Quants cops s’ha desistit d’entrar a un restaurant en veure la cua que hi havia per pagar? Menjar ràpid i que et permetrà sortir del pas quan no tens temps per dinar, però que si hi ha massa gent, pot fer que acabis perdent un temps massa valuós. I, de retruc, que el local perdi clients. Tot això és el que vol solucionar la start-up catalana Proppos amb una tecnologia basada en visió per computació i algoritmes d’aprenentatge profund que identifica en temps real quins plats has triat i et permet pagar en pocs segons.

Els codis de barres han fet aquesta mateixa funció, però quan no es tracta de productes envasats que poden incorporar-lo, no serveix. “L’única manera d’identificar el producte és que una persona el miri, el marqui al tiquet i cobri l’import al client”, explica el cofundador de la companyia, Nil Salomó, que va detectar aquesta mancança per la seva experiència professional en el sector de la restauració.

La solució millora els resultats a mesura que se l’entrena amb més imatges de plats

A finals del 2019 van enllestir el primer prototip i van poder posar-lo en pràctica per detectar punts de millores i mancances. “Va ser una sort perquè l’aturada de la pandèmia ens va servir per perfeccionar-lo gràcies a la prova que vam poder fer amb alguns clients internacionals”, apunta. Ara la start-up es troba a l’espera d’una reactivació sòlida del sector, la qual preveu que anirà de la mà d’una major automatització que els pot beneficiar.

Tres càmeres i un ‘software’ propi

La proposta de valor de Proppos és, en paraules del cofundador, “reduir costos i millorar l’experiència del client i la generació de dades”. “La visió per computació necessita molts volums de dades per aprendre i reconèixer nous productes”, apunta Salomó, i és que la implementació immediata de nous plats és un dels reptes que han hagut d’assumir i se les van haver “d’empescar perquè el sistema funcionés malgrat que cada dia surtin novetats”.

Inicialment la solució es va entrenar amb tècniques diverses i “rudimentàries com imatges d’internet per crear models robustos per als pilots”, però gràcies a tot el recorregut del darrer any i mig han arribat a recaptar diàriament “un miler de retalls de productes”, diu el cofundador.

A més del software propi, el core del sistema és un ordinador equipat amb tecnologia de Nvidia i un conjunt de tres càmeres que ofereixen una visió tridimensional del plat. Amb aquest mecanisme ja es pot fer una predicció en temps real del plat, però el procés s’ha d’acabar de completar amb una pantalla tàctil, un datàfon i una impressora per finalitzar la transacció per part del client.

L’empresa és pionera a Europa amb el sistema i compta amb alguns competidors als Estats Units i la Xina, però la previsió és que augmentin el nombre de negocis que apliquin la visió per computació en l’àmbit a curt termini.

Visió computacional al sector

Des de la seva creació, la start-up ha participat en tres programes d’acceleració de Barcelona Activa, de l’IQS Tech Factory i de Spain FoodTech, i ha comptat amb finançament públic, entre ells, d’Acció. Recentment ha tancat una ronda de finançament de 750.000 euros amb participació de Banc Sabadell i Wayra, entre altres.

Entre els seus clients, s’hi troben companyies internacionals com Aramark, Camst Group o Arcasa, tot i que Salomó assegura que han rebut “peticions d’informació i interessats de líders del sector a escala mundial”.

Proppos, pionera a Europa, vol traslladar la visió per computació als supermercats amb un nou projecte

De cara al 2021, a més de consolidar la posició de Proppos en la restauració, l’equip ja treballa en l’aplicació de la visió per computació en els supermercats. En aquest segment, el cofundador assegura que hi ha recorregut i que només han trobat un cas d’ús a la Xina i un altre a Austràlia.