वॉलमार्ट एआई का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए करता है कि थैंक्सगिविंग कद्दू पाई कितनी बिकेगी

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तुर्की को सबका ध्यान जाता है। क्रैनबेरी सॉस पंखों को रफ़ल करता है। लेकिन कद्दू पाई प्यारा स्टेपल है जिसे कई अमेरिकी थैंक्सगिविंग पर तरसते हैं।

और कई इसे स्वयं नहीं बनाना चाहते हैं। यही कारण है कि सैम क्लब, वॉलमार्ट के स्वामित्व वाला एक खुदरा और किराने का गोदाम है, यह भविष्यवाणी करने के लिए कृत्रिम बुद्धि का उपयोग कर रहा है कि छुट्टियों के लिए लगभग 600 स्टोरों में से प्रत्येक को कितना पाई बनाने की जरूरत है।

सैम के क्लब के अधिकारियों के अनुसार, उनका मॉडल विभिन्न प्रकार के डेटा का उपयोग करता है। स्थानीय तापमान जैसी चीजें (गर्म मौसम का मतलब अक्सर कम पाई खरीदी जाती है); चाहे संडे फ़ुटबॉल खेल घर पर हो या दूर (घरेलू खेल का मतलब हो सकता है कि अधिक पाई की आवश्यकता हो); इस वर्ष पेकन पाई कितने लोकप्रिय हैं (अधिक पेकन पाई कम कद्दू पाई बिक्री में अनुवाद कर सकते हैं)।

वे डेटा बिंदु, और अन्य, उनके द्वारा बनाए गए एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल में प्लग इन करते हैं। यह प्रत्येक स्टोर लीडर को सिफारिशें देता है, जैसे कि उनकी दुकानों में घंटे के हिसाब से कितने पाई की आवश्यकता होती है। अधिकारियों ने कहा कि पिछले साल, सैम के क्लब ने 450 फुटबॉल मैदानों को भरने के लिए पर्याप्त कद्दू पाई बेचीं। (उन्होंने सटीक आंकड़ा देने से मना कर दिया।)

अधिकारियों ने कहा कि विशिष्टता के साथ मांग की भविष्यवाणी करना आवश्यक है, क्योंकि ग्राहकों को बनाए रखने की प्रतिस्पर्धा गलाकाट है और लाभ मार्जिन कड़ा है।

“अगर सदस्यों को वह नहीं मिल रहा है जिसकी उन्हें आवश्यकता है, तो वे हमारे साथ नवीनीकरण नहीं करने जा रहे हैं,” सैम क्लब में प्रौद्योगिकी के उपाध्यक्ष पीट रोवे ने कहा और स्टोर सदस्य जिसका परिवार इस साल थैंक्सगिविंग के लिए कद्दू और पेकन पाई दोनों खरीद रहा है। “यह सुनिश्चित करना हमारे और हमारे मॉडल के लिए महत्वपूर्ण है।”

कद्दू पाई या पेकन पाई? इन व्यंजनों के साथ, आपको चुनने की ज़रूरत नहीं है।

हाल के वर्षों में, किराने की दुकानों में परिष्कृत कृत्रिम बुद्धि मॉडल आम हो गए हैं। महामारी और आपूर्ति-श्रृंखला की चुनौतियों से प्रेरित, यह किराने की खरीदारी के अनुभव को तेजी से बदल रहा है: एआई-संचालित शॉपिंग कार्ट से जो आपके द्वारा उठाए गए आइटम को स्वचालित रूप से पहचानता है, शेफ बॉट्स जो आपकी खरीद के आधार पर व्यंजन तैयार करता है।

किराना विशेषज्ञों के अनुसार, वृद्धि कारकों के संगम के कारण है। स्टोर्स के पास अब डेटा के पहाड़ों तक पहुंच है, जिसमें तीसरे पक्ष के दलालों और दुकानदार वफादारी कार्यक्रम शामिल हैं। कंप्यूटर प्रोसेसिंग पावर सस्ता और तेज है। मशीन लर्निंग मॉडल, सॉफ्टवेयर जो कंप्यूटर सीखने और अपने आप को अनुकूलित करने के लिए उपयोग करते हैं, उन्नत हो गए हैं। महामारी ने बड़ी भूमिका निभाई है।

सेंटर फॉर रिटेल एंड टेक्नोलॉजी के मुख्य कार्यकारी गैरी हॉकिन्स ने कहा कि पूर्व-महामारी के समय में, स्टोर इन्वेंट्री प्रबंधन, स्टाफिंग और भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए सॉफ्टवेयर का इस्तेमाल करते थे कि माल कब स्टॉक में होगा। हॉकिन्स ने कहा, लेकिन महामारी की चपेट में आने के बाद, “आपूर्ति श्रृंखला चरमरा गई, मांग आसमान छू गई” और किराना स्टोर तैयार नहीं थे और उन्हें स्मार्ट सिस्टम की जरूरत थी।

“यह सचमुच सभी मॉडलों को उड़ा दिया, क्योंकि वे पर्याप्त रूप से परिष्कृत नहीं थे,” उन्होंने कहा। “इतनी जल्दी, विशेष रूप से बड़े लोगों ने कहा: ‘हमें यहां कुछ बेहतर चाहिए।” ”

2019 के अप्रैल में, वॉलमार्ट ने एक इंटेलिजेंस रिसर्च लेबोरेटरी लॉन्च की, जहां कैमरों और सेंसर को एल्गोरिदम में तार दिया जाता है ताकि यह निगरानी की जा सके कि शेल्फ कैसे स्टॉक किए गए हैं। मार्च में, क्रॉगर ने एक एआई लैब लॉन्च की जहां तकनीक सब्जियों की ताजगी का ट्रैक रख सकती है। केचप निर्माता क्राफ्ट हेंज अब सुपर बाउल जैसे आयोजनों के लिए अपने उत्पादों की मांग को ट्रैक करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। अमेज़ॅन ने इस साल एक पूरी तरह से स्वचालित संपूर्ण खाद्य पदार्थ खोला जो ग्राहकों को कैशियर की आवश्यकता के बिना खरीदारी करने और बाहर जाने के लिए गहन-सीखने वाले सॉफ़्टवेयर का उपयोग करता है। (अमेज़न के संस्थापक जेफ बेजोस द वाशिंगटन पोस्ट के मालिक हैं)।

स्टार्ट-अप्स का भी विस्तार हुआ है। न्यूयॉर्क स्थित कैपर कार्ट एआई-ईंधन वाली शॉपिंग कार्ट बनाती है जो स्वचालित रूप से पहचानती है कि ग्राहक क्या उठाते हैं और उनकी जांच करते हैं। सिएटल का शेल्फ़ इंजन स्टोर को बताता है कि उसे प्रतिदिन कितने आइटम की आवश्यकता है। ऑस्ट्रेलिया में स्थित हिवरी के पास ग्रॉसर्स को सलाह देने के लिए एक मॉडल है कि उत्पादों को अलमारियों पर कहां रखा जाए।

हॉकिन्स ने कहा, “एआई लगभग हर तकनीक से संबंधित क्षमता में अपना रास्ता बना रहा है।”

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ओहियो के डेटन में 30 वर्षीय सैम क्लब के सदस्य डोमिनिक डी’ऑगस्टीनो ने कहा कि उन्हें नहीं पता था कि कंपनी कद्दू पाई की मांग की भविष्यवाणी करने के लिए इस तरह की परिष्कृत तकनीक का इस्तेमाल करती है।

हालांकि वह पकवान के प्रशंसक नहीं हैं, और छुट्टियों के लिए अपनी बहन के घर में कुछ भी नहीं लाएंगे – “एकमात्र पाई जिसे मैं वास्तव में पसंद करता हूं वह पिज्जा है,” उन्होंने कहा – डी’ऑगोस्टिनो चिंतित है, और कुछ हद तक चिंतित है, कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस तरह इस्तेमाल किया जाता है।

“यह डरावना है,” उन्होंने एक साक्षात्कार में कहा। “यह भी आकर्षक है।”

रोवे ने कहा कि सैम क्लब ने महामारी से कुछ समय पहले एआई का उपयोग करने का निर्णय लिया था। श्रृंखला ने अपने संचालन को निर्देशित करने के लिए सॉफ्टवेयर का इस्तेमाल किया, लेकिन लगा कि यह बेहतर हो सकता है।

पिछले वर्षों में, उदाहरण के लिए, रोवे ने कहा “हम बहुत सारे कद्दू पाई, बहुत सारे क्रोइसैन और वह पैदा करेंगे [would lead] अपने सहयोगियों के लिए अपना समय बर्बाद कर रहे हैं और साथ ही हमें इन्वेंट्री को फेंकना पड़ रहा है।

अब, कंपनी अपने द्वारा घर में बनाई जाने वाली हर चीज के लिए इन्वेंट्री का अनुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करती है, जैसे कि पाई और रोटिसरी चिकन। उनके पास “ऑटोनॉमस फ्लोर स्क्रबर्स” – या सेल्फ-ड्राइविंग रोबोट भी हैं – अलमारियों को स्कैन करने और कर्मचारियों को अलर्ट भेजने के लिए प्राथमिकता देते हैं कि डिलीवरी ट्रकों के आने पर सबसे पहले किन वस्तुओं को पुनर्स्थापित करने की आवश्यकता है।

रोवे ने कहा कि इससे स्टोर को मांग की भविष्यवाणी करने में 90 प्रतिशत से अधिक सटीक बनने में मदद मिली है, और वह चाहता है कि यह अधिक हो।

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एआई की अपील के बावजूद इसके जोखिम हैं। अरकंसास विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने कहा कि एल्गोरिद्म ग्राहक डेटा के ढेर को खत्म कर देता है, गोपनीयता के जोखिम को बढ़ाता है। इससे पक्षपात भी हो सकता है।

“यहां तक ​​​​कि अगर दौड़ या लिंग एआई एल्गोरिदम में औपचारिक इनपुट नहीं है,” उन्होंने लिखा, “एक एआई एप्लिकेशन अन्य डेटा से जाति / लिंग को लागू कर सकता है और इसका उपयोग विशिष्ट जनसांख्यिकीय के लिए ‘उच्च मूल्य’ के लिए कर सकता है।”

अन्य लोगों ने ध्यान दिया कि एआई एक सार्वभौमिक समाधान नहीं है, और स्टोर केवल प्रचार के साथ बनाए रखने के लिए फैंसी सॉफ़्टवेयर खरीदने में पैसे बर्बाद कर सकते हैं।

वॉलमार्ट की इंटेलिजेंस रिसर्च लैब के पूर्व मुख्य कार्यकारी अधिकारी माइक हैनराहन ने एक तकनीकी प्रकाशन में कहा, “आप एआई के चमकदार वस्तु तत्व के साथ अत्यधिक आसक्त नहीं हो सकते।” “वहाँ बहुत सारी चमकदार वस्तुएँ हैं जो ऐसी चीज़ें कर रही हैं जो हमें लगता है कि बड़े पैमाने पर अवास्तविक हैं और शायद, दीर्घकालिक, उपभोक्ता के लिए फायदेमंद नहीं हैं।”

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