Há 25 anos a Amazon utiliza o machine learning em suas soluções, operando centenas de serviços para atender seus clientes”. Foi com essa frase que Werner Vogels, PhD e Diretor de Tecnologia da Amazon, subiu no Altice Arena, palco do Web Summit 2019. Ele completou dizendo que “a Amazon não é uma loja, mas uma empresa de tecnologia fundada por cientistas da computação, que pensaram e criaram formas para se comercializar livros online há 25 anos. E vejam onde ela está hoje”, brincou.
Segundo Vogels, todas as tecnologias usadas pela Amazon foram desenvolvidas dentro de casa. Muitas, inclusive, estão disponíveis para o mercado através da WS — ou Amazon Web Services, divisão de infraestrutura de TI destinada a empresas via serviços web. “Construímos soluções utilizando machine learning em torno dos dados já captados ao longo destes 25 anos. Os aplicamos de forma que prestem um serviço cada vez melhor e mais ágil para aos nossos clientes e parceiros”.
Os engenheiros que trabalham com inteligência artificial, segundo ele, juntam-se a outras equipes para criar tecnologias inovadoras. Entre elas, chatbots, arquiteturas de redes neurais, reconhecimento de voz, compreensão de idiomas, entre outras. Tudo suportado por machine learning. “São milhares de funcionários dedicados à investigação da inteligência artificial. Ao longo dos anos, entregamos tanta inovação, que nos tornamos uma das grandes forças e referências do machine learning,” afirmou Vogels.
Ouvindo os clientes
Os algoritmos, no caso, entendiam quem eram os clientes e ofereciam o que eles queriam e precisavam. A loja online passou a considerar a sazonalidade de compras, o tipo de produto mais adequado (de acordo com cada cultura), as tendências de consumo de acordo com novos fatos ou influências midiáticas, entre diversas outras variáveis.
A empresa vende milhões de encomendas por ano e entrega em 185 países. Tudo isto é gerido por tecnologia baseada em machine learning. Todos os produtos são são analisados pela tecnologia, de acordo com Vogels — de sacos plásticos a televisões de alta resolução. O sistema olha para a elasticidade de preço, produtos que não vendem… Até mesmo a procura sazonal ou regional entra na análise. “É possível prever a venda de produtos nunca vendidos, ou as tendências para as datas específicas, como Halloween, sugerindo o que está na moda”, explicou.
Machine learning e a logística
O aperfeiçoamento do sistema por meio do machine learning também resolveu obstáculos logísticos. Resolveu questões como entregar produtos em tempo cada vez menor em todo o mundo — chegando a menos de um dia, a partir da identificação CDs mais próximos.
Entregas por drones
Ele avisou que, em breve, a Amazon começará a entregar as compras dos clientes em menos de meia hora em algumas cidades. Esta meta só será possível de atingir com o lançamento de drones. Eles servirão como meio de transporte das encomendas de até 3 quilos, a clientes que estiverem em um raio de 30 km do CD mais próximo. Apesar da novidade, Vogels não informou uma data de lançamento — apenas disse que “os testes estão bem avançados”.
“Nossa maior preocupação neste momento é com a segurança. Para as entregas serem bem-sucedidas, precisamos de sensores múltiplos. Eles identificarão qualquer obstáculo no meio do caminho, sejam estáticos ou móveis”, disse. A preocupação faz sentido, uma vez que existe uma infinidade de objetos das mais diversas características, na rota do drone. “No ambiente urbano, alguns deles são mais difíceis de identificar, como fiação elétrica e até linhas de pipa”, ressaltou.
Previsibilidade Prime
Com o sistema de deep learning consegue-se uma maior previsão, utilizando redes neurais para obter maior assertividade. Vale lembrar que a Amazon investe pesado na criação de sistemas de entrega, desde a “imediata”, como em dois dias — seja por mar, terra ou ar. O objetivo é tornar o serviço Prime cada vez mais rápido. “Estamos trabalhando em sistemas para entregar encomendas de até 15 quilos em 15 minutos, num raio de 15 milhas”.
Os desafios, segundo ele, estão sendo vencidos com machine e deep learning, tecnologias utilizadas há mais de duas décadas. Nesta fase, precisam desenvolver sensores para reconhecerem o terreno — por meio de segmentação de imagem, redes neurais e fototelemetria.
Fonte : ecommercebrasil.com.br