Amazon India a révélé son intention de mettre au point des solutions de calibrage et d’emballage pour les fruits et légumes en exploitant la puissance de l’apprentissage automatique (ML).
Lors de l’événement Amazon Smbhav d’Amazon Inde, Rajeev Rastogi, vice-président d’Amazon Inde (apprentissage automatique), a déclaré que l’entreprise prévoyait de développer une machine de calibrage et d’emballage automatique basée sur un tapis roulant.
« Nous construisons une solution de classement basée sur la vision par ordinateur pour des produits tels que les oignons et les tomates », a déclaré M. Rastogi.
« L’approche basée sur la vision par ordinateur analyse les images produites pour détecter les défauts tels que les coupures, les fissures, les dommages dus à la pression, etc. et peut effectuer des millions d’évaluations par jour à un coût bien inférieur à celui de toute autre méthode. »
Rastogi a déclaré que la machine réduira les coûts de classement de 78 pour cent par rapport au classement manuel, en tirant parti du matériel et du ML pour emballer les produits dans des catégories de qualité prédéterminées.
« La qualité est l’un des facteurs clés des décisions d’achat de fruits et légumes, et un facteur essentiel de la satisfaction du client », a expliqué M. Rastogi.
« Le fait que des humains classent la qualité des fruits et légumes en examinant manuellement chaque pièce individuelle du produit – chaque tomate ou chaque oignon – n’est pas extensible à des millions d’évaluations de qualité par jour. »
La solution d’Amazon est également prévue pour utiliser des capteurs à infrarouge proche et pour détecter des attributs tels que la douceur et la maturité, selon Rastogi.
