Amazon continúa desarrollando tecnología avanzada basada en la Inteligencia Artificial (IA). En este caso para detectar artículos dañados durante el proceso de empaquetado, de forma que éstos sean retirados de la operativa y no lleguen al cliente.

Hasta ahora, este proceso de comprobación visual del estado de los productos se llevaba haciendo durante años de forma manual en los almacenes de Amazon. Hasta cinco personas comprobaban a través de una verificación visual de seis puntos si los productos estaban en buenas condiciones para ser enviados. Sin embargo, según explica Amazon, se trata de un proceso que conlleva mucho tiempo para los empleados, los cuales «rara vez encuentran artículos daños en el inventario«.

Pruebas en Alemania

Por ello y con el objetivo de agilizar esta tarea, un equipo de científicos Amazon Fulfillment Technologies está desarrollando una herramienta basada en la IA que es capaz de detectar irregularidades y marcar productos defectuosos antes de que sean enviados a los clientes. El proyecto echó a andar el pasado año cuando el equipo de investigación descubrió que podían emplear un modelo de aprendizaje automático con imágenes de referencia para enseñar al sistema cómo comparar el producto que está observando con una imagen de cómo debería verse dicho producto.

Para lograrlo, los científicos aplican técnicas de visión por computadora para escanear cada artículo que pasa por su almacén situado en las afueras de la capital alemana. A continuación, un modelo de aprendizaje automático analiza los escaneos para descubrir patrones ocultos y detectar posibles daños. Si algún error pasa desapercibido, los expertos lo analizan y enseñan a la IA a detectarlo.

Tres veces más efectivo

«El sistema es tres veces más efectivo que la identificación manual de productos dañados«, dijo Christoph Schwerdtfeger, gerente de ciencia aplicada de Amazon Fulfillment Technologies, al tiempo que avanzó que la compañía prevé llevar esta tecnología a otras instalaciones. «Queremos implementar nuestro software de detección de daños en 12 centros logísticos de América del Norte y Europa antes de la campaña de navidad. Una vez implementada, la tecnología ayudará a detectar daños en más de 40 millones de productos cada mes«, afirmó.

La solución está supervisada por empleados de operaciones que corrigen al modelo para que éste pueda ser más exacto. «Estos modelos son útiles, pero a veces se dejan engañar. Nuestros empleados enseñan directamente a la IA cómo tomar mejores decisiones en el futuro. Es esta colaboración entre humanos y máquinas lo que conduce a mejores resultados para nuestros clientes«, añadió Schwerdtfeger.

Además de instalar el sistema en más ubicaciones, el equipo de Amazon Fulfillment Technologies planea ampliar las capacidades del sistema e ir más allá de la detección de daños antes de enviar un pedido, por ejemplo, identificando cuándo y dónde ocurrió el daño.