Maiora Solutions sigla una joint venture con la startup israeliana Quantymize

Maiora Solutions, startup innovativa specializzata nello sviluppo di strumenti di intelligenza artificiale e analisi avanzata dei dati per aziende di diversi settori, ha stretto una joint venture con la startup israeliana QuantyMize per sviluppare ulteriormente Resmart, lo strumento di AI per il mondo della ristorazione e foodtech. Una collaborazione che apre nuove prospettive per l’ottimizzazione dei menù di ristoranti e catene del food & beverage e dei prodotti in assortimento nei supermercati e negozi online. Grazie alla nuova partnership, Resmart recepisce ECO, l’algoritmo sviluppato da QuantyMize e ispirato alla meccanica quantistica che permette un’infinita possibilità di calcolo e combinazione dei dati in tempi rapidissimi. Si tratta di algoritmi che utilizzano i vantaggi dei calcoli quantistici su computer tradizionali, senza quindi dover ricorrere a computer quantistici ancora in fase di sviluppo. Gli algoritmi potenziati di Resmart sono in grado, in breve tempo, di formulare molteplici opzioni di menù attraverso l’analisi dei listini prezzi, dei costi e degli acquisti delle materie prime, delle vendite, dei prezzi dei concorrenti, dei trend di mercato e permettono di elaborare strategie di gestione degli stock per la GDO, con tre obiettivi: ridurre lo spreco alimentare e minimizzare l’invenduto, assecondare i gusti e le richieste dei consumatori e aumentare i ricavi di aziende e ristoranti. “La partnership con QuantyMize - commenta Emilo Zunino, co-founder di Maiora Solutions - permette a Resmart di potenziare enormemente i suoi algoritmi di ottimizzazione, fornendo risultati molto accurati in pochissimo tempo. Lo sviluppo congiunto permetterà alle catene del food & beverage e all’e-commerce dei supermercati di ottimizzare il proprio assortimento prodotti con una dinamicità ed efficacia mai sperimentate prima. Il tutto consentirà non solo di aumentare le vendite e la soddisfazione dei clienti, ma anche di minimizzare l’invenduto e lo spreco di cibo”. Emanuele Dalla Torre, direttore scientifico di QuantyMize e professore associato al dipartimento di fisica della Bar-Ilan University in Israele, aggiunge: “Grazie alla partnership abbiamo avuto la possibilità di testare il nostro algoritmo quantistico su dati reali e di valutarne l’efficienza. Oggi si parla moltissimo di computer quantistici ma le applicazioni pratiche di questa tecnologia sono ancora limitatissime. Il progetto è uno dei primi esempli pratici dell’utilità della logica quantistica per risolvere problemi reali.”  Per il settore della ristorazione, delle catene di food&beverage e dell’e-commerce alimentare, gli algoritmi di ispirazione quantistica permettono non solo di definire menù combinando molteplici piatti, anche in funzione degli obiettivi di ricavo delle aziende, ma anche di gestire meglio il magazzino: Resmart, infatti, valuta i prodotti in scadenza e suggerisce le promozioni.

Un esempio concreto

Il ristorante di una grande catena offre generalmente un grande quantità di piatti, bevande, dessert. Gli algoritmi di AI riescono a combinare i piatti e definire menù seguendo due livelli di ottimizzazione: un livello che privilegia i ricavi per il ristorante, un altro che privilegia la soddisfazione del cliente; nel primo caso, l’algoritmo rischia di combinare piatti/bevande/dessert che qualitativamente non si abbinano bene, nel secondo, può perdere di vista la redditività del menù per il ristorante. In entrambi i casi il processo dei dati può richiedere parecchio tempo. Gli algoritmi di ispirazione quantistica associano potenti capacità di calcolo a tempi rapidi e sono capaci di proporre livelli di ottimizzazione dei menù molto più alti, sia a livello qualitativo (gli abbinamenti) sia quantitativo (le revenue). Gli algoritmi, incrociando i dati, determinano punteggi di correlazione per i prodotti, piatti, bevande presenti nei menù: più è alto il punteggio, maggiore è il livello di appetibilità del menù per il cliente e la reddittività per il ristorante o supermercato. ECO permette di aumentare i ricavi previsti fino al 39% in più, a parità di correlazioni, rispetto ad algoritmi classici equivalenti.