Сёння мы расказваць пра каманды, якія прайшлі праз . У гэтым хабрапасце іх будзе дзве. Першая – стартап Labra, які распрацоўвае рашэнне для кантролю прадукцыйнасці працы. Другая - з сістэмай распазнання асоб для турнікетаў.
фота: / Unsplash.com
Як Labra павялічыць прадукцыйнасць працы
Рост прадукцыйнасці працы на заходніх рынках замарудзіўся. Па McKinsey, у пачатку нулявых гэты паказчык складаў 2,4, 2010%. Але ў перыяд з 2014 па 0,5 год ён упаў да 2, XNUMX%. Аналітыкі адзначаюць, што з таго часу сітуацыя не змянілася. Але ёсць меркаванне, што вырашыць праблему дапамогуць сістэмы штучнага інтэлекту. Чакаецца, што з дапамогай сістэм ІІ паказчык росту прадукцыйнасці вернецца да адзнакі XNUMX% на працягу дзесяці гадоў. Разумныя алгарытмы дапамогуць аўтаматызаваць руцінныя задачы і аптымізаваць працоўныя працэсы.
У гэтых абласцях ужо праводзяць даследаванні спецыялісты з , інжынеры і нават прадстаўнікі . Не апошнюю ролю ў павелічэнні паказчыка росту прадукцыйнасці адыграе машынны зрок. Тэхналогію выкарыстоўваюць для незалежнай адзнакі працоўнага месца і эфектыўнасці супрацоўнікаў. Такія рашэнні ўжо ўкараняюць заходнія кампаніі - напрыклад, и .
Распрацоўваюць рашэнні для адзнакі прадукцыйнасці працы і расійскія кампаніі. Напрыклад, стартап Labra, які прайшоў праз нашу . Інжынеры робяць сістэму відэаназірання з нейрасеткай, якая распазнае дзеянні супрацоўнікаў прадпрыемства і дае зразумець, як менавіта яны расходуюць працоўны час.
Як працуе сістэма. Labra можа функцыянаваць на любым прадпрыемстве з машыннай ці машынна-ручной працай, штат якога перавышае 15 чалавек. З дапамогай камер яна фармуе так званую. - гэта значыць фіксуе ўсё, што адбываецца падчас змены. У агульных рысах алгарытм выглядае наступным чынам:
- Сістэма захоплівае выява і праводзіць разметку працоўных аперацый;
- Алгарытм машыннага навучання аналізуе відэа;
- Затым алгарытм фармуе фатаграфію працоўнага дня;
- Далей - выконваецца аўтаматычны разлік аналітыкі;
- Labra фармуе выніковую справаздачу з рэкамендацыямі, якія падвысяць бяспеку на прадпрыемстве і аптымізуюць яго рэсурсы.
Хто ўваходзіць у каманду. Штат стартапа налічвае восем чалавек — кіраўнік і заснавальнік, два распрацоўшчыкі, тры спецыялісты па нарміраванні працы. Таксама ёсць менеджэр па рабоце з кліентамі і бухгалтар. Некаторыя з іх сумяшчаюць працу па праекце з вучобай ва ўніверсітэце. Таму за выкананнем задач і дэдлайнамі ўсё сочаць самастойна. Аднак каманда задавальняе мітапы двойчы на тыдзень, каб абмеркаваць прагрэс і планы па развіцці.
Далягляды. У пачатку верасня стартап прадставіў свой праект . Тамака інжынеры прадэманстравалі магчымасці прадукта. Labra плануе надалей прасоўваць рашэнне і працуе над перспектывай супрацоўніцтва з прадпрыемствамі краіны.
O.VISION дапаможа адмовіцца ад ключоў і пропускаў
У 2017 годзе часопіс MIT Technology Review распазнанне асоб у топ-10 прарыўных тэхналогій. Збольшага гэтае рашэнне было злучана з шырокай дастасавальнасцю такіх сістэм. У прыватнасці, яны могуць замяніць звыклыя ключы і пропускі пры ўваходзе ў будынак - напрыклад, шэраг расійскіх банкаў ужо ўкаранілі падобныя распрацоўкі. На рынку з'яўляюцца і новыя гульцы, напрыклад, аналагічнае рашэнне распрацоўвае стартап. . Каманда робіць бескантактную прапускную сістэму для турнікетаў, якую можна ўстанавіць за 30 хвілін.
Як працуе сістэма. Распрацоўка ўяўляе сабой праграмна-апаратны комплекс, які ўстанаўліваецца на КПП. Яе аснову складаюць пяць нейронавых сетак, якія апрацоўваюць асобныя кадры з камеры біяметрычнай сістэмы. Аўтары кажуць, што апрацоўка адной выявы займае менш за 200 мілісекунд (каля пяці кадраў у секунду). Усе алгарытмы распазнання і інтэрфейс каманда піша самастойна - распрацоўшчыкі не выкарыстоўваюць прапрыетарныя рашэнні. Навучаюць нейрасеткі з дапамогай .
Апрацоўка даных адбываецца лакальна. Такі падыход павялічвае бяспеку персанальных біяметрычных дадзеных. Апаратная частка ўключае ў сябе поплатак Jetson TX1 ад Nvidia, якая заменчаная пад аўтаномныя прылады. Таксама біяметрычная сістэма змяшчае інтэгральную схему ўласнай распрацоўкі для кіравання турнікетамі і інтэграцыяй са .
фота: / Unsplash.com
Супрацоўнікі стартапа. Кіраўнік кампаніі гаворыць, што адбор праходзіў па прынцыпе: 60 кандыдатаў на адно месца. Такі фармат дазволіў узяць самых таленавітых людзей. Цяпер над праектам працуюць некалькі праграмістаў, якія адказваюць за алгарытмы машыннага навучання і код для ўбудаваных сістэм. Таксама ёсць backend-распрацоўшчык, спецыяліст па інфармацыйнай бяспецы і дызайнер. Частка супрацоўнікаў - студэнты, якія сумяшчаюць працу з магістратурай.
Далягляды. Сёння рашэнні устаноўлены на найбуйнейшай кававай фабрыцы ў Еўропе. Таксама прадукт рыхтуюць да запуску ў адным з піцерскіх фітнес-цэнтраў і Політэхнічным універсітэце. Магчыма, у будучыні O.VISION усталююць і ва Універсітэце ІЦМА. Кіраўнік кампаніі кажа, што яны ўжо вядуць перамовы з расейскімі карпарацыямі: "Газпром нафтай", "Білайнам", "Ростелекомом" і РЖД. У перспектыве - выхад на замежныя рынкі.
Аб іншых праектах акселератара:
Матэрыялы аб рабоце Універсітэта ІЦМА:
Крыніца: habr.com