Приобретение мебели может стать настоящим мучением. Это и измерение площади помещения для определения того, какая мебель может подойти, а какая нет, и сравнение различных цветов и фактур с помощью крошечных образцов тканей, и т.д. Более того, даже после завершения трудоемкого процесса покупки многие покупатели разочаровываются в только что приобретенной мебели, когда видят ее в своей комнате.
Еще больше полезностей про нейросети - в моем хобби-блоге про нейросети в Телеграм.
Нью-йоркская компания LexSet.ai, специализирующаяся на создании искусственного интеллекта, хочет сделать процесс покупки мебели таким же простым и увлекательным, как игра в детскую видеоигру. Она предлагает подключаемый дизайнер интерьера на базе искусственного интеллекта, который "анализирует ваш дом, идентифицирует предметы в вашем помещении вплоть до уровня SKU, предоставляет персональные рекомендации по товарам, оптимизированным для вашего помещения и отражающим ваш вкус".
B2B-решение LexSet предназначено для розничных продавцов мебели и товаров для дома. Благодаря интегрированному API LexSet приложение для покупки мебели может идентифицировать объекты в видоискателе камеры смартфона и искать в его каталоге рекомендуемые предметы обстановки на основе таких элементов, как названия, теги, категории и стили. Затем приложение измерит пространственные отношения в сцене и с помощью дополненной реальности покажет, как различные товары будут выглядеть в реальном пространстве пользователя.
Подбор продуктов и рекомендации не являются новыми функциями искусственного интеллекта - Alibaba и Google уже включили общий поиск по изображениям, позволяющий клиентам находить изображения или продукты с похожими характеристиками. Однако LexSet "невероятно сфокусирована на доме и офисах", как сказал Synced соучредитель и генеральный директор компании Лесли Оливер Карпас. "Мы единственные, кто работает именно в мебельном пространстве, вплоть до уровня комплектации".
В настоящее время LexSet полностью сконцентрирован на своей универсальной системе компьютерного зрения, которая обнаруживает мебель и отражает результаты работы с элементами. Первым шагом стал доступ к базам данных различных крупных мебельных брендов для сбора данных о мебели, в частности, файлов 3D CAD (computer aided design).
Затем эти файлы были преобразованы в обучающие данные с использованием процедурных алгоритмов, аналогичных широко используемым в кинопроизводстве, для генерации цветов и реалистичных текстур и нанесения их на объект, а также CGI для моделирования различных фонов, условий освещения и углов обзора.
К настоящему времени LexSet собрал почти 70 000 объектов в набор обучающих данных для конволюционной нейронной сети.
Эта универсальная система компьютерного зрения может быть также применена в страховании - отрасли, на которую LexSet планирует ориентироваться в дальнейшем. По словам Карпаса, "для тех людей, которые выезжают на место происшествия после наводнения или пожара, мы можем смоделировать поврежденные объекты в нашей базе данных. Таким образом, специалист по урегулированию убытков может выехать на место катастрофы и быстро определить ущерб в этой ситуации".
К концу этого года LexSet также начнет внедрять рекомендации по размещению объектов. Разработчики будут использовать методы градостроительства и компьютерной графики для анализа наборов точек и извлечения пространственных метрик, включая смежность, визуальность и пространственную иерархию.
Карпас и LexSet надеются упростить процесс покупки мебели, автоматически и мгновенно показывая людям, как будет выглядеть их новая гостиная или кухня.
Еще больше полезностей про нейросети - в моем хобби-блоге про нейросети в Телеграм.
Оригинал статьи на английском - здесь.