«ВкусВилл» начал использовать в магазинах ИИ-систему, которая распознает испорченные фрукты и овощи

31 июля 2024 года стадо известно о том, что в сети магазинов «ВкусВилл» внедрена инновационная система на базе искусственного интеллекта для определения качества фруктов и овощей. Система, работающая на основе нейронных сетей, позволяет оперативно распознавать дефекты продукции, предотвращая попадание некачественных товаров на полки.

Технология разработана в сотрудничестве с технологическим стартапом Art Intelligence и уже используется на более чем 60 дарксторах сети. Система интегрирована в процесс работы сотрудников дарксторов, которые ежедневно отбирают фрукты и овощи для списания или уценки в случае выявления дефектов. ИИ-система помогает значительно ускорить этот процесс, обеспечивая обратную связь по каждому запросу за считанные секунды.

«ВкусВилл» начал использовать в магазинах ИИ-систему, которая распознает испорченные фрукты и овощи

Основой для функционирования новой системы стали алгоритмы компьютерного зрения и нейронная сеть, обученная на фотографиях из истории чатов сотрудников дарксторов. Взаимодействие с ИИ происходит через чат-бота в мессенджере Telegram, куда сотрудники отправляют фотографии продуктов. Чат-бот в ответ сообщает, следует ли отправить продукт на «зеленый ценник» или списать его, а также предоставляет краткую справку по выявленным дефектам.

Как отметил менеджер по работе с инновациями «ВкусВилл» Николай Беляев, технология распознавания дефектов с помощью нейронных сетей не нова, но её использование для оценки качества фруктов и овощей является новаторским подходом. Команда проекта намеренно отказалась от жестких требований к качеству и позиционированию объектов, что сделало технологию доступной для повседневного использования сотрудниками.

На июль 2024 года система распознает дефекты на таких продуктах, как цитрусы, яблоки, бананы, кабачки, томаты и капуста. В планах команды проекта – расширение перечня продуктов, включая экзотические фрукты, и совершенствование алгоритмов для указания конкретных дефектов. В будущем планируется достижение полной автоматизации процесса с возможностью интеграции системы в любые внутренние бизнес-процессы и ресурсы компании.