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Los robots pueden ser el futuro, pero los brazos rob\u00f3ticos aparentemente no son buenos para usar el viejo c\u00f3digo de barras. Los c\u00f3digos de barras pueden ser dif\u00edciles de encontrar y se pueden colocar en productos con formas extra\u00f1as, algo que los robots no pueden solucionar muy bien. <\/p>\n
Como resultado, Amazon dijo el viernes que tiene un plan para acabar con el c\u00f3digo de barras. <\/p>\n
Usando im\u00e1genes de art\u00edculos en los almacenes de Amazon para entrenar un modelo de computadora, el gigante del comercio electr\u00f3nico ha desarrollado un sistema de c\u00e1mara que puede monitorear los art\u00edculos que fluyen uno por uno por las cintas transportadoras para asegurarse de que coincidan con sus im\u00e1genes. Eventualmente, los expertos en inteligencia artificial de Amazon y los especialistas en rob\u00f3tica quieren combinar la tecnolog\u00eda con robots que identifiquen art\u00edculos mientras los recogen y los dan la vuelta. <\/p>\n
\u201cResolver este problema, para que los robots puedan recoger art\u00edculos y procesarlos sin necesidad de buscar y escanear un c\u00f3digo de barras, es fundamental\u201d, dijo Nontas Antonakos, gerente de ciencias aplicadas en el grupo de visi\u00f3n por computadora de Amazon en Berl\u00edn. \u00abNos ayudar\u00e1 a llevar los paquetes a los clientes de manera m\u00e1s r\u00e1pida y precisa\u00bb.<\/p>\n
El sistema, llamado identificaci\u00f3n multimodal, no reemplazar\u00e1 por completo a los c\u00f3digos de barras pronto. Los productos en los almacenes de Amazon deber\u00e1n tener c\u00f3digos de barras siempre que las empresas externas que los fabrican y env\u00edan conf\u00eden en la tecnolog\u00eda para identificar y rastrear el stock. El nuevo sistema de Amazon est\u00e1 actualmente en uso en instalaciones en Barcelona, \u200b\u200bEspa\u00f1a y Hamburgo, Alemania, dijo la compa\u00f1\u00eda, y agreg\u00f3 que ya est\u00e1 acelerando el tiempo que lleva procesar los paquetes all\u00ed. La tecnolog\u00eda se compartir\u00e1 entre los negocios de Amazon, por lo que es posible que alg\u00fan d\u00eda pueda ver una versi\u00f3n en Whole Foods u otra cadena propiedad de Amazon con tiendas en persona.<\/p>\n
Amazon ha integrado la visi\u00f3n artificial en otros productos. Usted puede preg\u00fantale a un Echo Show<\/span> pantalla inteligente, \u00abAlexa, \u00bfqu\u00e9 estoy sosteniendo?\u00bb para obtener ayuda para reconocer objetos en la casa. La caracter\u00edstica se llama Show and Tell y fue dise\u00f1ada pensando en las personas con problemas de visi\u00f3n. Fabricantes de tel\u00e9fonos inteligentes y empresas de redes sociales tambi\u00e9n han incluido IA<\/span> Funciones en aplicaciones de c\u00e1mara y fotos, por ejemplo, categorizando fotos autom\u00e1ticamente. <\/p>\n El problema que elimina el sistema (art\u00edculos incorrectos que llegan a la l\u00ednea para ser enviados a los clientes) no ocurre con demasiada frecuencia, dice Amazon. Pero incluso los errores poco frecuentes se suman a ralentizaciones significativas al considerar cu\u00e1ntos art\u00edculos procesa un solo almac\u00e9n en un d\u00eda.<\/p>\n Los expertos en inteligencia artificial de Amazon tuvieron que empezar por crear una biblioteca de im\u00e1genes de productos, algo que la empresa no hab\u00eda tenido ning\u00fan motivo para crear antes de este proyecto. Las im\u00e1genes en s\u00ed mismas, as\u00ed como los datos sobre las dimensiones de los productos, alimentaron las primeras versiones del algoritmo, y las c\u00e1maras capturan continuamente nuevas im\u00e1genes de elementos para entrenar el modelo.<\/p>\n La tasa de precisi\u00f3n del algoritmo estaba entre el 75 % y el 80 % cuando se us\u00f3 por primera vez, lo que Amazon consider\u00f3 un comienzo prometedor. La compa\u00f1\u00eda dice que la precisi\u00f3n ahora es del 99%. El sistema enfrent\u00f3 un contratiempo inicial cuando no pudo detectar las diferencias de color. Durante una promoci\u00f3n de Prime Day, el sistema no pudo distinguir entre dos colores diferentes de Echo Dots. La \u00fanica diferencia entre los paquetes era un peque\u00f1o punto que era azul o gris. Con algunas modificaciones, el sistema de identificaci\u00f3n ahora puede asignar puntajes de confianza a sus calificaciones que solo marcan los elementos que est\u00e1 muy seguro de que son incorrectos.<\/p>\n El equipo de inteligencia artificial de Amazon dice que ser\u00e1 un desaf\u00edo ajustar el sistema de identificaci\u00f3n multimodal para evaluar los productos que est\u00e1n siendo manipulados por personas, raz\u00f3n por la cual el objetivo final es que los robots los manipulen.<\/p>\n<\/p><\/div>\n