马上又到中午了,打工人面临一个重要选择——中午吃什么外卖?如果还在犹豫不决,那不妨可以试试Intel的AI系统,可以智能化地给大家推荐美食。

全球疫情给餐饮及快餐行业带来了巨大压力,据美国国家餐馆协会(National Restaurant Association)的一项研究显示,在疫情发生后的一个月内,有3%的餐厅永久关闭,另有11%的餐厅预计将在接下来的一个月内关闭。

在这样的情况下,外卖反而受欢迎了,汉堡王等快餐企业开始寻求人工智能和机器学习的帮助来解决问题。

Intel与汉堡王达成了合作协议,开发出了一款人工智能系统——当顾客需要点餐时,该系统可以通过菜单屏幕为他们推荐食物。

这个系统还可以推测顾客想要点热饮还是冷饮、轻食还是大餐,从而节省时间并提升顾客体验。

汉堡王和英特尔透露,这一解决方案目前已经在超过1000家汉堡王门店进行了试用。

汉堡王全球数据平台开发和机器学习总监王路洋向VentureBeat介绍道,与电子商务等行业相比,快餐推荐有自己独特的挑战。

没有什么简单的方法可以识别客户并检索到他们的档案,因为所有食物推荐都是在线下完成的。此外,在把位置、上下文特征加载到模型之前,必须对它们进行预处理。

为了应对这些挑战,Transformer Cross Transformer (TxT)人工智能推荐系统应运而生。

该系统采用了所谓的“双”Transformer架构,既能够学习实时订单序列数据,也能够学习位置、天气和订单行为等特征。TxT可以利用餐馆中所有可用的数据点,而无需在接单流程开始之前识别顾客。

例如,如果顾客在其购物车内加入的第一款商品是奶昔,那么这将影响TxT的推荐,这些推荐基于顾客过去购买的商品、当下购买的商品以及商店售卖的商品。

TxT在Analytics Zoo (这是由英特尔开发并开源的大数据分析+AI平台)上开发。

其中,英特尔和汉堡王合作创建了一个端到端推荐流水线,包括分布式Apache Spark数据处理和在英特尔至强集群上进行的Apache MXNet训练;TxT还借助Analytics Zoo平台的RayOnSpark库进行部署,让企业能够直接在现有集群上运行程序。

王路洋表示,TxT已经带来了一些令人惊讶的销售洞察,发现汉堡王的顾客在任何天气都会点奶昔——即使天气很冷。而当人们把高热量食物而非低热量食物加入购物车时,他们更愿意再点一份甜点。

王路洋说:“汉堡王一直致力于改善顾客体验。TxT人工智能推荐系统可以让汉堡王更深入地了解顾客习惯,并从根本上更充分地与顾客进行沟通。”

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