendente che afferra l'articolo e fa cose come girarlo, metterlo dietro la schiena e posizionare in un cestino in vista delle telecamere.
Puoi vedere una rappresentazione visiva di questo proprio quando entri nel falso negozio di Standard Cognition. Contro una parete c'è un grande monitor a schermo piatto, che mostra un feed video in diretta dello spazio con un pennarello di colore diverso che denota ogni persona; ogni volta che raccogli qualcosa, sullo schermo compare un cerchio e un'etichetta. UN video la società rilasciata mostra la tecnologia in azione, mentre due persone stanno nel negozio dimostrativo afferrando oggetti e generalmente cercando di confondere il sistema.
Ho preso un cestino della spesa per provarlo io stesso. I risultati, sebbene un po' approssimativi, erano comunque impressionanti. Ho vagato lungo il corridoio, mettendo Nilla Wafer, bottiglie di Coca-Cola e altri oggetti nel mio cestino, poi ne ho tirati fuori un po' e li ho lasciati indietro. Mi sono infilato rapidamente una lattina di Red Bull su per la maglietta nella speranza che le telecamere non la vedessero e mi sono caricato di oggetti dall'aspetto simile (un sacchetto di Doritos e un sacchetto di Cheetos, oltre a due diversi tipi di liquido della signora Meyer sapone per le mani).
Quando ebbi finito, mi avvicinai a un tablet che mi mostrava un elenco di tutti gli elementi che Standard Cognition pensava avessi nel mio carrello. Ha perso una delle mie due bottiglie di Coca-Cola e ha aggiunto un'altra bottiglia di sapone, cose che potremmo modificare nell'app di pagamento sul tablet. Ma l'elenco era per lo più corretto e, con mio dispiacere, ha catturato anche quella Red Bull.
Brandon Ogle, un altro cofondatore e ingegnere dell'azienda, afferma che la classificazione degli articoli nel negozio dimostrativo è attualmente corretta il 98% delle volte. Standard Cognition ci sta lavorando, in parte insegnando ai suoi computer a identificare più prodotti: Ogle afferma che più elementi l'azienda ha aggiunto, più accurato è diventato.
Tuttavia, potrebbe volerci del tempo prima che il checkout autonomo diventi la norma nella maggior parte dei negozi. Tom Davenport , professore al Babson College e coautore di Solo gli esseri umani hanno bisogno di applicare: vincitori e vinti nell'era delle macchine intelligenti , pensa che vedremo sempre più tali esperienze, ma è scettico sulla rapidità con cui ciò accadrà. Dopotutto, dice, il check-out automatico è in circolazione da circa due decenni negli Stati Uniti e non ha ancora rivoluzionato il processo di check-out qui.
Penso che nessuno in questi giorni suggerirebbe che diventare un impiegato di un punto vendita di un supermercato sia un settore in crescita, dice. Ma si sono dimostrati straordinariamente resistenti all'andare via.