“Quando Amazon si rompe le scatole”

Amazon si sta dando da fare per ridurre gli sprechi negli imballaggi. Per questo si è affidata all’intelligenza artificiale e ai sistemi di apprendimento informatici, altrimenti noti come machine learning systems.

Questo approccio, combinato all’analisi del linguaggio naturale e alla visione artificiale, ha consentito ad Amazon di ottimizzare la scelta dell’imballaggio a partire dalle caratteristiche dei singoli prodotti. Come prima cosa, un software intelligente è stato familiarizzato con milioni di prodotti già recapitati. L’imballaggio di questi oggetti era giunto integro a destinazione, preservando l’integrità del loro contenuto. Successivamente, i tecnici di Amazon hanno familiarizzato il software con milioni di prodotti che, a causa del tipo di imballaggio scelto al momento della spedizione, non erano giunti integri a destinazione.

Questo approccio è stato integrato con l’analisi del linguaggio usato per descrivere i prodotti in vendita. Per esempio, le parole “alimentari”, “ceramica” e “vetro” sono state etichettate come campanelli d’allarme. Quando la descrizione di un prodotto conteneva queste parole, il software rispondeva selezionando un imballaggio rigido e imbottito.

In una fase successiva, l’analisi del linguaggio naturale è stata integrata con la visione artificiale, intesa come la capacità, da parte di computer debitamente programmati, di riconoscere oggetti tridimensionali a partire da immagini in 2D.

Grazie a questo approccio integrato, il peso dell’imballaggio medio è diminuito del 36%. Un’ottimizzazione che, negli ultimi sei anni, ha consentito di risparmiare più di due miliardi di scatole di cartone ondulato.

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