Yeni bir prototip hassas nesneleri tespit edip güvenli bir şekilde paketleyebiliyor.
Geçtiğimiz on yıl boyunca, irili ufaklı marketlerde alışveriş yapanlar, ürünleri taramak ve tartmak için gereken insan kasiyer sayısını azaltan otomatik otomatik ödeme istasyonlarına alıştı. Alışveriş yapanlar ise market alışverişlerini taramak, ölçmek ve poşetlemekle görevlendirildi. Kendi kendine ödeme teknolojisinin kullanımı artmış olsa da, daha kısa kuyruklar vaadini büyük ölçüde yerine getirmemesine rağmen, kurulumların insan çalışanların yerini aldığını iddia eden eleştirmenlerin sayısı da artmıştır.
Market alışverişi için bu otomatikleştirilmiş model, taranan ürünleri poşetlere yerleştirmek için döngünün sonunda hala bir insana ihtiyaç duyuyor, ancak bu değişebilir. MIT’nin Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı’ndaki (CSAIL) araştırmacılar, meyve, cips ve çorba kutuları gibi yaygın market ürünlerini doğru bir şekilde tanımlayıp poşetleyebildiğini söyledikleri yeni bir yapay zeka destekli, yumuşak elli robot sistemi geliştirdiler. Özel olarak tasarlanmış bir algoritma, robotun hassas ürünleri ezilmelerini önlemek için ayırmasına da yardımcı oluyor. Sonuç: standart yiyeceklerden oluşan bir torbayı güvenli bir şekilde paketleyebilen prototip bir robot. Böyle bir sistemin geleneksel insan poşetçiyi gerçekten geliştirip geliştirmeyeceği hala pek olası görünmüyor.
Bilgisayar görüşü ve nazik parmaklar robotun hassas yiyecekleri ayırmasına yardımcı oluyor
Araştırmacılar, bu hafta IEEE Explore’da yayınlanan yeni bir makalede, uygun bir şekilde “RoboGrocery” olarak adlandırılan çok modlu, kavrayıcı robot sistemlerini detaylandırdılar. Bilgisayarla görme teknolojisiyle donatılmış bir RGB-D kamera, robotun bir taşıma bandı üzerinde kendisine yaklaşan öğeleri tanımlamasına ve toplam boyutlarını tahmin etmesine olanak tanıyor. Bu ilk tahmin, robotun her bir öğeyi nereden alacağını belirlemesine yardımcı oldu.
Öğeler robota ulaştığında, robot onları almak için parmak benzeri yumuşak tutucular kullanıyor. Tutuculara yerleştirilen basınç sensörleri, robotun eşyayı hissetmesini ve hassas olup olmadığına karar vermesini sağlıyor. Son olarak, yerleşik bir yapay zeka algoritması, her bir öğeye bir “incelik puanı” atamasına yardımcı olur. Meyve veya cips gibi yüksek puan alan ürünler bir kenara konurken, çorba kutuları veya mısır gevreği gibi daha az hassas ürünler hemen torbalanır. Daha sert ürünler paketlendikten sonra robot geri dönüyor ve ezilmelerini veya başka bir şekilde hasar görmelerini önlemek için hassas ürünleri en üste yerleştiriyor.
Yukarıdaki videoda robotun bir demet üzüm ve bir kap Trader Joe’s kabartma tozunu kavradığı görülüyor. Konveyör banttan aşağıya doğru yuvarlanan üzümler gösterildiğinde, robotun kavrayıcıları hiçbirini patlatmadan ya da zedelemeden meyveleri hızla yukarıya doğru kaydırdı. Üzümleri bir süre tuttuktan sonra, robot onları hassas ürünler için tasarlanmış güvenli bir alana yerleştirdi. Bir kutu kabartma tozu ise hemen market poşetine yerleştirildi.
Tutucuların üzerindeki dokunsal sensörler, sertliklerini belirlemek için tüm nesnelere basınç uyguladı. Üzümler hafifçe deforme olmuş gibi görünen nesnelerin daha narin olduğu belirleniyor. Bu, en azından teoride, robotun bir kutu Lucky Charms ile aynı tutuşla peltemsi bir domatese tutunmaması gerektiği anlamına geliyor. Araştırmacılar, bu çoklu algılama modalitelerinin (görüş ve basınç) kullanımının birbirini tamamladığını ve “bir nesnenin malzemesinin özelliklerinin doğru ve zamanında anlaşılmasını sağladığını” söylüyor.
CSAIL Direktörü Daniela Rus, “O gün için ihtiyacınız olan tüm yiyecekleri almanıza ve paketlemenize yardımcı olmak için sizinle yan yana çalışan yardımsever robotlardan oluşan bir ekip hayal edin” dedi. “İşte biz burada böyle bir geleceğe olanak sağlıyoruz.”
Bu bir robot paketleyici yaratmaya yönelik ilk girişim değil. Covariant firmasının yaptığı gibi daha önce yapılan gösteriler, makinelerin bilgisayar görüşü ve emme benzeri bir kol kullanarak öğeleri tanımlayıp farklı bölme alanlarına yerleştirebildiğini göstermişti. Amazon tarafından kullanılanlar da dahil olmak üzere diğer robotlar paketleri kutulama konusunda zaten başarılılar, ancak genellikle nesnelerin hassasiyetini belirlemek yerine öncelikle hıza odaklanıyorlar. MIT araştırmacıları, RoboGrocery ünitelerinin yumuşak el-robotiği ve yapay zeka karar verme özel kombinasyonunun onu diğerlerinden ayıracağına inanıyor. Sistem üzerinde yapılan bir testte araştırmacılar, robotlarının aynı dokunsal sensörlere sahip olmayan başka bir robota kıyasla eşyalara dokuz kat daha az zarar verdiğini söylüyor.
CSAIL Direktörü Daniela Rus yaptığı açıklamada, “[RoboGrocery’nin] ürünleri değerlendirme, inceliklerini belirleme ve hasara yol açmadan verimli bir şekilde paketleme yeteneği, onu geleneksel robotik paketleyicilerden ayırıyor” dedi.
Kendi kendini kontrol eden teknoloji şimdiye kadar vaatlerini yerine getiremedi
Torbalama robotu henüz araştırma aşamasında ve ticari kullanıma hazır olmasa da araştırmacılar, daha otomatik bir alışveriş deneyimi yaratmak için mevcut kendi kendine ödeme veya “kasiyersiz” teknolojiyle birlikte kullanılabileceği bir yol öngörüyor. Tüketicilere kendi market alışverişlerini fiyatlandırma görevi veren kendi kendine ödeme sistemlerinin geçmişi 1980’lerin sonlarına kadar uzanıyor, ancak ABD’de ancak son on yılda büyük bir ilgi görmeye başladı. Gıda Endüstrisi Birliği’nin bir raporuna göre 2021 yılında tüm market işlemlerinin neredeyse %30’u kendi kendine ödeme şeritlerinden yapıldı. Bu, sadece üç yıl önceki miktarın iki katından daha fazla. Bugün, Whole Foods, Kroger, Walmart, Target, CVS ve diğer birçok yaygın perakendecide kendi kendine ödeme sistemlerinin çeşitli biçimleri bulunabilir.
Bu otomatik sistemler tüketiciler ve market işletmecileri için bir kazan-kazan olarak sunuldu. Müşteriler için kendi kendine ödeme, uzun bekleme sürelerini hızlandırmayı vaat ediyordu. Bu arada bakkal sahipleri, birden fazla insan tarayıcı yerine makineleri denetlemekle görevli bir veya iki kişi koyarak işgücü maliyetlerini radikal bir şekilde azaltabilirdi ve çoğu zaman da azalttı. Ancak bu vizyonların hiçbiri tam olarak amaçlandığı gibi gerçekleşmedi.
Bazı müşterilerin makineleri kullanırken yardıma ihtiyaç duyması nedeniyle marketler hala uzun kuyruklarla dolu. Alkol gibi kısıtlı ürünler de benzer şekilde bir insan personelin satın alma işlemine manuel olarak müdahale etmesini gerektiriyor. Ve tüketiciler sistemleri kullanmak istediklerinde bile, kiosklarla ilgili teknik sorunlar nedeniyle birden fazla şeridin kapalı olduğu ve çözülmesi zaman alabilen sinir bozucu bir durumla karşı karşıya kalıyorlar. Bu şikayetler nadir değildir. Araştırma firması Raydiant tarafından ABD’deki marketlerde 2021 yılında yapılan bir ankete göre, alışveriş yapanların %67’si kendi kendine ödeme sisteminin arızalandığını bildiriyor.
Bakkallar için işçilik maliyetinden sağlanan tasarruf, kendi kendine ödeme sisteminin sürekli bakım ve onarım ihtiyacı nedeniyle kısmen azalıyor. İnsan gözetiminin eksikliğinin de sıradan hırsızlık olaylarında büyük bir artışa yol açtığı bildiriliyor. Son raporlar, otomatik ödeme sistemlerinin mağaza hırsızlığını daha kolay ve daha yaygın hale getirebileceğini gösteriyor. Bazı şirketler bunu fark etmeye başladı. Geçen yıl Walmart’ın New Mexico’daki bazı mağazalarında otomatik ödeme sistemlerini kaldırdığı bildirildi. Bu arada Costco, otomatik makineleri yönetmek için daha fazla personel ekleyeceğini duyurdu. Birleşik Krallık’ta bir süpermarket zinciri olan Booths bir adım daha ileri giderek 28 mağazasının 26’sında otomatik ödeme seçeneklerini kaldırdı.
Booths Genel Müdürü Nigel Murray daha önce BBC’ye verdiği bir mülakatta, “Müşterilerimiz bize zaman içinde mağazalarımızdaki otomatik ödeme makinelerinin yavaş, güvenilmez ve kişiliksiz olduğunu söylediler” demişti.
Torbalama robotlarının uygulanabilir bir seçenek olarak görülmesi için verimlilik ve düşük arıza oranlarına ihtiyacı olacak
Otomatik ödeme sistemlerine karşı artan hayal kırıklıkları ve direnç, poşetleme robotlarının gerçekten anlamlı bir yer edinmesini daha da zorlaştırabilir. Halihazırda arızalı ya da hizmet dışı otomatik ödeme hatlarına öfke duyan market müşterilerinin aynı öfkeyi poşetleri paketlemeye çalışan bir makineye de uyguladığını hayal etmek zor değil. Bu robotların başarılı olabilmesi için poşetleri bir insandan daha hızlı ve daha verimli bir şekilde, ancak son derece düşük bir hata oranıyla paketlemesi gerekecektir. Alışveriş yapanlar evlerinde alışveriş paketlerini açtıklarında bir robotun yumurtalarını kırdığını ya da domatesi sosa dönüştürdüğünü fark ederlerse, gelecekteki alışverişlerinde makineye güvenmeleri pek olası değildir.
Yine de, tıpkı daha önce self-checkout uygulamasında olduğu gibi, geleceğin poşetleme robotları da market zincirleri için zaten azalan insan istihdamında maliyetleri azaltmanın bir başka yolu olarak cazip görünebilir.
*Bu yazı Can grocery-bagging robots make self-checkout less of a pain? başlıklı yazıdan çevrilmiştir.
