On yıl önce, bir telefonla barkod taramak acı vericiydi. Mükemmel bir şekilde hizalamanız, nefesinizi tutmanız ve beklemeniz gerekiyordu. Bugün, telefonunuzu bir kutunun yakınında sallıyorsunuz ve *bip*—kodu anında yakalıyor. Karanlık olsa bile. Etiket yırtılmış olsa bile.
Ne değişti? Sadece daha iyi lensler değildi. Makine Öğrenimi (ML) idi.
Eski Yöntem vs. Yapay Zeka Yöntemi
Geleneksel lazer tarayıcılar yansıyan ışığı ölçerek çalışır. Hızlıdırlar ama aptaldırlar. Siyah bir çubuk çizilirse lazerin kafası karışır.
Modern mobil uygulamalar Bilgisayarlı Görü kullanır. Sadece ışığı 'görmezler'; görüntüyü 'anlarlar'. Doğrudan telefonunuzda çalışan küçük yapay zeka modelleri, desenleri bulmak ve çözmek için video akışını saniyede 30 kez analiz eder.
Yapay Zeka Taramasının 3 Süper Gücü
ML modelleri eksik verileri çıkarabilir. Kahve lekesi olan bir QR kodu veya yırtık bir barkod, yapay zeka deseni yeniden oluşturduğu için genellikle hala okunabilir.
Algoritmalar, karanlık bir depo köşesindeki bir kodu tespit etmek için karanlık bir çerçeveyi sanal olarak 'aydınlatabilir' ve görüntüdeki gürültüyü giderebilir.
Artık dik olmanıza gerek yok. Yazılım perspektif bozulmasını düzelterek geçerken yan taraftan tarama yapmanıza olanak tanır.
Neden "Cihaz İçi" Önemli
Mobile Inventory gibi uygulamaların büyüsü, bu yapay zekanın bulutta değil cihazda çalışmasıdır. Bu iki nedenden dolayı kritiktir:
- Hız: Sıfır ağ gecikmesi. Bip sesi anlıktır.
- Gizlilik: Video akışınız telefonunuzdan asla çıkmaz.
Sonuç
Endüstriyel performans elde etmek için 2.000 dolarlık tescilli bir cihaza ihtiyacınız yok. Sadece daha iyi bir yazılıma ihtiyacınız var. Çalışanınızın cebinde halihazırda bulunan yapay zeka çipinden yararlanarak öğrenen, uyum sağlayan ve her yerde çalışan bir tarayıcı elde edersiniz.