Магазин без касс Amazon Go открыл двери для простых покупателей
Первый магазин Amazon Go без касс и очередей теперь открыт для покупателей, не являющихся сотрудниками компании, сообщает MIT Technology Review. Оплата покупок в нем происходит автоматически — для этого используются алгоритмы машинного обучения и компьютерного зрения, которые отслеживают товары, взятые с полок.
В последние годы крупные торговые сети активно внедряют современные технологии для того, чтобы упростить процесс покупки. Во многих магазинах появились кассы самообслуживания, позволяющие покупателю самостоятельно «пробить» товары, что позволяет сократить расходы на персонал и увеличивает пропускную способность линии касс. Однако компания Amazon пошла еще дальше и в конце 2016 года представила первый магазин Amazon Go, в котором вообще отсутствует кассовая линия.
Для того, чтобы попасть в магазин, необходимо просканировать QR-код на смартфоне, который генерирует специальное приложение. Вместо продавцов контроль за покупками осуществляют многочисленные камеры — они отслеживают, какой товар взял с полки человек и автоматически добавляют его в чек. Если покупатель передумал и вернул продукт на полку, то чек будет скорректирован в обратную сторону. После того, как клиент взял все необходимое, он просто выходит из магазина. Счет автоматически выставляется с помощью аккаунта Amazon, привязанного к приложению, и покупателю отправляется квитанция об оплате.
Первый магазин Amazon Go открылся для покупателей в Сиэттле — там же, где находится штаб-квартира компании. Сотрудники компании начали тестировать технологию еще в декабре 2016 года, а теперь магазин открыт для всех желающих. Площадь магазина составляет 150 квадратных метров (1600 квадратных футов), и работает он в будни с 7 утра и до 9 вечера. В его ассортимент входят продукты, готовые блюда и наборы ингредиентов для приготовления еды Amazon Meal Kits.
Стоит отметить, что обслуживающий персонал в Amazon Go все-таки есть — например, повара, работающие в кулинарии. Кроме того, сотрудник, работающий в алкогольном отделе, осуществляет контроль за продажами и проверяет документы покупателей.
В 2017 году в Китае заработал похожий автоматический магазин. Для входа покупатель также использует QR-код, однако товары он сканирует вручную с помощью смартфона. Интересно, что китайский магазин работает на колесной платформе, и если на полках закончился какой-либо товар, он может самостоятельно уехать на склад за «добавкой».
Существуют также и другие способы автоматизации розничной торговли. Так, в прошлом компания Panasonic совместно с сетью розничных магазинов Lawson представила пилотный проект Rejirobo — автоматизированные кассы, которые могут самостоятельно упаковать товары в пакет, а компания Simple Robotics представила автономного робота Tally для инспекции стеллажей с товарами в магазинах.
Также алгоритм может быть полезен при стихийных бедствиях
Ученые разработали датчик, способный распознавать диарею по звукам дефекации, и представили его на 183-м заседании Акустического общества Америки. Предполагается, что устройство поможет предсказывать вспышки инфекционных заболеваний. Диарея может иметь вполне безобидное происхождение: например, быть побочным эффектом лекарства или реакцией организма на что-то несвежее. Однако нередко диарея сопровождает инфекционные заболевания, многие из которых до сих пор представляют серьезную опасность — например, холеру, уносящую около 150000 жизней в год. С этой точки зрения мониторинг звуков диареи может быть полезен для того, чтобы предсказать вспышку инфекции и остановить ее стремительное распространение. Группа ученых из Технологического института Джорджии под руководством инженера-исследователя Майи Гатлин (Maia Gatlin) разработала прототип устройства для мониторинга диареи. Датчик использует микрофон и алгоритм машинного обучения, работающий на встроенном микропроцессоре и умеющий анализировать звуки, которые издают посетители туалетов. Авторы изделия рассказывают о работе алгоритма в общих чертах, не сообщая об архитектуре нейросети, размере и составе датасета для обучения. Известно, что первоначально исследователи обучили алгоритм на звуках, которые удалось собрать из онлайн-источников. Каждый из этих образцов устройство преобразовывало в спектрограмму. Сперва алгоритм научили распознавать, какие характерные особенности спектрограммы сопровождают те или иные виды выделений. Для обучения использовались различные звуки естественных отправлений человека: как нормальные, вроде мочеиспускания, метеоризма и обычной, здоровой дефекации, так и патологические. Так, для диареи характерны определенные движения кишечника, рыхлые и водянистые, и сопровождаются они определенными звуками. Затем алгоритму дали послушать другие образцы звуков, и он смог распознать тип события с точностью до 98,1 процента. Авторы датчика предполагают, что устройство может быть полезно в различных сферах: например, для отслеживания состояния кишечника у пациентов в хосписах или тех, кто страдает от болезни Крона. Также детектор будет полезен в зонах стихийных бедствий — там, где загрязнение воды приводит к распространению болезнетворных микроорганизмов. Кроме того, не исключено, что в будущем эту технологию можно будет применять в экосистеме умного дома. Исследования того, что происходит в туалете и после него, помогают предсказать вспышки многих инфекционных заболеваний, не только холеры. Подробно о том, какую информацию можно получить, исследуя стоки, N+1 рассказывал в материале «Смытые данные».