Amazon recurre a la Inteligencia Artificial una vez más. Para ello, a través de Amazon Robotics ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial que utiliza una cámara para identificar los productos, de modo que ya no sea necesario escanearlos.
Los códigos de barras son fundamentales en los procesos de embarque de Amazon. Sin embargo, el escaneo de productos, además de que toma tiempo y es un proceso repetitivo, requiere de una persona, pues los robots no son lo suficientemente versátiles como para manipular un producto y realizarlo.
En una publicación reciente de su blog, la compañía compartió detalles del proceso conocido como identificación multimodal (MMID, por sus siglas en inglés).
Desarrollando MMID
El equipo quería comenzar enseñando un algoritmo para hacer coincidir un elemento con su fotografía. Pero no se había realizado un esfuerzo constante para tomar imágenes de los artículos tal como aparecían en los centros logísticos, por lo que los datos de capacitación no estaban disponibles. El primer paso fue simplemente tomar fotografías de los productos mientras se movían a lo largo de las cintas transportadoras en los centros logísticos, creando una biblioteca de imágenes.
El modelo de Inteligencia Artificial toma valores como dimensiones, características visuales, texto del empaque o peso.
Después, con la ayuda de cámaras fotográficas y de profundidad, se crea una huella dactilar de cada objeto y posteriormente, los ingenieros tradujeron los datos de cada imagen en vectores y construyeron un modelo de aprendizaje automático para extraerlos y asociarlos al producto con que se realizará la comparación. El uso de la plataforma de sensores MMID en esta etapa también tiene la ventaja de no ser intrusivo: si el sistema detecta una discrepancia, se puede solucionar el error. Si no hay desajuste, el proceso no interrumpe la línea.
En el futuro, MMID podría integrarse en otros componentes del proceso, aunque existen obstáculos para hacerlo. En una cinta transportadora, la iluminación y la velocidad del artículo son relativamente controladas y constantes. Si una persona está recogiendo un artículo, hay muchas más variables para realizar la identificación en la mano. La mano del empleado puede dificultar la detección de artículos dependiendo de cómo lo sostenga. Además, si un artículo se pasa de la mano izquierda a la derecha de alguien, debe identificarse más rápido. Los investigadores de robótica están trabajando para abordar estos desafíos.
El gigante del comercio electrónico afirma que el proyecto ya ha demostrado su valía en los centros logísticos de Hamburgo y Barcelona.
