Sprendimą įdiegusios prekybos technologijų bendrovės „StrongPoint“ atstovo Andriaus Kalašinsko teigimu, ši naujovė padeda pagreitinti apsipirkimą savitarnos kasose, sumažina prekių identifikavimo klaidų ir su jomis susijusių nuostolių riziką bei mažina rutininių užduočių apimtį darbuotojams.
DI mokosi atpažinti produktus
Iki šiol pirkėjai, perkantys sveriamus vaisius ar daržoves, dažniausiai reikiamos prekės ilgame savitarnos kasos sąraše ieškodavo rankiniu būdu. Naujoji sistema, veikianti naudojantis „Retellect“ DI technologija, šį procesą supaprastina: kamera užfiksuoja ant svarstyklių padėtą produktą, o dirbtinis intelektas pateikia labiausiai tikėtinus variantus. Taip pirkėjai vidutiniškai sutaupo apie 10 sekundžių nuo kiekvieno įvedamo produkto, taigi apsipirkimas gali sutrumpėti iki kelių minučių.
„Savitarnoje net ir kelios sutaupytos sekundės yra svarbios. Mūsų tikslas – kad klientui nereikėtų gaišti laiko, ieškant reikiamo produkto tarp panašių pozicijų. Sistema pasiūlo labiausiai tikėtinus variantus, o galutinį pasirinkimą visada priima pirkėjas“, – sako A.Kalašinskas.
Skaičiuojama, kad šiuo metu dar tik išbandoma sistema jau daugiau kaip 97 proc. tikslumu atpažįsta dažniausiai perkamus sveriamus produktus. Pasak jo, dirbtinis intelektas nuolat mokosi ir tikslina savo atpažinimo gebėjimus, todėl ilgainiui ši sistema save apmoko ir veikia dar tiksliau.
Kodėl sunku atskirti net obuolius?
Nors vaisių ir daržovių atpažinimas gali atrodyti paprastas, realiomis sąlygomis rezultatams įtakos turi apšvietimas, produkto forma, spalva ir net tai, kaip pirkėjas produktą padeda ant svarstyklių.
Šiuo metu technologija yra apmokyta atpažinti apie 30 dažniausiai perkamų vaisių ir daržovių, nes būtent šios kategorijos prekių pirkėjai dažniausiai rankiniu būdu ieško kasos ekrane.
„Vienas didžiausių iššūkių sistemai – atskirti labai panašius produktus, pavyzdžiui, skirtingas obuolių rūšis. Kad tai atliktų kuo tiksliau, algoritmui reikia išmokti pastebėti subtilius skirtumus. Kitas iššūkis – kad prekės būtų atpažįstamos per maišelį, į kurį yra įdėtos. Būtent todėl tokias sistemas būtina testuoti realioje prekybos aplinkoje“, – teigia A.Kalašinskas.
Pasak jo, didžiausia nauda, kad dirbant su DI technologijomis visas sistemos tobulėjimas vyksta savarankiškai, netrikdant kasdienių parduotuvės procesų ir be papildomo rankinio darbo.
Netrukus atpažins ir bandeles
„Rimi Lietuva“ generalinio direktoriaus Vaido Lukoševičiaus teigimu, naujos technologijos pirmiausia skirtos palengvinti apsipirkimą klientams, bet padeda efektyviau organizuoti ir darbuotojų darbą.
„Rimi“ parduotuvėse ši technologija kol kas orientuota į vaisių ir daržovių kategoriją, bet planuojama apmokyti dirbtinį intelektą atpažinti ir skirtingų rūšių bandeles, duoną bei kitus kepinius.
Šiuo metu šis sprendimas testuojamas trijose „Rimi“ parduotuvėse Lietuvoje, o vėliau šiais metais planuojama pradėti platesnius bandymus ir Latvijoje.