Amazon ha creado desde cero un algoritmo de visión por ordenador para identificar productos sin código de barras.
Puede que los robots sean el futuro, pero parece que los brazos robóticos no sirven para utilizar una forma de tecnología antigua e inamovible: el código de barras. Los códigos de barras son difíciles de encontrar y pueden estar adheridos a productos de formas extrañas, según explicó Amazon en un comunicado de prensa el viernes, algo que los robots no saben resolver muy bien.
Como resultado, la empresa dice que tiene un plan para acabar con el código de barras.
Utilizando imágenes de artículos en los almacenes de Amazon y entrenando a un modelo informático, el gigante del comercio electrónico ha desarrollado un sistema de cámaras que puede supervisar los artículos que bajan uno a uno por las cintas transportadoras para asegurarse de que coinciden con sus imágenes. Con el tiempo, los expertos en inteligencia artificial y robótica de Amazon quieren combinar esta tecnología con robots que identifiquen los artículos mientras los recogen y les dan la vuelta.
«Resolver este problema, para que los robots puedan recoger artículos y procesarlos sin necesidad de encontrar y escanear un código de barras, es fundamental», afirma Nontas Antonakos, responsable de ciencia aplicada del grupo de visión por ordenador de Amazon en Berlín. «Nos ayudará a hacer llegar los paquetes a los clientes con mayor rapidez y precisión».
El sistema, denominado identificación multimodal, no va a sustituir por completo a los códigos de barras en breve. Actualmente se utiliza en instalaciones de Barcelona (España) y Hamburgo (Alemania), según Amazon. Sin embargo, la empresa afirma que ya está acelerando el tiempo que se tarda en procesar los paquetes allí. La tecnología será compartida por todas las empresas de Amazon, por lo que es posible que algún día veamos una versión de la misma en Whole Foods u otra cadena propiedad de Amazon con tiendas presenciales.
Según Amazon, el problema que elimina el sistema, es decir, los artículos incorrectos que se envían a los clientes, no ocurre con demasiada frecuencia. Pero incluso los errores poco frecuentes suponen una ralentización significativa si se tiene en cuenta la cantidad de artículos que procesa un solo almacén en un día.
Los expertos en IA de Amazon tuvieron que empezar por crear una biblioteca de imágenes de productos, algo que la empresa no había tenido ocasión de hacer antes de este proyecto. Las propias imágenes y los datos sobre las dimensiones de los productos alimentaron las primeras versiones del algoritmo y las cámaras capturan continuamente nuevas imágenes de artículos con las que entrenar el modelo.
La tasa de precisión del algoritmo se situó entre el 75% y el 80% cuando se utilizó por primera vez, lo que Amazon consideró un comienzo prometedor. La empresa afirma que ahora la precisión es del 99%. El sistema tuvo un problema inicial al no detectar las diferencias de color. Durante una promoción del Prime Day, observó que el sistema no podía distinguir entre dos colores diferentes de Echo Dots. La única diferencia entre los paquetes era un pequeño punto azul o gris. Con algunos retoques, el sistema de identificación ahora puede asignar puntuaciones de confianza a sus calificaciones que solo marcan los elementos que está muy seguro de que son incorrectos.
El equipo de inteligencia artificial de Amazon afirma que será difícil ajustar el sistema de identificación multimodal para evaluar productos manipulados por personas, por lo que el objetivo final es que sean robots quienes los manipulen.
