CPP2021-009135
Financiado
ADVANCED IN-STORE FEDERATED-LEARNING ARCHITECTURE TO IMPROVE THE CUSTOMER EXPERI...
ADVANCED IN-STORE FEDERATED-LEARNING ARCHITECTURE TO IMPROVE THE CUSTOMER EXPERIENCE IN RETAIL (SHOPHIA)
El proyecto ShophIA pretende, en primer lugar, mejorar la recogida de datos en tienda y online a través de fuentes de datos masivas, aumentando así la granularidad de la información recogida y generada y, en segundo lugar, investi...
El proyecto ShophIA pretende, en primer lugar, mejorar la recogida de datos en tienda y online a través de fuentes de datos masivas, aumentando así la granularidad de la información recogida y generada y, en segundo lugar, investigar en algoritmos federados de aprendizaje simbólico profundo sustentados en una arquitectura de edge computing que mejoren la experiencia del cliente con un asistente virtual tanto en la tienda como en la web.En cuanto a la primera línea de actuación, relacionada con la recogida de datos, el proyecto ShophIA empleará los siguientes dos mecanismos principales:(i) In-store, a través de una solución hardware modular (blackbox) que, basada en un conjunto de dispositivos (cámaras, paneles digitales, IoT -iBeacons, Smart NFC Tags, etc.) permitirá la generación de conocimiento a través de herramientas basadas en inteligencia artificial (detección de patrones, seguimiento de objetivos, reconocimiento de imágenes...), proporcionando información crítica para la gestión interna del stock y las ventas. (ii) On-line (aplicación y redes sociales) para generar campañas personalizadas (marketing omnicanal) capaces de identificar las necesidades de los consumidores, maximizando los objetivos comerciales de los clientes.En cuanto a la segunda línea de actuación, relacionada con el procesamiento de datos, el proyecto ShophIA investigará en las siguientes áreas principales:(a) La computación de borde federada (Federated Edge Computing), que procesará los datos recogidos en la tienda para proporcionar asistencia personalizada y recopilar información durante la experiencia de compra (por ejemplo, realizando un análisis de sentimientos a través del reconocimiento facial), para aumentar el conocimiento del cliente y mejorar sus relaciones.(b) Procesamiento en la nube con técnicas de Aprendizaje Simbólico Profundo (Deep Symbolic Learning), para conocer las preferencias de los consumidores y los parámetros que más influyen en sus decisiones de compra, analizar el sentimiento que produce la marca o gestionar la fidelización de nuevos clientes.En este sentido, el consorcio formado por la empresa Eurostar Mediagroup y el centro tecnológico AIR Institute propone la investigación de un modelo funcional de sistema inteligente para el sector retail basado en una plataforma edge computing. El resultado del proyecto ShophIA será una solución abierta, flexible y escalable que permita la gestión integral de la relación de la empresa con el cliente. Para ello, fusionará fuentes en una base de conocimiento basada en los perfiles online y en tienda para generar una experiencia de asistencia personalizada (retail assistant) a través del modelo funcional y el equipamiento desplegado en tienda. Por último, ShophIA recogerá las opiniones de los clientes y realizará un seguimiento para evaluar su satisfacción. ShophIA se alinea con el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia de España y con los objetivos de los fondos NextGenerationEU, en la medida en que una plataforma como la propuesta proporcionará una nueva solución para dinamizar el comercio retail y ayudar a la recuperación y revitalización de la economía en algunos sectores afectados por las fuertes caídas del PIB en la OCDE (y más concretamente en España) en 2020, no cubiertas por la recuperación en 2021. Por otra parte, ShophIA seguirá las directrices éticas de la Comisión Europea para una IA Confiable (legal, ética y robusta) con el fin de respetar los derechos de sus usuarios y evitar sesgos discriminatorios.
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Línea de financiación: concedida
El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01
Línea de financiación objetivo
El proyecto se financió a través de la siguiente ayuda:
RETOS COLABORACION 21:
Proyectos en colaboración público-privada 2021
Cerrada
hace 2 años
Presupuesto
El presupuesto total del proyecto asciende a
330K€
Líder del proyecto
EUROSTAR MEDIAGROUP
-la investigación, desarrollo e innovación i + d i en todas las cuestiones relativas y servicios de seguridad digital, incluyendo la consult...
Perfil tecnológico
TRL
4-5
1M
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