Вскоре за товарами в продуктовых магазинах будет следить искусственный интеллект. Стартап Wasteless решил взяться за проблему лишних продуктов, используя для этого машинное обучение.
Изобилие товаров в современных продуктовых магазинах имеет обратную сторону, о которой многие не знают и не задумываются. По оценкам Министерства сельского хозяйства США, в этой стране 30-40% продуктов питания, выпущенных на рынок, попадают на свалки. И там они становятся одной из основных причин повышения уровня парниковых газов на нашей планете.
Wasteless разработала систему на базе ИИ для автоматического снижения цен на скоропортящиеся товары на полках магазинов. Чем ближе будет дата истечения срока годности того или иного товара, тем ниже будет его цена.
Wasteless работает над своим ПО с 2016 года и уже готова опробовать его в магазинах Metro. Первоначально система появится в Metro Makro в Польше, а затем выйдет и на другие рынки.
По заверению Wasteless, её система позволит сократить количество отходов в продуктовых магазинах минимум на 40%, а в ближайшие несколько лет компания рассчитывает увеличить этот показатель до 80%.
Само собой, система снижения цены в зависимости от срока годности может быть основана на простейших алгоритмах без всякого ИИ. Но Wasteless предлагает более гибкий инструмент. В частности, система анализирует в том числе изменение спроса на тот или иной товар при тех или иных скидках. Таким образом, ИИ может позволить не снижать цену до минимально возможной, если увидит, что спрос на продукт и так хорошо вырос после первого раунда скидок.

Как я обустроил домашнюю YouTube-студию: iPhone, пара светильников и OBS
В Индии состоялся релиз Poco X8: аккумулятор на 9000 мАч и защита IP69K за 320 долларов
Lenovo представила мини-ПК ThinkCentre X Ultra с Ryzen AI Max+ PRO 495 за 3100 евро
SpaceX предлагает 50% скидку на безлимитный Starlink у своих дата-центров: максимальная скорость за $65
Упоминания нейрослопа в соцсетях выросли почти в 20 раз
Росатом освоил производство сверхчистого германия для полупроводниковых детекторов
Кэш, нагрузка и ловушка средних значений: почему storage-бенчмарки вводят в заблуждение
64% россиян поддерживают маркировку ИИ-контента