Amazon quiere eliminar los códigos de barras y está utilizando inteligencia artificial para lograrlo. La empresa ha desarrollado un modelo de IA que utiliza cámaras para identificar productos, por lo que ya no es necesario escanear códigos de barras. Según el gigante del comercio electrónico, el sistema simplificará el procesamiento de envíos en los centros logísticos, lo que resultará en tiempos de entrega más cortos.
Si bien los códigos de barras están en el corazón del proceso de envío de Amazon, la empresa quiere eliminar su dependencia de ellos. Hay varias razones para esto, pero la razón principal es la automatización. El escaneo de productos requiere un empleado porque los robots no son lo suficientemente versátiles para manejar y ejecutar productos.
Cuando un artículo llega a un centro logístico de Amazon, los empleados usan códigos de barras para verificar su identidad en varios puntos a lo largo del viaje del vehículo de entrega. Cada vez, se debe recoger el artículo y colocar y escanear el código de barras. A veces, los códigos de barras se dañan o incluso se pierden.
Para modernizar sus almacenes, Amazon compartió detalles de un proceso llamado Identificación multimodo. El primer paso para eliminar su dependencia de los códigos de barras es tomar fotografías de los productos a medida que se mueven a lo largo de la cinta transportadora. Los modelos de IA toman valores como el tamaño, las características visuales, el texto del empaque o el peso.
Amazon empleara IA para identificar cada paquete
Con la ayuda de cámaras y cámaras de profundidad, se crea una especie de huella digital para cada objeto. Luego, los investigadores convirtieron los datos de cada imagen en vectores y construyeron un modelo de aprendizaje automático para extraer los datos y asociarlos con los productos a comparar.
Según Amazon, la tasa de coincidencia del algoritmo osciló entre el 75 % y el 80 % la primera vez que se usaron. A medida que se capturaban continuamente nuevas imágenes para entrenar el modelo de IA, MMID logró una precisión del 99 por ciento. Según el ingeniero, la alta tasa de coincidencia también se debe a que el sistema de inventario de la empresa sabe dónde se encuentra cada artículo, por lo que el algoritmo no necesita hacer coincidir el producto con todo el catálogo de la empresa.
El sistema está diseñado para no ser intrusivo, lo que permite la detección temprana de errores. Los palets individuales forman parte de las etapas iniciales del proceso, por lo que si existen discrepancias no es necesario esperar hasta el final para resolverlas.
Las fotos tomadas por la cámara se envían a la base de datos y entrenan el algoritmo. La iluminación y la velocidad en la cinta transportadora también son importantes, y Amazon se asegura de verificarlas. El único inconveniente se presenta cuando los empleados manipulan objetos en la bandeja, ya que esto puede dificultar la detección dependiendo de cómo sostengan el artículo.
Los ingenieros de Amazon ahora están trabajando para integrarlo con un brazo robótico para que en el futuro no se requiera la presencia humana. La empresa confía en que puede eliminar su dependencia de la identificación manual de artículos, un proceso tedioso e ineficiente.
