AI, Amazon'un bir tanrı olma yoluna girmesine nasıl yardımcı olur?
[Lieyun.com (WeChat ID :)] 10 Ekim raporu (derleme: Tian Xiaoxue)
Amazon'da makine öğrenimi başkan yardımcısı Swami Sivasubramanian, Seattle'ın ayıların sık olduğu bir banliyösünde ailesiyle birlikte yaşıyor. Bilim ve teknoloji çalışanı olarak eşi gecenin ortasında uyumamasını şiddetle istemesine rağmen Sivasubramanian, yardım için Amazon AWS bulut hizmetinin yeni bir video kamera sistemi olan DeepLens'e ulaştı. Sistem, ayılar algılandığında cep telefonlarına otomatik olarak hatırlatıcılar göndermek gibi derin öğrenme ve programlama kodlarına dayalı çeşitli görevleri otomatik olarak tamamlayabilir. DeepLens ayrıca gıda türlerini belirleyebilir, resimleri ve videoları vb. Dönüştürebilir ve işletmenin dahili iş akışını optimize ederken tüketici deneyimini daha da geliştirebilir.
Aslında, yapay zeka teknolojisi söz konusu olduğunda, Amazon bunu ilk olarak tüketicilere kişiselleştirilmiş ürün öneri hizmetleri sağlamak için kullandı. Daha sonra makine öğrenimi teknolojisinin ortaya çıkmasıyla bu öneri sistemlerinin arkasındaki algoritmalar da buna göre değişerek daha esnek ve daha doğru hale geldi. Amazon'un küresel tüketici işletmesinin CEO'su Jeff Wilke'nin sözleriyle: "Geçmişte, kullandığımız algoritmaların tüketici tercihlerini yorumlaması uzun zaman aldı. Ama şimdi yeni teknolojiler var. Yardım, veri toplama ve analizinin verimliliği büyük ölçüde geliştirildi. "
Özellikle, yapay zeka ve makine öğrenimi, Amazon'un akıllı ses asistanı Alexa için teknik temel sağlamakla kalmaz, aynı zamanda çok sayıda bulut bilişim hizmeti AWS kullanıcısı için verimli araçlar sağlar. Dahası, çevrimdışı insansız perakende mağazası Amazon Go ile dünya genelindeki depolama ve lojistik merkezlerinin sorunsuz çalışması, bu iki teknolojinin güçlü desteğinden ayrılamaz. Kısacası, Amazon'un gelişmekte olan teknolojilere yaptığı vurgu sadece sözlü konuşma değil, uygulamaya konulacak ve çeşitli işlerine tam ve esnek bir şekilde uygulanacaktır. Açıkçası, bu aynı zamanda trilyon doları aşan bir piyasa değerine sahip dünyanın ilk şirketi olabilmesinin temel nedenlerinden biridir. Sonuçta, Amazon'da "Her gün ilk gündür" bilinen bir çalışma inancıdır. Yeni bilgi ve yeni teknoloji için her zaman meraklı ve özlem duyan bir kalbi vardır.
Dans edebilen bir lojistik robot
Amazon'un Kent, Washington'daki depo ve lojistik merkezine gittiyseniz, sayısız turuncu robot göreceksiniz. Tüketiciler Amazon üzerinden sipariş verdikten sonra raf ve ürünlerle donatılan bu robotlar, yapay zeka teknolojisi desteği ile ürünleri otomatik olarak sıralayacak ve daha sonra çalışanlar tarafından paketlenmesi için konveyör bandına yerleştirilecek.
Amazon gibi büyük ölçekli bir çevrimiçi e-ticaret şirketi için, sipariş işleme ve ürün sıralamanın hızı ve verimliliği yeterince yüksek olmalıdır. Çünkü her sipariş sadece bir veya iki saniye tasarruf etse bile birleştirildiğinde beklenmedik ve önemli sonuçlar üretecektir. Ayrıca şirket, malları nihai tüketicilere daha hızlı ulaştırmak ve tüm hattı iyileştirmek için, malları depo merkezinde önceden taşımak ve doğru konuma yerleştirmek için tüketicinin çevrimiçi alışveriş davranış eğilimlerini tahmin etmek için makine öğrenimi teknolojisini de kullanacak. Çevrimiçi alışveriş ve çevrimdışı dağıtım süreçlerinin verimliliği.
Son zamanlarda şirket, yapay zeka teknolojisinin getirdiği avantajlardan tam anlamıyla yararlandı ve ürün tarama sürecini basitleştirdi. Geçmişte bir ürünün lokasyon bilgisini elektronik olarak girmek istiyorsanız, önce manuel olarak kutusundan çıkarmanız, ardından barkod tarayıcı ile tarayıp rafa koymanız ve son olarak da rafı taramanız gerekir.
Ancak şimdi, gelişmiş bilgisayarla görme teknolojisi ve makine öğrenimi teknolojisi ile, lojistik merkezi çalışanlarının yalnızca malları kutudan çıkarması, otomatik tarama için önceden kurulu tarayıcının altına kaydırması ve ardından belirli bir kutuya koyması gerekiyor. Bu sistemin yüksek zeka seviyesi sayesinde artık çalışanların malları ve rafları tek tek taramasına gerek kalmıyor. Sistem tüm malların orijinal yerleşimini otomatik olarak kaydettiğinden, gelecekte ihtiyacınız olduğunda konumu doğru bir şekilde bulabilmeniz için.
Amazon lojistik robot şirketi Amazon Robotics'in mühendislik başkan yardımcısı Brad Porter'ın sözleriyle: "Çalışanların ellerini sürekli mekanik taramadan kurtarmak için iş verimliliğini artırmanın şüphesiz mükemmel bir yolu."
Spesifik olarak, bu yeni sistemin geliştirilmesi bir buçuk yıl sürdü ve tamamlandı.Çoğunlukla çalışanlar ve ürünler arasındaki etkileşimi değerlendirmek için bilgisayarla görme ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanıyor ve ürünlerin belirli bir kutuya yerleştirildiği zamanı kaydediyor. Porter, bu algoritmaların Amazon'un bu aşamada kullandığı en gelişmiş ve karmaşık teknolojiler olduğunu, sadece farklı ortamlarda ve farklı parlaklıkta normal şekilde çalışabileceklerini değil, aynı zamanda kutudaki mal miktarından da etkilenmeyeceklerini söyledi. Başka bir deyişle, malların depolanması için kutular dolu olsa bile, tüm sürecin işleyişini etkilemeyecektir. Sonuçta yılın 12 ayı boyunca, hafta içi ve tatil günlerinde sipariş sayısı ve ürün sayısı önemli ölçüde değişecektir.
Geçtiğimiz haftalarda Amazon, Milwaukee, Wisconsin'deki depo ve lojistik merkezinde bu yeni sistemi kullanmaya başladı ve gelecekte on başka şehirdeki depo ve lojistik merkezlerinde de kullanıma sunulması bekleniyor. Gelecekte şirketin tüm depo ve lojistik merkezlerinde bu sistemi yaygınlaştırıp yaygınlaştırmayacağına gelince, hala emin değiliz. Olacak olsa bile, ne zaman olacağını bilmiyoruz. Ancak buna rağmen, Porter bu sistemi nasıl geliştirebileceğini düşünüyor. Açıkça söylemek gerekirse, çeşitli süreçlerin işleyişini daha da hızlandırmak için kamera teknolojisi ve makine görme teknolojisinin nasıl kullanılacağı. Ona göre, eğer sistemde çok sayıda kamera yapılandırılabiliyorsa, o zaman gelecekte, belki de paketin üzerindeki barkodu tanımlamak bir yana, malları tarayıcının altına manuel olarak kaydırma işlemi bile tamamen atlanabilir. O zaman her ürün sadece yarım saniye tasarruf edebilse bile, Amazon'un devasa ölçeğine göre hesaplanırsa şüphesiz hatırı sayılır bir olumlu etkisi olacaktır.
Harika çevrimdışı insansız mağaza Amazon Go
Amazon insansız mağazasında, tüketiciler istedikleri ürünleri seçtikten sonra doğrudan ayrılabiliyorlar çünkü tüm ödeme kesintileri, yerinde ödeme veya kuyruğa girmeden doğrudan Amazon hesaplarına bağlanacak. Mağazada kullanılan renk ve derinlik kameraları, ağırlık sensörleri ve algoritmalar bağımsız olarak geliştirilir ve depo lojistik merkezinin sistemiyle hiçbir ilgisi yoktur. Şu anda, şirket Seattle ve Chicago'da yalnızca dört çevrimdışı insansız mağaza açtı.
Amazon Go başkan yardımcısı Dilip Kumar şunları söyledi: Aslında, ürünleri alan tüketicilerin davranışlarını doğru bir şekilde belirlemek çok zor. Çünkü tüketiciler belirli bir ürünü alırsa ilgili bilgiler engellenecek, dolayısıyla kamera Bir ürünü aynı anda alan birden fazla tüketici veya aynı anda mağazada görünen benzer kıyafetleri giyen tüketiciler bir yana, tanımlama için anahtar bilgileri doğru bir şekilde yakalamak imkansızdır.Ayrıca, aydınlatma koşulları farklı olduğunda ürün tanımlamasının doğruluğu da yüksektir. Etkilenecek. "
Kumar, bu sorunları çözmek için ekibin, tüketicilerin ürünle etkileşim şeklini gözlemlerken kamera tarafından yakalanan açıyı ve içeriği doğru bir şekilde analiz etmek için birden fazla algoritma seti geliştirmesine öncülük etti. İnsansız mağaza sisteminin işletme verimliliğini garanti edemese de, test sürecinin doğruluğu çok düşükse, şirketin kesinlikle bunu kamuoyuna zorlamayacağı açıktır. Ayrıca, sistem revizyonu için şirket, insansız mağazayı düzenli olarak dış dünyaya kapatacak ve sistem operasyon sürecini kontrol etmek, hızı ve verimliliği artırmak için sadece iç çalışanlara açacaktır.
Daha sonra, Kumar'ın ana görevi, envanter ürünlerinin güncelleme oranını otomatik olarak tespit etmek için sistemin hızını ve doğruluğunu iyileştirmek için ekibin algoritmayı geliştirmesine, her birimin bilgi işlem gücünü iyileştirmesine ve nispeten düşük maliyetli sensörlerden tam olarak yararlanmasına liderlik etmektir. Genel olarak,% 20 ila% 30 arasında tutulacaktır ve gerçekten de sistemin tanınma kabiliyetinin devam etmesi için gereklidir. Neyse ki, makine öğrenimi sürekli gelişen bir teknolojidir, bu nedenle Amazon, tatlılar ve taze yiyecekler gibi günlük ihtiyaçlar gibi çeşitli alanlarda tüketici deneyimini sürekli olarak optimize edebilir. Dahası, yakın tarihli bir Bloomberg raporuna göre, Amazon şu anda önümüzdeki birkaç yıl içinde 3.000 kadar çevrimdışı insansız mağaza açmayı planlıyor.
Her şeye gücü yeten ses asistanı ALEXA
Tabii bu kadar çok şey söyledim, Amazon'un as yapay zeka ürünü ses asistanı Alexa'yı tanıtmadım. Şimdiye kadar şirket milyonlarca ses cihazı sattı. Dahası, geliştiriciler, özellikle Alexa için çeşitli sesli komut tabanlı uygulamalar tasarladılar. Amazon, Alexa'yı diğer çeşitli ürün türlerine entegre etmek için bir dizi üçüncü taraf donanım üreticisiyle işbirliği yaptı. Amazon daha sonra tüketicilere daha fazla özgürlük verecek ve gerçek ihtiyaçlarına göre karşılık gelen işlevleri oluşturmalarına izin verecek. Blueprints'in yardımıyla bu araç, tüketiciler, yazılım geliştirmede herhangi bir mesleki bilgi birikimi olmaksızın sesli asistanın kişiselleştirilmiş işlevlerini özelleştirebilecekler.
Her yerde Amazon AI
Elbette, sonuçta Amazon'un en büyük kahramanı aslında bulut bilişim hizmeti AWS'dir. Aynı sektördeki diğer firmalar için bir model ve referans standart haline geldiği söylenebilir. Sivasubramanian'ın sözleriyle: "Amazon AWS'nin amacı, makine öğrenimi teknolojisinin tüm kolaylıklarını her geliştiricinin ve veri bilimcisinin eline sunmaktır."
Makine öğrenimi söz konusu olduğunda, neredeyse hiçbir sektörün bundan heyecan duymadığını söyledi. Ancak bu teknoloji halihazırda birçok şirketin iş geliştirme ve kurumsal yönetimine fayda sağlamış olsa da, hala geliştirme aşamasındadır. Şimdiye kadar, Amazon AWS'ye dayalı makine öğrenimi hizmetlerini kullanmayı seçen müşteri sayısı, perakende, emlak, moda, eğlence ve sağlık gibi birçok alanı kapsayan yüz binlerce hatta milyonlara ulaştı. Bu müşterilerin yapay zeka konusundaki yetenekleri de eşit değildir. Büyük tanrı seviyeleri sıkıntısı olmamasına rağmen, acemi seviyeleri her yerde. Bu bağlamda Amazon, farklı tür ve boyutlardaki müşterilerin farklı ihtiyaçlarını karşılamayı umarak yapay zeka ve makine öğrenimi hizmetlerini ayarladı.
İlgili verilere göre geçtiğimiz yıl Amazon AWS makine öğrenimi araçlarının kullanımındaki büyüme oranı% 250'ye ulaştı. Son olarak, geçen yılın Kasım ayından bu yana AWS, kendi makine öğrenimi araç kitaplığını daha da genişletmeyi umarak 100'den fazla yeni özellik ve yeni hizmet ekledi. Bunlardan biri makalenin başında bahsedilen DeepLens'tir.
