Днес ние говорим за екипи, които са преминали . В този хабрапост ще има две от тях. Първият е стартъпът Labra, който разработва решение за мониторинг на производителността на труда. второ - със система за разпознаване на лица за турникети.
Изглед: /unsplash.com
Как Labra ще увеличи производителността
Растежът на производителността на западните пазари се забави. от McKinsey, в началото на 2,4-те тази цифра е 2010%. Но между 2014 г. и 0,5 г. той падна до 2%. Анализаторите отбелязват, че ситуацията не се е променила оттогава. Но има мнение, че системите с изкуствен интелект ще помогнат за решаването на проблема. С помощта на AI системи се очаква растежът на производителността да се върне до XNUMX% в рамките на десет години. Интелигентните алгоритми ще помогнат за автоматизиране на рутинни задачи и оптимизиране на работните процеси.
Изследванията в тези области вече се извършват от специалисти от , инженери и дори представители . Машинното зрение ще играе важна роля за увеличаване на растежа на производителността. Технологията се използва за независима оценка на работното място и представянето на служителите. Такива решения вече се прилагат от западни компании – напр. и .
Руските компании също разработват решения за оценка на производителността на труда. Например стартъпът Labra, който мина през нашия . Инженери създават система за видеонаблюдение с невронна мрежа, която разпознава действията на служителите на предприятието и показва как точно прекарват работното си време.
Как работи системата. Лабра може да работи във всяко предприятие с машинен или машинно-ръчен труд с персонал над 15 души. С помощта на камери тя формира т.нар - тоест записва всичко, което се случва по време на смяната. В общи линии алгоритъмът изглежда така:
- Системата заснема изображението и маркира работните операции;
- Алгоритъм за машинно обучение анализира видеото;
- След това алгоритъмът генерира снимка на работния ден;
- След това анализите се изчисляват автоматично;
- Labra генерира финален отчет с препоръки, които ще повишат сигурността в предприятието и ще оптимизират неговите ресурси.
Кой е в отбора? Стартъпът има персонал от осем души: управител и основател, двама разработчици, трима специалисти по трудови стандарти. Има и мениджър обслужване на клиенти и счетоводител. Някои от тях съчетават работа по проекти с обучение в университет. Затова всеки сам следи изпълнението на задачите и сроковете. Екипът обаче провежда срещи два пъти седмично, за да обсъди напредъка и плановете за развитие.
Перспективи. В началото на септември стартъпът представи своя проект . Там инженерите демонстрираха възможностите на продукта. Labra планира допълнително да популяризира решението и работи върху перспективата за сътрудничество с предприятия в страната.
O.VISION ще ви помогне да се отървете от ключове и пропуски
През 2017 г. MIT Technology Review лицево разпознаване в топ 10 на пробивните технологии. Това решение отчасти се дължи на широката приложимост на подобни системи. По-специално, те могат да заменят обичайните ключове и пропуски при влизане в сграда - например редица руски банки вече са внедрили подобни разработки. На пазара се появяват и нови играчи, например стартъп разработва подобно решение . Екипът прави система за безконтактен достъп за турникети, която се монтира за 30 минути.
Как работи системата. Разработката представлява софтуерно-хардуерен комплекс, инсталиран на КПП. Тя се базира на пет невронни мрежи, които обработват отделни кадри от камерата на биометричната система. Авторите казват, че обработката на едно изображение отнема по-малко от 200 милисекунди (около пет кадъра в секунда). Екипът пише всички алгоритми за разпознаване и интерфейси независимо - разработчиците не използват патентовани решения. Обучете невронни мрежи с помощта .
Обработката на данни се извършва локално. Този подход повишава сигурността на личните биометрични данни. Хардуерът включва платката Jetson TX1 от Nvidia, която е предназначена за самостоятелни устройства. Биометричната система съдържа и интегрална схема по собствен дизайн за управление на турникети и интегриране с тях .
Изглед: /unsplash.com
Стартъп служители. Шефът на компанията казва, че подборът е направен на принципа: 60 кандидата за едно място. Този формат ни позволи да наемем най-талантливите хора. В момента няколко програмисти работят по проекта, отговарящи за алгоритми за машинно обучение и код за вградени системи. Има още бекенд разработчик, специалист по информационна сигурност и дизайнер. Част от служителите са студенти, които съчетават работа с магистърска степен.
Перспективи. Днешните решения инсталиран в най-голямата фабрика за кафе в Европа. Продуктът също се подготвя за пускане в един от фитнес центровете в Санкт Петербург и Политехническия университет. Може би в бъдеще O.VISION ще бъде инсталиран в университета ITMO. Ръководителят на компанията казва, че те вече преговарят с руски корпорации: Газпром Нефт, Билайн, Ростелеком и Руските железници. В бъдеще ще излезем на чужди пазари.
За други проекти на ускорителя:
Материали за работата на университета ITMO:
Източник: www.habr.com