Desafios de Sensoriamento Remoto e Inteligência Artificial no iFood.

Esse post é co-escrito por Christian Zambra

Olá, pessoal! Preparamos esse artigo para mostrar um pouco sobre como o uso de Sensoriamento Remoto e Inteligência Artificial pode ser aplicado no setor de delivery!

Para Alimentar o Futuro do Mundo por meio de entrega de refeições, nós equilibramos três agentes: Clientes, Pessoas Entregadoras e Parceiros Restaurantes. Um indicador crucial para tal equilíbrio é a demanda. O número de pedidos é essencial tanto para nossos parceiros quanto para a pessoa entregadora, sendo que para este último a localização dos pedidos pode influenciar diretamente na sua experiência. Assim, identificar os lugares onde há demanda por nossos serviços pode representar a diferença entre sucesso ou fracasso de uma entrega.

Neste projeto, contamos um pouco como usamos Sensoriamento Remoto e Inteligência Artificial para nos ajudar a mapear quais são os lugares com maiores potenciais de levarmos a melhor experiência de delivery possível!

Sensoriamento Remoto e Inteligência Artificial, o que é isso?!

Sensoriamento Remoto, de forma resumida, pode ser definido pela aquisição sistemática de imagens da superfície terrestre através de satélites, radares, drones, aviões e até balões. Esses dados são utilizados, por exemplo, nos setores ambiental e agrícola para o monitoramento de florestas e planejamento de cultivos. Mas é crescente o número de aplicações pela Ciência quando falamos sobre cidades e mobilidade urbana.

Pessoas deixam pegadas, e algumas pegadas podem ser vistas do céu. Essa frase metafórica reflete uma verdade: Os seres humanos alteram o ambiente onde vivem de forma tão significativa que cada partezinha habitada desse mundo possui sua identidade própria: as ruas, em suas cores e formatos; as casas, indo do telhado até a presença ou não de quintal… E mesmo de fora da Terra, satélites podem registrar em “imagens” essas expressões geográficas dos habitantes até dos lugares mais remotos do planeta.

As imagens de satélite mudam a nossa forma de ver o mundo, e ela passa a ser vista “de cima”. Com elas, podemos conhecer lugares usando somente a tela do nosso computador! Olhar o telhado da nossa casa ou reconhecer a nossa rua. Brincar com o tempo e visitar como eram os lugares na nossa infância. Planejar uma viagem visitando os pontos turísticos e medir a distância entre eles.

E através dessa tecnologia, nós somos capazes de mapear onde estão as cidades, sejam elas grandes ou pequenas, em qualquer lugar do mundo. Esse tipo de conhecimento nos permite monitorar, quantificar, medir e compreender os lugares e suas dinâmicas urbanas, como o crescimento do Município de Itaboraí, no Estado do Rio de Janeiro, entre 2007 e 2020.

Itaboraí, RJ — 2007. Fonte: Google Earth.

Itaboraí, RJ — 2020. Fonte: Google Earth.

Acreditamos que cada lugar tem em si características que possam nos dar dicas sobre sua disposição em pedir ou não delivery, então, buscamos prever o potencial de consumo de cada cidadezinha mapeada com o uso de Sensoriamento Remoto. Nós não sabemos que dicas são essas, mas acreditamos que algoritmos de inteligência artificial possam descobrir. Assim, com inteligência artificial, podemos saber o quanto as porções do espaço habitadas estão dispostas a pedir um delivery no iFood!

Para isso, iniciamos o desenvolvimento de uma ferramenta que emprega Redes Neurais Convolucionais. Tal tecnologia é a base de muitas aplicações populares ligadas à fotografia. Existem algoritmos que são capazes de, ao observar uma imagem, identificar a presença de objetos ou animais, por exemplo. Para fazer isso, a tecnologia replica o que o nosso cérebro faz: Quando observamos uma imagem, a classificamos.

https://www.stockvault.net/photo/285204/pretty-calico-cat

Public Domain Image

Imagine uma foto, com um gatinho no meio. Como você sabe que é um gatinho? Seu cérebro identifica algo na foto, e começa a analisar detalhes. Analisa o focinho, as orelhas, os olhos, e a partir desses detalhes classifica o gatinho como gatinho.

De maneira similar, nossa inteligência artificial analisa detalhes das imagens de satélite e as classifica. Como os gatinhos, identificamos as regiões onde há potencial de consumo dos serviços iFood e assim podemos oferecer a melhor experiência de delivery para cada cidade!

Estamos só começando!

Aqui no iFood, essas soluções têm gerado cada vez mais valor: Para a empresa, investir no lugar certo traz economia e previsibilidade. Para o cliente, receber a experiência iFood, comida quentinha na hora certa ou suas compras do mês, na sua casa. Para a pessoa entregadora, operar em uma região que vai lhe trazer pedidos e ganhos financeiros, e para o restaurante ou supermercado, aumentar o número de pedidos de uma maneira consistente.

Além dos resultados imediatos, a jornada nos trouxe grandes aprendizados, que darão origem a novos produtos unindo inteligência geográfica e artificial, mas isso deixaremos para contar em outra história, afinal, estamos só começando!

Agradecimentos:

Um agradecimento especial às pessoas que tornam toda essa jornada possível e divertida:

Location | Logistics:

Specialist Product Manager: Camila Zenke.

Group Product Manager: Elvis Oliveira.

Software Engineer Manager: Juliane Mazucki.

Software Engineers: João Lello, Leonardo Schick, Alexandre Miyaura, Douglas Lins, Anderson Luciano, Rogerio Miranda, Kevin Uehara e Jair Bressani.

Head of Engineer: Jamilson Batista.

Design Manager: Giovanna Baltazar.

Product Design: Jonatan Narrone.

A.I. | Logistics:

A.I. Product Manager: Christian Zambra.

Group Product Manager: Thiago Capeleiro e Wellington Brosko.

Data Scientists: Igor Bastos, Rubens Eiji e Leonardo Toledo.

Head of A.I.: Arnaud Seydoux.

Design Manager: Giovanna Baltazar.

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Writters: Camila Zenke e Christian Zambra