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Nvidia aiuta il settore retail ad affrontare un problema da 100 miliardi di dollari

Il settore globale del retail ha un problema da 100 miliardi di dollari, mette in evidenza lo specialista dell’intelligenza artificiale Nvidia.

Le “differenze inventariali”, ovvero la perdita di merce a causa di furti, danni e smarrimenti, riducono notevolmente i profitti dei rivenditori.

Si stima – sottolinea ancora Nvidia – che il 65% delle differenze inventariali sia dovuto a furti, secondo il 2022 Retail Security Survey della National Retail Federation statunitense, condotto in collaborazione con il Loss Prevention Research Council.

Molti retailer riferiscono che i furti sono più che raddoppiati negli ultimi tempi, a causa dell’aumento dei prezzi dei prodotti alimentari e di altri beni di prima necessità.

Per facilitare agli sviluppatori la creazione e l’implementazione rapida di applicazioni progettate per prevenire i furti, Nvidia ha annunciato tre Retail AI Workflow, basati sui suoi microservizi Metropolis.

Questi possono essere utilizzati come building block no-code o low-code per applicazioni di prevenzione delle perdite, perché vengono forniti preaddestrati con le immagini dei prodotti più rubati e con il software da inserire nelle applicazioni esistenti per i punti vendita e per il tracciamento di oggetti e prodotti in tutti i negozi.

I workflow Nvidia AI per il retail, disponibili attraverso la suite software Nvidia AI Enterprise, comprendono:

  • Retail Loss Prevention AI Workflow: i modelli di intelligenza artificiale di questo workflow sono preaddestrati a riconoscere le centinaia di prodotti più frequentemente oggetto di furto – fra cui carne, alcolici e detersivi per bucato – e a riconoscerli nelle diverse dimensioni e forme in cui vengono offerti. Grazie alla generazione di dati sintetici da parte di Nvidia Omniverse, i rivenditori e gli independent software vendor possono personalizzare e addestrare ulteriormente i modelli per centinaia di migliaia di prodotti del negozio. Il workflow si basa su una tecnica all’avanguardia di few-shot learning sviluppata da Nvidia Research che, combinata con l’active learning, identifica e cattura tutti i nuovi prodotti scansionati dai clienti e dagli addetti alle vendite durante il checkout per migliorare la precisione del modello.
  • Multi-Camera Tracking AI Workflow: offre funzionalità multi-target e multi-camera (MTMC) che consentono agli sviluppatori di applicazioni di creare più facilmente sistemi che tracciano gli oggetti attraverso più telecamere in tutto il negozio. Il flusso di lavoro tiene traccia degli oggetti e dei collaboratori del negozio attraverso le telecamere e mantiene un ID univoco per ogni oggetto. Gli oggetti sono tracciati attraverso visual embedding o aspetto, piuttosto che attraverso le informazioni biometriche personali, per mantenere la completa privacy degli acquirenti.
  • Retail Store Analytics Workflow: utilizza la computer vision per fornire insight per gli store analytics, come le tendenze del traffico, il conteggio dei clienti con cestini, l’occupazione delle corsie e altro ancora, tramite dashboard personalizzate.

I flussi di lavoro sono costruiti su microservizi Nvidia Metropolis, un metodo a basso o nullo contenuto di codice per la creazione di applicazioni AI. I microservizi forniscono gli elementi costitutivi per lo sviluppo di complessi flussi di lavoro di intelligenza artificiale e ne consentono la rapida scalabilità in applicazioni di intelligenza artificiale pronte per la produzione.

Gli sviluppatori possono facilmente personalizzare ed estendere questi flussi di lavoro AI, anche integrando i propri modelli. I microservizi facilitano inoltre l’integrazione delle nuove offerte con i sistemi preesistenti, come i sistemi dei punti vendita.

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