यहाँ बताया गया है कि अमेज़न बारकोड को ख़त्म क्यों करना चाहता है

अमेज़ॅन एक कैमरा सिस्टम विकसित कर रहा है जो बारकोड के उपयोग को खत्म करने की योजना के हिस्से के रूप में, अपने गोदामों में कन्वेयर बेल्ट के नीचे बहने वाली वस्तुओं की पहचान और निगरानी करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करता है। मल्टी-मॉडल पहचान नामक प्रणाली, वर्तमान में स्पेन और जर्मनी में सुविधाओं में उपयोग में है और पैकेजों को संसाधित करने में लगने वाला समय पहले ही कम कर दिया है। हालाँकि, यह तकनीक बारकोड को तब तक पूरी तरह से प्रतिस्थापित नहीं करेगी जब तक कि अमेज़ॅन की आपूर्ति करने वाली बाहरी कंपनियां भी इसे नहीं अपनाती हैं। अमेज़ॅन की एआई टीम को उम्मीद है कि अंततः सिस्टम को रोबोट में शामिल किया जाएगा जो वस्तुओं की पहचान करेगा और उठाएगा।

रोबोट भविष्य हो सकते हैं, लेकिन रोबोटिक हथियार स्पष्ट रूप से अच्छे पुराने बारकोड का उपयोग करने में अच्छे नहीं हैं। बारकोड को ढूंढना कठिन हो सकता है और इसे अजीब आकार के उत्पादों पर चिपकाया जा सकता है, रोबोट बहुत अच्छी तरह से समस्या का निवारण नहीं कर सकते हैं। 

परिणामस्वरूप, अमेज़ॅन ने शुक्रवार को कहा कि उसकी बारकोड को ख़त्म करने की योजना है। 

एक कंप्यूटर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अमेज़ॅन गोदामों में वस्तुओं की तस्वीरों का उपयोग करते हुए, ई-कॉमर्स दिग्गज ने एक कैमरा सिस्टम विकसित किया है जो कन्वेयर बेल्ट के नीचे एक-एक करके बहने वाली वस्तुओं की निगरानी कर सकता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे उनकी छवियों से मेल खाते हैं। आखिरकार, अमेज़ॅन के एआई विशेषज्ञ और रोबोटिस्ट इस तकनीक को रोबोट के साथ जोड़ना चाहते हैं जो वस्तुओं को उठाते और घुमाते समय उनकी पहचान करते हैं। 

बर्लिन में अमेज़ॅन के कंप्यूटर विज़न समूह में एक व्यावहारिक विज्ञान प्रबंधक नॉनटास एंटोनकोस ने कहा, "इस समस्या को हल करना, ताकि रोबोट वस्तुओं को उठा सकें और बारकोड को खोजने और स्कैन करने की आवश्यकता के बिना उन्हें संसाधित कर सकें, मौलिक है।" "इससे हमें ग्राहकों तक पैकेज अधिक तेज़ी से और सटीक रूप से पहुंचाने में मदद मिलेगी।"

सिस्टम, जिसे मल्टी-मोडल आइडेंटिफिकेशन कहा जाता है, जल्द ही बारकोड को पूरी तरह से बदलने वाला नहीं है। अमेज़ॅन गोदामों में उत्पादों को तब तक बारकोड की आवश्यकता होगी जब तक बाहरी कंपनियां जो उन्हें बनाती और भेजती हैं, स्टॉक की पहचान करने और ट्रैक करने के लिए तकनीक पर निर्भर रहती हैं। अमेज़ॅन की नई प्रणाली वर्तमान में बार्सिलोना, स्पेन और हैम्बर्ग, जर्मनी में सुविधाओं में उपयोग में है, कंपनी ने कहा कि यह पहले से ही वहां पैकेजों को संसाधित करने में लगने वाले समय को तेज कर रही है। प्रौद्योगिकी को अमेज़ॅन के व्यवसायों में साझा किया जाएगा, इसलिए यह संभव है कि आप एक दिन इसका एक संस्करण होल फूड्स या किसी अन्य अमेज़ॅन-स्वामित्व वाली श्रृंखला में इन-पर्सन स्टोर्स के साथ देख सकें।

अमेज़ॅन ने अन्य उत्पादों में कंप्यूटर विज़न का निर्माण किया है। आप इको शो स्मार्ट डिस्प्ले से पूछ सकते हैं, "एलेक्सा, मेरे हाथ में क्या है?" घर के आसपास की वस्तुओं को पहचानने में सहायता प्राप्त करने के लिए। इस सुविधा को शो एंड टेल कहा जाता है और इसे दृष्टिबाधित लोगों को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया था। उदाहरण के लिए, स्मार्ट फोन निर्माताओं और सोशल मीडिया कंपनियों ने कैमरा और फोटो ऐप्स में एआई फीचर्स को भी शामिल किया है, जिससे फोटो स्वचालित रूप से वर्गीकृत हो जाती हैं। 

अमेज़ॅन का कहना है कि सिस्टम जिस समस्या को दूर करता है - ग्राहकों को भेजे जाने वाले लाइन में गलत आइटम आना - ऐसा अक्सर नहीं होता है। लेकिन एक ही गोदाम में एक दिन में कितनी वस्तुओं की प्रक्रिया होती है, इस पर विचार करते समय कभी-कभार होने वाली गलतियाँ भी महत्वपूर्ण मंदी का कारण बनती हैं।

अमेज़ॅन के एआई विशेषज्ञों को उत्पादों की छवियों की एक लाइब्रेरी बनाकर शुरुआत करनी पड़ी, कुछ ऐसा जो कंपनी के पास इस परियोजना से पहले बनाने का कोई कारण नहीं था। छवियों के साथ-साथ उत्पादों के आयामों के बारे में डेटा ने एल्गोरिदम के शुरुआती संस्करणों को फीड किया, और कैमरे मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए लगातार वस्तुओं की नई छवियों को कैप्चर करते हैं।

पहली बार उपयोग किए जाने पर एल्गोरिदम की सटीकता दर 75% और 80% के बीच थी, जिसे अमेज़ॅन ने एक आशाजनक शुरुआत माना। कंपनी का कहना है कि सटीकता अब 99% पर है। सिस्टम को शुरुआती दिक्कत का सामना करना पड़ा जब वह रंग के अंतर को पकड़ने में विफल रहा। प्राइम डे प्रमोशन के दौरान, सिस्टम इको डॉट्स के दो अलग-अलग रंगों के बीच अंतर नहीं कर सका। पैकेजों के बीच एकमात्र अंतर एक छोटा सा बिंदु था जो या तो नीला या ग्रे था। कुछ सुधारों के साथ, पहचान प्रणाली अब अपनी रेटिंग के लिए विश्वास स्कोर प्रदान कर सकती है जो केवल उन वस्तुओं को चिह्नित करती है जिनके बारे में यह सुनिश्चित है कि वे गलत हैं।

अमेज़ॅन की एआई टीम का कहना है कि लोगों द्वारा संभाले जा रहे उत्पादों का आकलन करने के लिए मल्टी-मोडल पहचान प्रणाली को ठीक करना एक चुनौती होगी, यही कारण है कि अंतिम लक्ष्य इसके बजाय रोबोटों को संभालना है।