Algumas pessoas gostam de pizza com mais queijo, mais molho ou o dobro de pepperoni. Já para Zack Fragoso, a pizza tem que ter muitos dados.
Fragoso, que é gerente de ciência de dados e AI da gigante das pizzas Domino’s, é doutor em psicologia ocupacional, uma área que usa estatísticas para identificar mudanças no comportamento humano.
“Vi que gosto mesmo é da parte quantitativa do trabalho”, afirmou Fragoso, que conseguiu o cargo de consultor de análise no departamento de polícia e na orquestra sinfônica de sua cidade natal, Detroit, graças a sua agilidade nos números, que também garantiu a ele o cargo de gerente na equipe de AI cada vez maior da Domino’s.
A equipe de ciência de dados da pizzaria “cresceu muito nos últimos anos devido a sua contribuição na transformação de informações sobre análise em itens de ação para a equipe de negócios”.
É importante tomar decisões ágeis quando você precisa entregar, com rapidez, mais de 3 bilhões de pizzas por ano. Por isso, a Domino’s está usando a AI em uma série de aplicações para, por exemplo, prever com mais precisão quando os pedidos ficarão prontos.
O “Points for Pie”, lançado no Super Bowl do ano passado, é o projeto de AI mais conhecido da empresa até hoje. Os clientes tiram uma foto da pizza que estão comendo com a câmera do celular e ganham pontos de fidelidade que dão direito a uma pizza gratuita.
“A empresa ficou bem animada com a ideia, mas ninguém sabia exatamente como reconhecer as compras e conceder os pontos”, lembrou Fragoso.
“A equipe de ciência de dados falou que era uma ótima aplicação da AI, então criamos um modelo que classifica imagens de pizzas. A resposta foi muito positiva. Ganhamos bastante a atenção da imprensa e vários clientes resgataram a pizza gratuita, ou seja, as pessoas estavam participando”, acrescentou.
A Domino’s treinou seu modelo em um sistema NVIDIA DGX com oito GPUs V100 Tensor Core usando mais de 5 mil imagens, como fotos de brinquedos de plástico em formato de pizza para cães enviadas pelos clientes. Uma pesquisa encaminhada depois do upload das imagens ajudou a automatizar uma parte da tarefa de categorização do conjunto de dados exclusivo, que agora é considerado um ativo corporativo estratégico.
A AI Sabe Quando o Pedido Estará Pronto
Mais recentemente, a equipe de Fragoso garantiu mais uma conquista, aumentando de 75% para 95% a precisão da previsão do horário em que os pedidos ficarão prontos. O chamado modelo de tempo de carregamento considera variáveis como a quantidade de gerentes e funcionários em expediente, o número e a complexidade dos pedidos na fila e as condições atuais do trânsito.
A melhoria foi bem recebida e pode servir de inspiração para outras formas de melhorar a eficiência dos funcionários e a experiência do cliente, graças, em parte, às GPUs NVIDIA.
“A Domino’s é especialista em registrar os dados das lojas, mas, até pouco tempo atrás, não tínhamos o hardware para criar um modelo tão grande”, declarou Fragoso.
No início, o modelo de tempo de carregamento levava três dias para ser treinado, o que não era nada prático.
“Depois que adquirimos um servidor DGX, conseguimos treinar um modelo ainda mais complicado em menos de uma hora”, comentou sobre a aceleração de 72 vezes. “Assim, podemos fazer iterações mais rapidamente, inserir novos dados e melhorar o modelo, que já está sendo produzido e se encontra em sua terceira versão”, acrescentou.
Mais AI no Forno
O próximo passo da equipe de Fragoso é usar um conjunto de GPUs NVIDIA Turing T4 para acelerar a inferência de AI nas tarefas da Domino’s que envolvem previsões em tempo real.
Alguns casos de uso emergentes em análise ainda são considerados ingredientes secretos da Domino’s. Porém, a equipe de ciência de dados está testando aplicações da visão computacional para entregar as pizzas aos clientes da maneira mais rápida e fácil possível.
“A latência do modelo é extremamente importante. Por isso, estamos criando um pacote de inferência com T4s para hospedar os modelos de AI em produção. Já vimos melhorias bem significativas com a diminuição da latência de 50 ms para menos de 10 ms”, relatou.
Além disso, recentemente, a Domino’s começou a usar o software de código aberto BlazingSQL para realizar consultas de ciência de dados em GPUs. O software NVIDIA RAPIDS facilitou a transição, graças à compatibilidade com as APIs de ferramentas anteriores baseadas em CPU e a capacidade de oferecer um desempenho melhor.
Ele garante uma velocidade média 10 vezes maior nos casos de uso da parte do processo de AI que envolve a criação de conjuntos de dados.
“Antes, algumas operações de limpeza de dados e engenharia de recursos levavam 24 horas, mas agora elas demoram menos de uma hora”, afirmou.
A Domino’s é uma das várias empresas inovadoras que usam GPUs para incorporar a AI no varejo.
As GPUs NVIDIA ajudaram a aumentar a receita do grupo Alibaba, que chegou a US$38 bilhões no Dia dos Solteiros, a data com o maior número de compras do mundo. Além disso, o maior varejista do mundo, o Walmart, falou sobre o uso de GPUs e do NVIDIA RAPIDS em um evento no início do ano.
A IKEA também está usando o software de AI da Winnow, que é parceira da NVIDIA, para reduzir o desperdício de alimentos nos refeitórios.
Os recursos de computação no edge em tempo real da plataforma EGX podem avisar os sócios da loja de que é preciso repor o estoque, abrir novos caixas para diminuir as filas e, assim, oferecer a melhor experiência de compra para os clientes.