«ВкусВилл» внедрил на своих дарксторах технологии искусственного интеллекта (ИИ) для распознавания испорченных фруктов и овощей. Так, специальный чат-бот в телеграме полностью заменяет проверку технологов и позволяет предотвратить попадание некачественных продуктов на полку.
Представители «ВкусВилла» отмечают, что категория фруктов и овощей (ФРОВ) – одна из самых продаваемых, а потому бренд уделяет повышенное внимание проверкам качества и контролю состояния продуктов на полке. Каждый день сотрудники дарксторов отбирают фрукты и овощи, которые следует списать или уценить в случае незначительных дефектов. Сделать правильный выбор команде помогают технологи.
Коммуникации коллег происходят в мессенджерах, по фото с даркстора они определяют состояние продукта и дают свои рекомендации. В таком подходе есть определенные трудности, связанные со временем ответа и круглосуточной работой даркстора, отмечают эксперты. Чтобы упростить процесс, инновационный центр «ВкусВилл» интегрировал в чаты технологию на базе ИИ, которая помогает сотрудникам даркстора оперативно получать обратную связь по работе с ФРОВ.
В основе системы распознавания качества ФРОВ лежат алгоритмы классического компьютерного зрения и нейронная сеть, которая обучалась на фотографиях из истории чатов, и может отвечать на каждый запрос со скоростью менее двух секунд.
Как это работает: сотрудники дакрсторов взаимодействуют с ботом в телеграме. Они присылают фотографию товара, и бот отвечает, что требуется с ним сделать: отправить на «зеленый ценник» (т.е. отправить его на продажу по сниженной цене) или списать, а также предоставляет краткую справку по тому, какие дефекты бывают у отправленного вида продукции.
Важно, что на данном этапе распознаванию подлежат те виды фруктов и овощей, на которых была обученная нейронная сеть, а именно: цитрусы, яблоки, бананы, кабачки, томаты и капуста. Команда проекта уже работает над обучением модели на других продуктах, в том числе экзотических фруктах.
ИИ не впервые помогает с выбором качественных продуктов. Так, ученые Университета Женевы (Швейцария) создали ИИ, который анализирует соединения в бутылке вина и отслеживает их происхождение.
На основе рутинных химических анализов при помощи машинного обучения ИИ научился распознавать вина на основе тонких различий в концентрациях десятков соединений, что позволяет отследить вина не только до конкретного региона, но и до поместья, где оно было изготовлено.