PulpoAR usa machine learning para desenvolver uma experiência de compra com realidade aumentada para produtos de beleza

Rayan Godoi trabalhava em uma startup diferente quando ele e seus futuros cofundadores começaram a notar o que estava escrito em uma parede. Nesse caso, a parede era real, mas a escrita era mais como uma imagem gerada por computador sobreposta a ela, a realidade aumentada. Eles perceberam que essa tecnologia era o caminho do futuro. O trabalho deles na época envolvia conectar dispositivos ao mundo on-line. “Aprendemos a desenvolver filtros de RA usando a realidade aumentada em 2014”, lembra Godoi. “E percebemos que essa tecnologia estava realmente fundindo as realidades física e digital.”

De repente, os investimentos que as grandes empresas do setor, como Google, Apple e Facebook, estavam fazendo em tecnologia RA e RV começaram a fazer muito mais sentido. O mundo estava acelerando rapidamente em direção a um híbrido digital-físico, e Godoi e seus parceiros estavam ansiosos para desempenhar um papel na criação dessa realidade (aumentada). “Desejávamos acelerar a fusão dessas duas realidades”, explica Godoi. “Tínhamos que começar de algum lugar e vimos que, no mercado de beleza, havia uma oportunidade real.”

No início de 2018, ele lembra que a equipe percebeu que “uma das principais aplicações nas quais poderia começar a trabalhar imediatamente, porque as empresas já estavam procurando por isso, era a experimentação virtual de produtos usando a realidade aumentada”.

Logo depois disso, a PulpoAR foi criada. “A jornada de compra é interrompida”, explica Godoi. O comércio eletrônico representou quase 20% das vendas no varejo em todo o mundo no ano passado, que corresponde a maior parcela de todos os tempos, porém quando os consumidores realizam compras on-line, eles não podem experimentar novos produtos e essa é uma barreira que impede muitos compradores, principalmente no setor da beleza, de clicar no botão de finalização de compra. É para isso que a PulpoAR foi desenvolvida, pois “criamos soluções de compras com realidade aumentada que permitem que os clientes experimentem maquiagens em qualquer lugar e a qualquer momento, com precisão e realismo”.

Para desenvolver um serviço que recriasse fielmente a experiência de experimentar um produto de beleza em uma loja física, a equipe da PulpoAR precisou reunir inúmeras imagens e, em seguida, ensinar seu modelo de machine learning a analisá-las e identificá-las de maneira programática. “Usávamos plataformas diferentes”, lembra Bugrahan Bayat, diretor de tecnologia. “Treinávamos nosso modelo de formas diferentes. Tínhamos pessoas marcando as fotos e ensinando o modelo a ver e reconhecer as fotos. Porém, percebemos que havia outra maneira de fazer isso e, então, começamos a usar as ferramentas disponíveis na AWS.”

Hoje, a equipe executa seus modelos de ML usando o Amazon SageMaker e o AWS Lambda. O SageMaker treina o algoritmo em detecção facial, segmentação e processamento de imagens, enquanto o Lambda atua como a plataforma de computação com tecnologia sem servidor do serviço para possibilitar produção e escalabilidade contínuas.

A PulpoAR realiza 100% de suas operações com a AWS. As fotos tiradas pelos usuários são carregadas e analisadas com as funções do Lambda antes de serem retornadas ao navegador do cliente. “As soluções em nuvem são muito importantes para nós, porque nossa tecnologia requer muita capacidade de processamento de dispositivos”, explica Bayat. “Com a AWS, conseguimos acessar a mesma capacidade de processamento em todos os dispositivos e, assim, nossos usuários obtiveram melhores resultados.”

A capacidade de processamento com tecnologia sem servidor e a confiabilidade das ferramentas da AWS foram fundamentais para o crescimento da PulpoAR. Sem a AWS, Godoi diz que “não seria possível escalar. Tivemos que executar milhões de fotos para obter uma visão computacional de boa qualidade. Sem dúvidas, isso só foi possível com os recursos da AWS.”

Hoje, por meio de parceiros como Sephora, MAC Cosmetics e Flormar, a empresa processa dois milhões de experimentações todos os meses. “Desejamos aumentar para 60 milhões de experimentações por mês”, diz Bayat. “Só podemos conseguir isso com uma arquitetura escalável no back-end.”

Entretanto, a empresa está considerando formas de combinar a sua tecnologia com outras inovações, por exemplo, o mecanismo de recomendação baseado no comportamento. “Podemos dizer que se alguém tem cabelo preto, queixo largo e olhos azuis, e essa pessoa experimenta esse batom por mais de 30 segundos, então vamos sugerir esse delineador para ela. Porém, se a pessoa não tiver olhos azuis ou cabelos pretos, ou se tiver um queixo estreito, a sugestão será de um produto diferente”, explica o diretor de crescimento da PulpoAR, Huseyin Oguz. “Se pudermos combinar os dados biométricos e os dados comportamentais para recomendar um novo produto, acredito que será um desenvolvimento realmente interessante em um futuro próximo.”

A empresa também está planejando uma expansão na área de análise de cuidados com a pele. “Desejamos usar a realidade aumentada para perceber rugas e marcas na pele, e sugerir comportamentos, produtos ou serviços para as pessoas melhorarem a saúde da pele”, explica Godoi.

Tudo isso é, na percepção de Godoi, apenas o começo, tanto para a empresa quanto para todos nós. “Decidimos lançar nosso primeiro produto, a experimentação virtual de maquiagem, e depois expandir, gerar receita e continuar criando novos produtos para acelerar a fusão das realidades física e digital.” Com todas as aplicações possíveis, desde saúde e treinamento de combate ao turismo e entretenimento imersivo, não é de admirar que Godoi e seus colegas estejam confiantes de que, daqui a uma década, a realidade aumentada e a realidade virtual “serão universais. Elas serão onipresentes e todas as pessoas usarão esse tipo de solução.”