Агрегатор внутригородских грузоперевозок Vezubr подключил первую тысячу перевозчиков

Первые 1,014 водителей совместно с первыми 49 компаниями-грузовладельцами, также успешно подключенными к сервису, смогут протестировать весь функционал продукта, включая диспетчеризацию на основе ИИ и машинного обучения. В тестовом режиме сервис работает с начала февраля.

С момента закрытия второго раунда инвестиций в октябре 2018 года Vezubr занимается формированием базы перевозчиков и грузовладельцев, отобранных по собственным алгоритмам скоринга. И те, и другие получают от сервиса льготные условия пользования. Уже сегодня в системе осуществляются первые заказы и их распределение авторизованным водителям. По оценке Vezubr, потенциальное количество грузовых коммерческих автомобилей и водителей, которые могут использовать систему, в Московском регионе составляет не менее 300 тыс. а по России в целом — 2,5 млн.

Игорь Александров, совладелец компании LogoSoft, разрабатывающей Vezubr, отмечает, что важнейшим функциональным отличием агрегатора от существующих косвенных аналогов станет система единого тарифа. Она позволит грузовладельцам заранее получать прогноз по стоимости предстоящей перевозки по аналогии с агрегаторами такси.

"Кроме того, Vezubr продолжает разрабатывать систему приоритизации и диспетчеризации заказов на основе искусственного интеллекта и машинного обучения", - говорит И. Александров.

По словам эксперта, речь идет как о создании собственной нейросети на основе языка Python и библиотек TensorFlow, так и о тестировании и глубокой интеграции в проект полностью готовых решений, которые уже доказали свою эффективность для конкретных бизнес-процессов, актуальных и для логистики.

Представители LogoSoft также отметили, что тестирование нескольких решений в области диспетчеризации заказов на основе ИИ и машинного обучения в Vezubr пока завуалировано договорами NDA с разработчиками и вендорами, однако о некоторых экспериментах можно говорить уже сегодня. Речь, в частности, идет про аппаратное решение - процессор Nervana. Одноименный стартап в августе прошлого года приобрел Intel. По словам технического директора и первого seed-инвестора Vezubr Торгома Шириняна, этот нейросетевой процессор представляет собой ASIC (интегральную схему специального назначения), архитектура которой оптимизирована для целей обучения и принятия решений в задачах так называемого глубокого обучения — а именно матричного перемножения и свертки. Nervana хорошо масштабируется в многопроцессорных вычислениях, что позволяет группе чипов работать как единый виртуальный процессор, говорит Т. Ширинян.

Для Vezubr решения машинного обучения особенно актуальны при определении максимально оптимального перевозчика для каждого конкретного заказа. На выбор здесь влияет и тарификация зоны, внутри которой сделан заказ, и целый ряд параметров самого перевозчика, включая его внутренний рейтинг благонадежности, результаты внешнего скоринга, уровень загрузки кузова и готовность взять по пути следования груз другого клиента. В результате платформа должна автоматически фиксировать наиболее удачные сценарии выбора подрядчиков по всему массиву заказов, видов груза и транспортных средств, находить в этих сценариях универсальные переменные и те, которые, наоборот, не так легко масштабировать в других локациях, и в конечном итоге предлагать еще более тонкую кастомизацию под потребности грузовладельцев.

Дополнительная информация
 

 

О сервисе "Умная Логистика"

 

 

 

 

 

 

Промышленность
 
Избранное Промышленность
 
Ритейл
 
Избранное Ритейл
 
Автомобили и запчасти
 
Избранное Автомобили и запчасти
 
Интернет-торговля и фулфилмент
 
Избранное Интернет-торговля и фулфилмент
 
Продукты питания и фреш
 
Избранное Продукты питания и фреш
 
ПОДПИСКА НА НОВОСТНУЮ РАССЫЛКУ
 
Подписка на новостную рассылку

Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы получать свежие новости на вашу почту!

 

 

 

Новости