დაასკანერეთ და ამოიცანით
მიუშვირეთ კამერა ღვინის ნებისმიერ თაროს ან ეტიკეტს და მყისიერად ამოიცანით ყველა ბოთლი. ნახეთ ვაზის ჯიშები, რეგიონები, მოსავლის წლები და სადეგუსტაციო ჩანაწერები.
მიუშვირეთ კამერა ღვინის ნებისმიერ თაროს ან ეტიკეტს და VinSip რამდენიმე წამში ამოიცნობს ყველა ბოთლს. მიიღეთ თქვენს გემოვნებაზე, ბიუჯეტსა და შემთხვევაზე მორგებული სომელიეს რეკომენდაციები — ღვინის ცოდნა საჭირო არ არის.
მიუშვირეთ კამერა ღვინის ნებისმიერ თაროს ან ეტიკეტს და მყისიერად ამოიცანით ყველა ბოთლი. ნახეთ ვაზის ჯიშები, რეგიონები, მოსავლის წლები და სადეგუსტაციო ჩანაწერები.
აღმოაჩინეთ ღვინის მაღაზიები, ბარები და რესტორნები თქვენთან ახლოს ან მსოფლიოს ნებისმიერ ქალაქში. სტუმრობამდე ნახეთ სამუშაო საათები, სპეციალიზაცია, მისასვლელი გზა და მომხმარებელთა შეფასებები.
მიიღეთ თქვენს გემოვნებაზე მორგებული, AI-ზე დაფუძნებული რეკომენდაციები. უთხარით VinSip-ს, რა მოგწონთ — სიტკბო, სხეულიანობა, ბიუჯეტი — და ის თქვენთვის იდეალურ ღვინოებს იპოვის.
აღრიცხეთ ყველა ღვინო, რომელსაც აგემოვნებთ. შეაფასეთ ბოთლები 5-ვარსკვლავიანი სკალით, დაამატეთ სადეგუსტაციო ჩანაწერები და შექმენით ღვინოსთან დაკავშირებული თქვენი გამოცდილების პირადი ისტორია.
რაც უფრო მეტს ასკანერებთ, მით უკეთ გიცნობთ VinSip. ის სწავლობს თქვენს გემოვნებას და გთავაზობთ ღვინოებს, რომლებიც ნამდვილად მოგეწონებათ — ზოგადი „ტოპ 10“ სიების გარეშე.
ღვინის მაღაზიები პარიზში, რესტორნები რომში, ბარები ნიუ-იორკში. VinSip ქალაქების მიხედვით გაჩვენებთ ობიექტებს და ღვინოს ამოიცნობს, სადაც არ უნდა იყოთ.
მიუშვირეთ ტელეფონი ღვინის თაროს და VinSip წამებში ამოიცნობს ყველა ხილულ ბოთლს. სკანერი კითხულობს წინა და უკანა ეტიკეტებს, ასევე თაროს ნიშნულებს — ამიტომ ის მაშინაც მუშაობს, როცა ბოთლები მჭიდროდ აწყვია. ამოცნობის შემდეგ ნახავთ ვაზის ჯიშებს, წარმოშობის რეგიონს, მოსავლის წელსა და ღვინის მოყვარულთა გაერთიანებების საშუალო შეფასებებს.
VinSip მხოლოდ ღვინოს კი არ ამოიცნობს — რეკომენდაციებსაც გაძლევთ. სკანირების შემდეგ მიიღებთ პერსონალიზებულ არჩევანს, რომელიც თქვენს გემოვნებასთან შესაბამისობის მიხედვითაა დალაგებული. ერთხელ მიუთითეთ თქვენი პრეფერენციები — სიტკბოს დონე, სასურველი სხეულიანობა, ბიუჯეტის დიაპაზონი, შემთხვევები — და ყოველი სკანირებისას მორგებულ შეთავაზებებს მიიღებთ.
ყველა ღვინო, რომელსაც ასკანირებთ ან სინჯავთ, თქვენს პირად ღვინის დღიურში ინახება. შეაფასეთ ბოთლები 5-ვარსკვლავიანი სკალით, დაამატეთ დეგუსტაციის ჩანაწერები და მონიშნეთ ღვინოები როგორც „მსურს გავსინჯო“ ან „გასინჯული“. დროთა განმავლობაში თქვენი ღვინის აღმოჩენების მდიდარი ისტორია დაგიგროვდებათ — ნახეთ სტატისტიკა თქვენი საყვარელი რეგიონების, ყურძნის ჯიშებისა და ფასების დიაპაზონების შესახებ.
ჩამოტვირთეთ App Store-დან ან Google Play-დან. სკანირების დასაწყებად არც საკრედიტო ბარათია საჭირო და არც რეგისტრაცია.
მიუშვირეთ კამერა ღვინის ნებისმიერ თაროს, ბოთლს ან რესტორნის ღვინის მენიუს. VinSip ღვინოებს მყისიერად ამოიცნობს.
იხილეთ თქვენი გემოვნების პროფილზე მორგებული არჩევანი. შეინახეთ რჩეული ღვინოები, თვალი ადევნეთ თქვენს გზას და ესაუბრეთ AI სომელიეს.
დაასკანერეთ ყიდვამდე. ჩამოტვირთვა უფასოა — დასაწყებად არც ანგარიში, არც ელფოსტის მისამართი და არც საკრედიტო ბარათია საჭირო — ამ საიტზე კი ფასიანი განთავსება არ არის.
ღვინის აპი ბოთლს ეტიკეტის გამოსახულების წაკითხვით ამოიცნობს და არა თავად ღვინის ცნობით. ჩამკეტის დაჭერიდან რეკომენდაციამდე ოთხი ცალკეული ეტაპია და თითოეული მათგანი სხვადასხვა მიზეზით შეიძლება ჩავარდეს.
პირველ ეტაპზე აპი ფოტოზე ეტიკეტის ფორმის უბნებს პოულობს და ასწორებს. თაროს ფოტო, როგორც წესი, რვიდან ოცამდე სავარაუდო ეტიკეტს შეიცავს; მათი უმეტესობა დახრილია და ნაწილობრივ დაფარულია წინ მდგომი ბოთლით. თუ დეტექტორმა ამ ეტაპზე რამე გამოტოვა, მოგვიანებით მისი აღდგენა შეუძლებელია. ამიტომ ერთი ბოთლის პირდაპირ გადაღებული ფოტო ბევრად საიმედოა, ვიდრე თაროს ფართო კადრი.
სიმბოლოების ოპტიკური ამოცნობა თითოეულ უბანს ტექსტად გარდაქმნის. სწორედ აქ ხდება ტიპური შეცდომები: მუქ ფონზე მოთავსებული სერიფიანი მთავრული ასო, მაღაზიის განათებით გადანათებული ოქროსფერი ფოლგა, Burgundy-ის ეტიკეტზე ხელნაწერი შრიფტი და ბოთლის ძირითად ნაწილზე ნაცვლად ყელზე დაბეჭდილი მოსავლის წელი. შედეგი ტექსტური სტრიქონია და მწარმოებლის სახელში ერთი არასწორი სიმბოლოც საკმარისია, რომ მომდევნო ეტაპმა სხვა ღვინო შეარჩიოს.
ამოღებული ტექსტი ღვინოების მონაცემთა ბაზას უდარდება. შესატყვისის საპოვნელად საჭიროა მწარმოებელი, ღვინის სახელი და, სასურველია, მოსავლის წელი; ამ სამი მონაცემიდან მხოლოდ ორის არსებობისას შედეგი კონკრეტული ბოთლის ნაცვლად ღვინოების ჯგუფია. სწორედ ამ ეტაპზე წყდება, მიიღებთ პასუხად "Château Something 2019"-ს თუ "Bordeaux-ის წითელ ღვინოს".
ბოთლის დასახელება და მისი რეკომენდაცია სხვადასხვა ამოცანაა და მხოლოდ პირველი მათგანია კომპიუტერული ხედვის ამოცანა. რეკომენდაცია ამოცნობილ ბოთლებს იმის მიხედვით ალაგებს, თუ რა თქვით თქვენს გემოვნებაზე — სტილზე, სიტკბოზე, ბიუჯეტსა და შემთხვევაზე — ამიტომ პასუხის ხარისხი გაცილებით მეტადაა დამოკიდებული იმაზე, რამდენად გულწრფელად მიუთითეთ ეს პრეფერენციები, ვიდრე კამერის ხარისხზე. აპი, რომელიც არაფერს გეკითხებათ თქვენი გემოვნების შესახებ და მაინც გაძლევთ რეკომენდაციას, ღვინოებს პოპულარობის მიხედვით ალაგებს და ამას პერსონალიზაციას უწოდებს.
სისტემა ვერ მუშაობს დაზიანებულ, სველ ან აქერცლილ ეტიკეტებზე, რადგან წასაკითხი ტექსტი აღარ ჩანს. ის ვერ ამოიცნობს ძალიან მცირე მწარმოებლებსაც, რომელთა ღვინოები არცერთ მონაცემთა ბაზაში არ არის. ასევე ვერ ამოიცნობს ღვინოებს, რომელთა ეტიკეტზე მხოლოდ რეგიონია მითითებული და მწარმოებლის სახელი არ წერია — ეს ხშირია იტალიასა და ესპანეთში. სისტემა ცუდად მუშაობს სუსტ განათებაშიც, რადგან OCR-ს გარჩევადობაზე მეტად კონტრასტი სჭირდება.
ზოგჯერ სისტემა შეუმჩნევლადაც ცდება, რაც ყველაზე სახიფათო შემთხვევაა: ის დამაჯერებლად ასახელებს სწორ ღვინოს, მაგრამ არასწორ მოსავლის წელს. მოსავლის წელი ყველაზე ხშირად არასწორად ამოკითხული მონაცემია, რადგან უმეტეს ეტიკეტზე ის ყველაზე მცირე შრიფტით წერია და ხშირად ცალკე ზოლზეა დატანილი.
არსებობს უფრო ფარული შეცდომაც, რომლის შესახებაც თითქმის არავინ გაფრთხილებთ: ამოცნობა შეიძლება ზუსტი იყოს, მაგრამ რეკომენდაცია მაინც მცდარი აღმოჩნდეს, რადგან თქვენს ხელში არსებული მოსავლის წლის ბოთლი საცნობარო მონაცემებში არ არის. თუ მონაცემთა ბაზა კონკრეტული ღვინის შესახებ მხოლოდ 2019 წლის მონაცემებს ფლობს, მის 2022 წლის მოსავალს ძველი ღვინის თვისებებით აღწერს, ხოლო ინტერფეისი არაფრით მიგანიშნებთ, რომ ასეთი ჩანაცვლება მოხდა.
პრაქტიკული წესი ასეთია: ამოცნობის ფუნქცია გამოიყენეთ იმის გასაგებად, თუ რა ღვინოა ბოთლში, როცა ის აქამდე არასდროს გინახავთ, ხოლო სანამ პასუხზე რაიმე ძვირადღირებულ გადაწყვეტილებას დააფუძნებთ, თავადაც შეამოწმეთ ეტიკეტი. აუქციონზე შეთავაზებული ფასის ან სადაზღვევო შეფასებისას არცერთი გამოსახულების მოდელი არ უნდა იყოს საბოლოო განმსაზღვრელი.
ფოტოსურათიდან ღვინის ამოცნობა არის სიმბოლოების ოპტიკური ამოცნობისა და მონაცემთა ბაზაში ძიების ერთობლიობა, რომელსაც წინ ობიექტის აღმოჩენის ეტაპი უძღვის. სისტემა კარგად მუშაობს საცნობარო მონაცემებში არსებული მწარმოებლის სუფთა, კარგად განათებულ და პირდაპირ კამერისკენ მიმართული ეტიკეტის შემთხვევაში. დაზიანებული ეტიკეტების, ხელნაწერის მსგავსი შრიფტების, სუსტი განათებისა და ნაკლებად ცნობილი მწარმოებლების შემთხვევაში კი შედეგი უარესდება — უმეტესად სისტემა აშკარა შეცდომის ნაცვლად დამაჯერებელ, მაგრამ მცდარ პასუხს იძლევა. ყველაზე ხშირად მოსავლის წელი არის არასწორი. შედეგი აღიქვით როგორც სარწმუნო მინიშნება იმის შესახებ, თუ რა ბოთლი გიჭირავთ, ხოლო სანამ მასზე ფინანსური შედეგის მქონე გადაწყვეტილებას დააფუძნებთ, ინფორმაცია ეტიკეტზე გადაამოწმეთ.
სამი განსხვავება, რომელთა შემოწმებაც შეიძლება და მხოლოდ ნდობა არ სჭირდება, მათ შორის ერთიც, რომელიც ჩვენს სასარგებლოდ არ მეტყველებს.
| რა შედარებულია | ღვინის დიდი აპები | VinSip |
|---|---|---|
| რის საფუძველზე გამოითვლება რეიტინგი | ღვინის ყველა შემფასებლის საშუალო შეფასება | სტილი, სიტკბო, ბიუჯეტი და შემთხვევა, რომლებსაც სკანირებამდე უთითებთ |
| რა სკანირდება | ერთი ბოთლი, რომელიც უკვე აიღეთ | თქვენ წინ არსებული მთელი თარო, რეიტინგის მიხედვით დალაგებული |
| ყიდის თუ არა ღვინოს რეკომენდაციის გამცემი | დიახ — Apple Vivino-ს უთითებს როგორც „შოპინგის“, ისე „საკვებისა და სასმელის“ კატეგორიაში, ხოლო Vivino ღვინოს საკუთარი სავაჭრო პლატფორმის მეშვეობით ყიდის | არა. ჩვენ ღვინოს არ ვყიდით და არც ჩამონათვალში ან რეიტინგის კონკრეტულ ადგილზე მოხვედრისთვის ვიღებთ თანხას |
| ღვინის მონაცემთა ბაზის ზომა | Vivino-ს გამოქვეყნებული მონაცემებით, მის ბაზაში 19,6 მილიონი ღვინო და 3,26 მილიარდი სკანირებაა | ჩვენი ბაზა გაცილებით მცირეა და ეს რეალური კომპრომისია |
რის საფუძველზე გამოითვლება რეიტინგი. საშუალო შეფასება პასუხობს კითხვას: „მოსწონთ ეს ადამიანებს?“ ის ვერ პასუხობს კითხვას: „მე მომეწონება?“, რადგან მკაფიო გემოვნების მქონე ადამიანი განაწილების კიდეში ხვდება — სწორედ იქ, სადაც საშუალო მაჩვენებელი ყველაზე ნაკლებ ინფორმაციას იძლევა.
რა სკანირდება. გადაწყვეტილება მიიღება გასასვლელში, ოცი ბოთლიდან არჩევისას, და არა მოგვიანებით, ერთ ბოთლზე ფიქრისას.
ყიდის თუ არა ღვინოს რეკომენდაციის გამცემი. ეს სტრუქტურული განსხვავებაა და არა ბრალდება: რეკომენდაცია, რომელიც ნაჩვენებია იმ მარაგის გვერდით, რომლის გაყიდვითაც რეკომენდაციის გამცემი სარგებელს იღებს, განსხვავდება რეკომენდაციისგან, რომლის შემთხვევაშიც ასე არ ხდება.
ღვინის მონაცემთა ბაზის ზომა. ნაკლებად ცნობილი მწარმოებლის შემთხვევაში Vivino ბოთლს ამოიცნობს, ჩვენ კი — ვერა. გვირჩევნია, ეს აქვე დავწეროთ, ვიდრე მაღაზიაში თავად აღმოაჩინოთ.
ღვინის უდიდესი მონაცემთა ბაზა Vivino-ს ეკუთვნის და სხვაობა უზარმაზარია: 19,6 მილიონი ღვინო, მაშინ როცა სხვა კატალოგი მას მასშტაბით რამდენიმე რიგით ჩამოუვარდება. VinSip-ის განსხვავება ისაა, თუ რის მიხედვით ადგენს რეიტინგს — თქვენ მიერ მითითებული გემოვნების და არა უცნობი ადამიანების საშუალო შეფასების მიხედვით — და ისიც, რომ თავად ღვინოს არ გყიდით, ამიტომ სიაში არაფერი ხვდება იმის გამო, რომ იქ მოსახვედრად ფულს იხდის. თუ ყველაზე დიდი კატალოგი გსურთ, გამოიყენეთ ყველაზე დიდი კატალოგი. თუ გსურთ, თარო თქვენს გემოვნებაზე იყოს დალაგებული ისეთი სისტემის მიერ, რომელსაც შედეგში პირადი ინტერესი არ აქვს, ეს სწორედ ისაა.