L'IA aiuta i ristoranti a servizio rapido (QSR) ad affrontare la carenza di manodopera, a promuovere l'efficienza operativa, a trasformare l'esperienza dei clienti e a diventare più agili ed efficienti. Con tecnologie come la computer vision e il riconoscimento vocale, i ristoranti e i QSR possono automatizzare le ordinazioni con chioschi IA, prevedere i tempi di preparazione, ottimizzare il personale e consegnare i pasti più velocemente, creando un'esperienza utente più completa.
Per affrontare le sfide e soddisfare le aspettative dei consumatori, i QSR si affidano all'IA. Scopri subito i principali scenari di utilizzo.
Scopri come gli avatar possono aumentare gli ordini dal 15 al 18% e gli orari di esercizio da 12 a 16 ore o più.
Don't miss these three upcoming Restaurant sessions at GTC.
Real-time interactive 3D avatars can deliver natural and engaging experiences that make people feel more comfortable. But building lifelike digital humans requires a broad range of expertise–including computer graphics, AI, and DevOps.
In this session, we will showcase how developers can use new Retail Pre-trained Models and Metropolis SDKs and microservices to develop Retail applications for Loss Prevention. Developers will learn how to leverage the pre-trained models as is as well as how to think about how to customize and fine-tune them for a variety of use cases.
Online food-delivery platforms are expanding their choices, allowing customers to order from a wide variety of restaurants. Meituan owns one of the world's largest multi-person, multi-points, real-time intelligent delivery platforms. Route planning is its most critical part regarding distribution efficiency, cost-saving, and user experience. As an industrial-level technology, route planning has to be fast enough.
Scopri l'hardware e il software IA per i settori retail e QSR.
Il flusso di lavoro di riferimento NVIDIA Tokkio, realizzato con NVIDIA ACE, sfrutta i microservizi Riva NIM per il parlato, Nemotron NIM per l'intelligenza e Audio2Face NIM per l'animazione. Con ACE Agent, connettiti facilmente a modelli di visione, sistemi di raccomandazione e al microservizio NVIDIA Omniverse™ RTX per migliorare l'esperienza del servizio clienti.
Per fronteggiare la carenza di manodopera e i volumi elevati dei drive-through, i ristoranti stanno portando l'automazione in cucina con l'IA visiva di NVIDIA Metropolis e partner software indipendenti di NVIDIA. Queste soluzioni avanzate forniscono indicazioni in tempo reale sulla qualità e gli sprechi della produzione alimentare, garantendo l'accuratezza degli ordini e fornendo informazioni per aiutare i responsabili a migliorare l'efficienza e assicurare un'esperienza clienti costantemente positiva.
RAPIDS consente ai data scientist di addestrare più modelli, iterare rapidamente e scalare servizi e conoscenze condivise. I ristoranti possono fare previsioni più frequenti e più precise fino al 20% per assicurarsi di avere i prodotti giusti, cibo di qualità e monitoraggio di sprechi e sicurezza.
Ogni singolo ristorante fast food e negozio al dettaglio dovrebbe disporre di operatori avatar automatici per rappresentare il brand e fornire un servizio clienti eccellente.
– Il CEO di NVIDIA, Jensen Huang, in un episodio di Mad Money di Jim Cramer
NVIDIA ha annunciato importanti progressi in OpenUSD che ne amplieranno l’adozione come framework universale di interscambio di dati 3D e accelereranno la capacità di creare con precisione mondi virtuali per la prossima evoluzione dell’IA.
WPP, The Coca-Cola Company
Il leader del marketing WPP consente al gigante delle bevande di accelerare l'iterazione delle campagne creative su scala globale con i microservizi NVIDIA NIM™, USD Search e USD Code.
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Learn more about how NVIDIA AI is bringing leading-edge technology to our everyday retail experiences.
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In questo laboratorio autogestito, imparerai a interagire con il server NVIDIA® Riva Speech per elaborare varie richieste di IA conversazionale. Scoprirai come inviare audio a un modello di riconoscimento vocale automatico (ASR) e riceverlo come testo, come utilizzare modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per trasformare e classificare del testo e come inviare un testo a un modello text-to-speech (TTS) e riceverlo in formato audio.
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