Искусственный интеллект Теперь может идентифицировать кроссовки по их запаху

Ваши кроссовки пахнут, хотя и не так, как вы, возможно, думаете. Даже новая, неношеная обувь имеет запах, который исходит от материалов, из которых она изготовлена: кожи и волокон в верхней части, поролона в промежуточной подошве, резины в подошвах, клея, скрепляющего все это вместе. Компания Osmo, стартап, использующий искусственный интеллект для составления карт и создания ароматов, считает, что эти обонятельные признаки являются ключом к тому, чтобы отличить подлинную обувь от подделки. Если все будет правильно, это может стать новым мощным оружием для индустрии перепродажи, которая выделяет огромные ресурсы на аутентификацию, и, возможно, для брендов, не только обувных, стремящихся защитить свою продукцию. Сегодня все больше компаний обращаются к ИИ как к инструменту борьбы с подделками, но там, где другие сосредоточились на выявлении визуальных структур, неразличимых человеческим глазом, Osmo ориентируется на запах.

Идея не так странна, как кажется. Некоторые люди-аутентификаторы в таких компаниях, как StockX, проводят обнюхивающие тесты в качестве одного из способов выявления подделок. Поскольку фабрики, производящие подделки, обычно получают сырье от разных поставщиков с использованием разных — часто более дешевых — ингредиентов или химикатов, их ароматы могут заметно отличаться друг от друга. Компания Osmo использует сложные датчики и искусственный интеллект для обнаружения и анализа этих ароматов с гораздо большей точностью. “Многие вещи, которые мы хотим найти и идентифицировать, могут даже не иметь ощутимого запаха”, - сказал Рохинтон Мета, старший вице-президент Osmo по оборудованию и производству. “Это больше похоже на то, что мы пытаемся проанализировать химический состав”.

По словам Мехты, компания уже провела пилотный проект с крупной компанией по перепродаже кроссовок (она пока не может раскрыть, с какой именно), и, по словам Мехты, точность распознавания подделок превысила 95 процентов.

Это число могло бы быть и больше, если бы не пара случаев, когда Osmo считала, что обувь, которую компания называла подлинной, на самом деле была подделкой, которую не удалось поймать, добавил он. Однако у технологий есть свои пределы. Когда имеешь дело с ИИ, все всегда сводится к имеющимся данным. Во-первых, в то время как кроссовки и сумки могут обладать сильными, хорошо различимыми запахами, другие предметы, такие как одежда, часто ими не обладают, что делает их менее вероятными кандидатами для применения этой технологии.

Но это не единственное ограничение. “Наш метод работает только с товарами большого объема, а не с очень редкими изделиями, которых было изготовлено всего три”, - сказал Мета. Это потому, что Osmo нужно достаточное количество примеров подлинного продукта, чтобы научить свой искусственный интеллект, как пахнет настоящее изделие, чтобы отличить его от подделки.

Сколько их потребуется, может варьироваться в зависимости от того, насколько велик контраст между настоящим и поддельным. В пилотном тесте, в котором рассматривались два стиля Nike, Osmo потребовалось всего 10 пар настоящей обуви и 10 пар подделок для одной из моделей.

Но для другой модели было использовано 50 пар настоящей обуви и 20 подделок. (Чтобы получить показания, вы можете поднести саму обувь вплотную к датчику — это элемент физического оборудования, который используется уже много лет, — или вставить носик в коробку для обуви с закрытой крышкой. ) Необходимость в большом количестве пар обуви для обучения ИИ создает проблемы. В идеале компания, занимающаяся перепродажей, использующая эту технологию, покупала бы настоящие вещи непосредственно у бренда, чтобы не было сомнений в подлинности.

Но в случае очень ограниченных продаж, когда трудно приобрести одну или две пары обуви, не говоря уже о 10 или 20, это может оказаться невозможным. Кроме того, требуются значительные инвестиции. Osmo представляет себе компании, занимающиеся перепродажей, которые покупают собственные датчики, чтобы иметь их на своих предприятиях. Но, как и любой научный инструмент, они нуждаются в техническом обслуживании и периодической повторной калибровке. Компании также потребуется создать программную инфраструктуру и обучать искусственный интеллект каждый раз, когда у нее появляется новый продукт, который необходимо аутентифицировать. По этим причинам маловероятно, что компания, занимающаяся перепродажей, сможет использовать эту технологию для тестирования каждого отдельного продукта.

Но это не значит, что метод ценен только при таких обстоятельствах. По мнению Мехты, именно в крайних случаях технология имеет решающее значение. Примерно в 80% случаев идентифицировать подлинные предметы с помощью стандартных методов, таких как изучение физических маркеров, должно быть относительно легко, сказал он. Еще в 15 процентах случаев можно будет надежно выявлять подделки с помощью таких методов, как анализ данных, чтобы выявлять рискованных продавцов.

Именно в оставшихся 5 процентах случаев, когда эти меры оказались безрезультатными, Osmo может доказать свою ценность. Кроме того, эту технологию можно было бы использовать для периодических проверок определенных продуктов или товаров от крупных продавцов, чтобы убедиться, что подделки не просачиваются сквозь щели.

Проблема, связанная с этим подходом и аутентификацией в целом, заключается в том, что аутентификаторы всегда пытаются самостоятельно идентифицировать признаки подлинных продуктов после того, как товары поступили на рынок. Тем временем мошенники становятся все лучше, что еще больше усложняет их работу.

Но бренды начали сотрудничать с компаниями, чтобы внедрить в свою продукцию признаки подлинности в процессе производства. Например, компания LVMH Patou в партнерстве с оптовой онлайн-платформой Ordre добавила к некоторым своим сумкам цифровые отпечатки пальцев, позволяющие любому желающему проверить их подлинность с помощью приложения. Osmo также представляет, что бренды могут интегрировать в продукты молекулы без запаха, которые они создают, что позволяет безошибочно определять их происхождение. По словам Мехты, они могли бы добавлять их в такие ингредиенты, как клей, и, возможно, даже в одежду, что позволяет использовать эту форму идентификации. А поскольку Osmo сама изобрела бы молекулы, фальшивомонетчики не знали бы, что искать, даже если бы проанализировали продукт. “Этого нет ни в одной библиотеке, но мы настроим наши детекторы на обнаружение этого”, - сказал Мехта. “Это станет отличным приложением”.

Теперь Osmo просто нужно убедить бренды в том, что их идея прошла проверку на запах.