Возможности искусственного интеллекта по распознаванию лиц и объектов сегодня применятся уже не только для целей безопасности. Именно эта технология легла в основу прототипа робота-кассира.
При создании собственной системы распознавания блюд российские специалисты вначале внимательно ознакомились с международным опытом. В мире выделяют две ведущих компании, занимающихся распознаванием образов. Решения одного из лидеров рынка и легли в основу базы, используемой в сегодняшней системе. Но точность распознавания блюд была достаточно низкой, за год работы не удалось достичь более 70%, конечно, такой продукт нельзя было выпускать на рынок.
Точность работы нейросети необходимо было повысить. В компании Smart Meal Service увеличили штат сотрудников, пересмотрели архитектуру, разработали свое решение и, в конечном итоге, получили собственную уникальную нейросетевую технологию, которую сейчас активно развивают и поддерживают. Молодые российские программисты смогли создать высокоточное решение по распознаванию еды, аналогов которому нет во всем мире. Робот в буквальном смысле видит еду как человек и способен распознавать блюда с точностью более 98%.
В 2020 году компания Smart Meal Service предложила кейтеринговой компании «КорпусГрупп» внедрить в столовую Сбербанка робота-кассира Lunch Fast Pass. Это была первая версия аппарата, которая состоит из терминала, сенсоров и софта. Программное обеспечение включает в себя облачную память, устройство захвата изображений, устройство обработки данных, голосового помощника и многослойную нейронную сеть, являющуюся мозгом и сердцем LFP.
Отличительной особенностью LFP является скорость обслуживания – в 2–3 раза быстрее кассира. Не менее важно и наличие обширного функционала по интеграции с различными платежными системами. Робот-кассир интегрирован с R-keeper, Iiko, аппаратом оплаты с помощью карт, весами, системами идентификации гостей по Face ID, а также он может управляться голосом (бесконтактно), осуществлять голосовое сопровождение действий пользователя и контролировать мошенничество. Спектр возможных способов оплаты также велик: оплата по банковской карте, с помощью распознавания лица, оплата по RFID-картам, по QR-коду, с возможностью учета скидок и реализации любых программ лояльности.
Так, в столовой БЦ «Крылатские Холмы» робот-кассир распознает в общей сложности около 500 блюд из общего меню и меню бизнес-ланча. Гости подходят с подносом к терминалу, робот-кассир считывает блюда на подносе и показывает на экране их перечень и стоимость. Гостю остается только приложить карту для оплаты. Посетители также могут воспользоваться уже привычной для них программой лояльности Sodexo и оплатить обед с бонусного счета.
Процесс внедрения робота-кассира состоит из трех этапов: оцифровка меню и обучение нейросети, инсталляция ПО и робота-кассира на объекте, интеграция с существующими системами. Сам терминал устанавливается на точке клиента за 15–20 минут, сети обучаются в среднем за несколько недель в соответствии с цикличностью меню (то есть если меню в столовой заказчика повторяется каждые две недели, то и период обучения нейросети будет длиться две недели). При изменении блюд в меню робот-кассир дополнительно обучается в течение нескольких часов. При этом выгоду от замены двух обычных кассиров на робота владельцы кейтеринговых компаний, сетевых столовых, кулинарий и других заведений ощущают моментально.
Развитие технологии и процесс обучения нейросети совпали с периодом пандемии COVID-19. Объекты, на которых сотрудники уже начали вести съемку блюд, стали закрываться один за другим. В какой-то момент закрылись абсолютно все точки питания, и разработчики компании SMS имели лишь небольшой объем материала, отснятого не в лучшем качестве, на основе которого необходимо было выстраивать работу с искусственным интеллектом. Вместе с этим члены команды SMS постоянно сталкивались (и встречаются с этим до сих пор) с девиантным поведением со стороны работников столовой, которые переживали, что их труд заменят роботы. Но на самом деле, цель Smart Meal Service – создать профессию будущего и расширить функционал кассира, когда кассир – будет оператором робота, сможет обучать терминал новым блюдам, контролировать работу кухни с точки зрения соблюдения норм и критериев, будет сопровождать внедрение прочих высоких технологий. Ведь по большому счету роботы не смогут заменить людей в одночасье и отрасль общественного питания в целом не может перестроиться мгновенно, передав человеческий функционал машинам, но мы однозначно уже находимся на этапе совместной работы человека и искусственного интеллекта.
Хотя, на первый взгляд, все люди едят примерно одинаковую еду и гречка всегда останется гречкой, но компания SMS работает с разными сегментами: с производственными столовыми с небольшим редко меняющимся меню, с сетевыми кафе-столовыми, в которых большое и редко меняющееся меню, а также с элитными столовыми, в которых очень большое меню, которое часто меняется, и у каждого есть свои запросы, особенности и т. д. Так, например, иногда приходится встречаться с очень старыми версиями кассового ПО, работающем на системе DOS, с которыми технически невозможно выполнить интеграцию, и тогда мы просим заказчика обновить систему.
На первом же объекте роботу-кассиру пришлось столкнуться с решением достаточно сложных задач – обслуживать большой поток людей, распознавать очень большое и часто обновляющееся меню, учитывать существование специальных предложений (дотаций). Потребовались дополнительные интеграции с бонусной программой «Спасибо».
В реализации бонусных программ также возникают нюансы, которые приходится решать по пути, например, выполнить интеграцию с программой лояльности на базе софта заказчика или придумать решение для считывателя QR-кода, который иногда передает неверную информацию.
Необходима была адаптация системы для обслуживания салат-бара. Салат роботу распознать часто намного сложнее, чем первое или второе блюдо, так как ингредиенты на тарелке располагаются хаотично, в связи с этим есть свои особенности в обучении нейросети, которые мы не можем раскрыть, так как это конфиденциальная информация.
Нейросеть работает безошибочно. Робот строго сравнивает блюдо с эталоном и таким образом контролирует качество его подачи. При этом если терминал LFP увидит блюдо, в приготовлении которого были допущены погрешности, например по форме, то программа предоставит опцию выбора между несколькими схожими вариантами, заранее понимая тип продукта. Но при соблюдении простых условий со стороны кейтерингового оператора или собственного производства такие ситуации возникают в минимальном количестве случаев. Разработчик говорит о 98% корректности при распознавании заказа на подносе, а точность распознавания отдельных блюд – значительно выше.
За три года существования компании Smart Meal Service технология, на основе которой работает робот-кассир, все еще остается уникальной во всем мире. Так как робот распознает именно еду, а не тарелки или мономеню, как у многих других конкурентов, которые обучают нейросеть видеть в глубокой тарелке первое блюдо, а в плоской – второе блюдо. Робот-кассир же распознает второе блюдо, даже если его положить в чашку, что делает технологию намного более сложной и в то же время точной. А если прикрыть круассан салфеткой, то робот увидит факт мошенничества, здесь работает отдельная нейросеть, которая обнаруживает перекрытия, решает антифрод-задачи. Терминал обмануть не получится в любом случае.
Нейросеть также может точно установить личность человека для оплаты заказа по лицу. Как ранее говорилось, робот-кассир может провести оплату заказа, используя систему распознавания пользователя по RFID-карте или лицу (робот узнает человека исходя из имеющейся базы фотографий сотрудников конкретного предприятия). Точность определения личности при этом 99,99%, в том числе благодаря специальной системе антиспуфинг, в задачу которой входит проверка идентификатора на принадлежность к «живому» пользователю, что позволяет к тому же избежать мошенничества.
Фудтех-решения от компании Smart Meal Service позволили кейтеринговым операторам снизить издержки, при этом усовершенствовать систему контроля подачи блюд, увеличить лояльность клиентов и поднять средний чек. Внедрение продуктов от SMS помогло улучшить клиентский путь, бизнес-процессы и одновременно охватить основные технологические тренды в подходе к обеспечению едой (анализ предпочтений и поведения гостей ресторана, ориентация на бесконтактное взаимодействие клиента с сотрудниками ресторана, применение умных торговых автоматов и т. д.).
Разработанная компанией Smart Meal Service автономная кассовая система Lunch Fast Pass уже не первый год активно используется кейтеринговым оператором «КорпусГрупп», а также мировым лидером, специализирующимся на оказании услуг производственно-хозяйственного аутсорсинга, – Sodexo. В ближайшем будущем планируется полная роботизация процессов в заведениях общепита партнеров.
В компании есть специально разработанная финансовая модель расчета экономических эффектов, она есть на сайте компании в открытом доступе, и любой потенциальный заказчик может сделать предварительный расчет.
В столовой Сбербанка экономический эффект был виден сразу и уже в первый месяц штат работников кассы сократился на одного человека. Кроме того, были устранены очереди, а время обслуживания гостей сократилось с 3–4 мин до нескольких секунд. За август 2020 г. – февраль 2021 г. (за 7 месяцев) заказчик сэкономил 171 тыс. руб. за счет использования одного робота-кассира, а прогнозируемая экономия расходов за период с марта 2021 г. по апрель 2023 г. (за 27 месяцев) составит 1,39 млн руб.
«Мы рады, что наш робот-кассир пережил этап начальной стадии разработки, мы ушли от всех технологических рисков, сделали уже несколько версий промышленного дизайна и теперь можем гарантированно создавать уникальную ценность для наших заказчиков, оптимизируя клиентский путь и создавая wow-эффект».
Также о внедрении робота-кассира Lunch Fast Pass читайте в материале в разделе «Цифробанк».
