La startup Telexistence, con sede en Tokio, anunció que implementará robots impulsados por la Inteligencia Artificial (IA) de NVIDIA para reabastecer los estantes de cientos de minimercados FamilyMart en Japón.
Hay 56,000 minimercados en Japón (el país con la tercera densidad más alta de todo el mundo). Alrededor de 16,000 pertenecen a FamilyMart. Telexistence tiene como objetivo ahorrar tiempo para estas tiendas delegando las tareas repetitivas (como recargar los estantes de las bebidas) a un robot, lo que permite al personal de venta minorista realizar tareas más complejas como interactuar con los clientes.
Es solo un ejemplo de lo que pueden hacer los robots de Telexistence, que se ejecutan en la plataforma robótica y de IA en el edge NVIDIA Jetson. La compañía también está desarrollando sistemas basados en IA para delegar la logística de depósitos a robots que ordenen y recojan paquetes.
«Queremos implementar la robótica en industrias que permiten la vida cotidiana de los humanos», dijo Jin Tomioka, CEO de Telexistence. «El primer espacio en el que abordamos esto es en los minimercados, una red enorme que apoya la vida cotidiana, especialmente en Japón, pero que se enfrenta a una escasez de mano de obra«.
La compañía, fundada en 2017, tiene planeado expandirse a los minimercados en los Estados Unidos, que también sufren una escasez de mano de obra en la industria de la venta minorista y donde más de la mitad de los consumidores dicen que visitan uno de las 150,000 minimercados del país al menos una vez al mes.
“La inteligencia artificial busca resolver algunos de los problemas más difíciles del mundo, brinda herramientas para desarrollar e implementar robots y otras máquinas autónomas que piensen por sí mismas, ayudando a diferentes sectores a una eficiente automatización”, destacó Marcio Aguiar, Director de NVIDIA Enterprise para Latinoamérica.
Los Robots de Telexistence Reabastecen los Estantes de FamilyMart (video)
Telexistence comenzará a implementar sus robots de reabastecimiento (llamados TX SCARA) en 300 tiendas FamilyMart en agosto. Su objetivo es llevar las máquinas autónomas a ubicaciones adicionales de FamilyMart, así como a otras grandes cadenas de minimercados, en los próximos años.
«El personal pasa mucho tiempo en la trastienda reabasteciendo los estantes, en lugar de estar interactuando con los clientes», dijo Tomioka. «La robótica como servicio permite que el personal pase más tiempo con los clientes».
TX SCARA se desplaza sobre un riel y cuenta con varias cámaras para escanear cada estante. Luego, usa la IA para identificar las bebidas que se están agotando y planificar su reabastecimiento. El sistema de IA puede reabastecer las bebidas de forma automática y correcta más del 98% de las veces.
En las raras ocasiones en que el robot ubica erróneamente una bebida o que esta se cae, no hace falta que los vendedores dejen sus tareas para poner de nuevo en funcionamiento al robot. En su lugar, Telexistence tiene operadores remotos preparados para resolver la situación rápidamente, quienes toman control manual a través de un sistema de realidad virtual que utiliza las GPU de NVIDIA para la transmisión de video.
Telexistence estima que un minimercado concurrido necesita reabastecer más de 1,000 bebidas al día. El sistema en el cloud de TX SCARA mantiene una base de datos de ventas de productos ordenada por nombre, fecha, hora y número de los artículos almacenados por los robots durante el funcionamiento. Esto permite a la IA priorizar qué artículos debe reabastecer primero en función de los datos de ventas anteriores.
IA en el Edge con NVIDIA Jetson
TX SCARA está conformado por varios modelos de IA. Un modelo de detección de objetos identifica los tipos de bebidas de una tienda para determinar cuál pertenece a qué estante. Se combina con otro modelo que ayuda a detectar el movimiento del brazo del robot, para que pueda recoger una bebida y colocarla con precisión en el estante entre otros productos. Un tercer modelo corresponde a la detección de anomalías: reconoce si una bebida se ha caído en el estante o fuera de este. Y otro modelo detecta qué bebidas se están agotando en cada estante.
El equipo de Telexistence utilizó redes neuronales previamente entrenadas y personalizadas como sus modelos básicos. Luego agrega datos sintéticos y datos tomados del mundo real a fin de ajustar las redes neuronales para su aplicación. El uso de un entorno de simulación para crear más de 80,000 imágenes sintéticas ayudó al equipo a aumentar su conjunto de datos, para que el robot pudiera aprender a detectar bebidas en cualquier entorno de color, textura o iluminación.
Para el entrenamiento de modelos de IA, el equipo se basa en una NVIDIA DGX Station. El robot en sí utiliza dos módulos integrados de NVIDIA Jetson: el NVIDIA Jetson AGX Xavier para el procesamiento de IA en el edge y el módulo NVIDIA Jetson TX2 para enviar datos de transmisión de video.
En cuanto al software, el equipo utiliza el SDK NVIDIA JetPack para la IA en el edge y el SDK NVIDIA TensorRT para la inferencia de alto rendimiento.
«Sin TensorRT, nuestros modelos no se ejecutarían lo suficientemente rápido como para detectar objetos en la tienda de manera eficiente», dijo Pavel Savkin, director de automatización de robótica de Telexistence.
Telexistence optimizó aún más sus modelos de IA utilizando el formato de punto flotante de precisión media (FP16) en lugar de la precisión única (FP32).
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