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Carrinho de compras inteligente da Caper, faz auto-checkout e ajuda os compradores a evitar filas nos caixas

A Carper e seus carros inteligentes, apresentam scanners de código de barras, três câmeras para reconhecimento de imagem, balanças e leitores de cartões no ponto de venda.

Os compradores podem usá-los para fazer check-out automático para ignorar as linhas de caixa. Eles empacotam em um carrinho tecnologia semelhante à das lojas de autoatendimento Amazon Go.

“A tecnologia permite que os compradores digitalizem diretamente no carrinho de compras e paguem diretamente no carrinho, para que não precisem esperar na fila para chegar aos caixas”, disse Yang.

A Caper, sediada em Nova York, conseguiu recentemente US $ 10 milhões em financiamento. A empresa acelerada pela Y Combinator também é membro do programa NVIDIA Inception, que ajuda as startups a escalar os mercados mais rapidamente.

As mercearias estão ficando confortáveis ​​com a Caper, oferecendo nova comodidade sem o custo de uma revisão da loja.

A conveniência da Caper vai além do auto-checkout. Seus carrinhos inteligentes podem sugerir itens a serem comprados com base em compras anteriores, bem como direcionar os consumidores por mapa para os itens da loja.

Além disso, a Caper atualiza remotamente os preços e negocia a cada hora em carros inteligentes para corresponder aos bancos de dados da loja.

É uma enxurrada de dados de streaming. Para lidar com tudo isso, a empresa implementa a computação de ponta das GPUs NVIDIA em servidores dentro das lojas para habilitar seus carros inteligentes.

Os carros da Caper estão em testes-piloto com Sobeys, o segundo maior varejista de alimentos do Canadá, com mais de 1.500 locais. “No momento, toda a equipe de executivos está realmente empolgada com a nossa solução. “Eles querem nos ajudar a expandir isso e nos ajudar a ter sucesso nessa área”, disse Yang.

A Caper está desenvolvendo modelos de reconhecimento de imagem para ver até 50.000 itens em algumas lojas, para evitar custos e tempo no uso de fotografias de produtos para produzir conjuntos de dados rotulados.

São necessárias de 100 a 1.000 imagens para identificar positivamente cada item, mas a Caper acelera esse processo usando a simulação para aumentar os dados.

É possível obter cinco imagens de cada produto e executar simulações em 3D para capturar ângulos diferentes e expandir sinteticamente o conjunto de treinamento para 100 a 1.000 imagens de cada produto.

A Caper executa essas simulações com uso intensivo de gráficos e seu modelo de treinamento em GPUs NVIDIA na nuvem e em máquinas locais.

A Caper tem muitos pipelines de dados em funcionamento. É um grande empreendimento integrar cada loja para reconhecimento de imagem. Mas seu leitor de código de barras pode digitalizar itens enquanto desenvolve a capacidade.

Enquanto isso, está usando a fusão de sensores entre suas balanças e câmeras para verificar itens usando peso e imagens. Mas muitos na Caper estão ocupados aperfeiçoando seus modelos de imagem para os varejistas.

A startup de rápido crescimento lançada em várias mercearias este ano desde sua estréia em janeiro tem muito conhecimento de IA em jogo em suas equipes.

Manter todos atualizados, especialmente as novas contratações, foi auxiliado pelo programa Inception da NVIDIA, que oferece acesso gratuito aos cursos do Deep Learning Institute sobre os mais recentes tópicos de IA.

“À medida que contratamos mais pessoas, nossos novos contratados nem sempre têm todas as habilidades necessárias os cursos do Instituto de Aprendizagem Profunda da NVIDIA são muito úteis e ajudaram a treiná-los”, disse Yang.

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