ITMO ইউনিভার্সিটি এক্সিলারেটর থেকে স্টার্টআপগুলি - কম্পিউটার ভিশনের ক্ষেত্রে প্রাথমিক পর্যায়ের প্রকল্প৷

আজ আমরা চালিয়ে যান যে দলের মধ্য দিয়ে গেছে সে সম্পর্কে কথা বলুন আমাদের এক্সিলারেটর. এই হাব্রাপোস্টে তাদের দুজন থাকবে। প্রথমটি হল স্টার্টআপ ল্যাবরা, যা শ্রম উত্পাদনশীলতা নিরীক্ষণের জন্য একটি সমাধান তৈরি করছে। দ্বিতীয় - ও.ভিশন টার্নস্টাইলের জন্য একটি মুখ শনাক্তকরণ সিস্টেম সহ।

দেখুন: রান্ডাল ব্রুডার /unsplash.com

কিভাবে ল্যাবরা উৎপাদনশীলতা বাড়াবে

পশ্চিমা বাজারে উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি মন্থর হয়েছে। দ্বারা উপাত্ত McKinsey, 2,4 এর শুরুতে এই সংখ্যা ছিল 2010%। কিন্তু 2014 থেকে 0,5 এর মধ্যে তা 2% এ নেমে এসেছে। বিশ্লেষকরা মনে করেন, এরপর থেকে পরিস্থিতির কোনো পরিবর্তন হয়নি। কিন্তু একটি মতামত আছে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেম সমস্যা সমাধানে সাহায্য করবে। AI সিস্টেমের সাহায্যে, উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি দশ বছরের মধ্যে XNUMX% এ ফিরে আসবে বলে আশা করা হচ্ছে। স্মার্ট অ্যালগরিদমগুলি রুটিন কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে এবং কাজের প্রক্রিয়াগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে সহায়তা করবে৷

এই এলাকায় গবেষণা ইতিমধ্যে বিশেষজ্ঞদের দ্বারা বাহিত করা হচ্ছে আকাশবাণী, প্রকৌশলী নেতৃস্থানীয় পশ্চিমা বিশ্ববিদ্যালয় এমনকি প্রতিনিধিরাও লন্ডনের রয়্যাল সোসাইটি. উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধিতে মেশিন ভিশন গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে। প্রযুক্তিটি স্বাধীনভাবে কর্মক্ষেত্র এবং কর্মচারীর কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়। এই জাতীয় সমাধানগুলি ইতিমধ্যে পশ্চিমা সংস্থাগুলি দ্বারা প্রয়োগ করা হচ্ছে - উদাহরণস্বরূপ, মাইক্রোসফট и ওয়ালমার্ট.

রাশিয়ান কোম্পানিগুলিও শ্রম উৎপাদনশীলতা মূল্যায়নের জন্য সমাধান তৈরি করছে। উদাহরণস্বরূপ, স্টার্টআপ ল্যাবরা, যা আমাদের মাধ্যমে গিয়েছিল ত্বরণ প্রোগ্রাম. প্রকৌশলীরা একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে একটি ভিডিও নজরদারি সিস্টেম তৈরি করছে যা এন্টারপ্রাইজ কর্মীদের ক্রিয়াগুলিকে স্বীকৃতি দেয় এবং তারা তাদের কাজের সময় কীভাবে ব্যয় করে তা স্পষ্ট করে।

কিভাবে সিস্টেম কাজ করে। ল্যাবরা যেকোন এন্টারপ্রাইজে মেশিন বা মেশিন-ম্যানুয়াল শ্রম দিয়ে কাজ করতে পারে যার কর্মী 15 জনের বেশি। ক্যামেরার সাহায্যে, তিনি তথাকথিত গঠন করেন কাজের দিনের ছবি - অর্থাৎ, এটি শিফটের সময় যা ঘটে তা রেকর্ড করে। সাধারণ পরিভাষায়, অ্যালগরিদম এইরকম দেখায়:

• সিস্টেম চিত্রটি ক্যাপচার করে এবং কাজের ক্রিয়াকলাপ চিহ্নিত করে;
• একটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ভিডিও বিশ্লেষণ করে;
• অ্যালগরিদম তারপর কাজের দিনের একটি ছবি তৈরি করে;
• এর পরে, বিশ্লেষণগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে গণনা করা হয়;
• ল্যাবরা সুপারিশ সহ একটি চূড়ান্ত প্রতিবেদন তৈরি করে যা এন্টারপ্রাইজে নিরাপত্তা বাড়াবে এবং এর সংস্থানগুলি অপ্টিমাইজ করবে।

দলে কে আছে? স্টার্টআপটিতে আট জনের একটি কর্মী রয়েছে: ম্যানেজার এবং প্রতিষ্ঠাতা, দুই বিকাশকারী, তিনজন শ্রম মান বিশেষজ্ঞ। এছাড়াও একজন গ্রাহক সেবা ব্যবস্থাপক এবং একজন হিসাবরক্ষক রয়েছেন। তাদের মধ্যে কেউ কেউ বিশ্ববিদ্যালয়ের পড়াশোনার সঙ্গে প্রকল্পের কাজকে একত্রিত করে। অতএব, প্রত্যেকে স্বাধীনভাবে কাজ এবং সময়সীমার সমাপ্তি পর্যবেক্ষণ করে। যাইহোক, দলটি অগ্রগতি এবং উন্নয়ন পরিকল্পনা নিয়ে আলোচনা করতে সপ্তাহে দুবার বৈঠক করে।

দৃষ্টিভঙ্গি। সেপ্টেম্বরের শুরুতে, স্টার্টআপটি তাদের প্রকল্প উপস্থাপন করে সেন্ট পিটার্সবার্গ ডিজিটাল ফোরামে. সেখানে, প্রকৌশলীরা পণ্যের ক্ষমতা প্রদর্শন করেন। ল্যাবরা সমাধানটিকে আরও প্রচার করার পরিকল্পনা করেছে এবং দেশের উদ্যোগগুলির সাথে সহযোগিতার সম্ভাবনা নিয়ে কাজ করছে।

O.VISION আপনাকে কী এবং পাস থেকে মুক্তি পেতে সাহায্য করবে

2017 সালে, MIT প্রযুক্তি পর্যালোচনা চালু মুখের স্বীকৃতি শীর্ষ 10 যুগান্তকারী প্রযুক্তির মধ্যে। এই সিদ্ধান্তটি আংশিকভাবে এই ধরনের সিস্টেমের ব্যাপক প্রযোজ্যতার কারণে হয়েছিল। বিশেষত, তারা একটি বিল্ডিংয়ে প্রবেশ করার সময় সাধারণ কী এবং পাসগুলি প্রতিস্থাপন করতে পারে - উদাহরণস্বরূপ, বেশ কয়েকটি রাশিয়ান ব্যাঙ্ক ইতিমধ্যে একই রকম উন্নয়ন বাস্তবায়ন করেছে। নতুন খেলোয়াড়রাও বাজারে উপস্থিত হচ্ছে, উদাহরণস্বরূপ, একটি স্টার্টআপ একটি অনুরূপ সমাধান বিকাশ করছে ও.ভিশন. দলটি টার্নস্টাইলগুলির জন্য একটি যোগাযোগহীন অ্যাক্সেস সিস্টেম তৈরি করছে যা 30 মিনিটের মধ্যে ইনস্টল করা যেতে পারে।

কিভাবে সিস্টেম কাজ করে। বিকাশটি চেকপয়েন্টে ইনস্টল করা একটি সফ্টওয়্যার এবং হার্ডওয়্যার কমপ্লেক্স। এটি পাঁচটি নিউরাল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে যা বায়োমেট্রিক সিস্টেমের ক্যামেরা থেকে পৃথক ফ্রেমগুলি প্রক্রিয়া করে। লেখক বলেছেন যে একটি একক চিত্র প্রক্রিয়া করতে 200 মিলিসেকেন্ডের কম সময় লাগে (প্রতি সেকেন্ডে প্রায় পাঁচটি ফ্রেম)। দলটি সমস্ত স্বীকৃতির অ্যালগরিদম এবং ইন্টারফেস স্বাধীনভাবে লেখে — বিকাশকারীরা মালিকানা সমাধান ব্যবহার করে না। নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দিন PyTorch ফ্রেমওয়ার্ক.

তথ্য প্রক্রিয়াকরণ স্থানীয়ভাবে ঘটে। এই পদ্ধতি ব্যক্তিগত বায়োমেট্রিক ডেটার নিরাপত্তা বাড়ায়। হার্ডওয়্যারের মধ্যে রয়েছে এনভিডিয়ার জেটসন TX1 বোর্ড, যা স্বতন্ত্র ডিভাইসের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। বায়োমেট্রিক সিস্টেমে টার্নস্টাইল নিয়ন্ত্রণ এবং এর সাথে একীভূত করার জন্য নিজস্ব ডিজাইনের একটি সমন্বিত সার্কিট রয়েছে SCUD.

দেখুন: Zan /unsplash.com

স্টার্টআপ কর্মীরা। কোম্পানির প্রধান বলেছেন যে নির্বাচন নীতি অনুযায়ী বাহিত হয়েছিল: এক জায়গার জন্য 60 জন প্রার্থী। এই বিন্যাসটি আমাদের সবচেয়ে প্রতিভাবান ব্যক্তিদের নিয়োগের অনুমতি দিয়েছে। বর্তমানে, বেশ কিছু প্রোগ্রামার এই প্রকল্পে কাজ করছে, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং এমবেডেড সিস্টেমের কোডের জন্য দায়ী। এছাড়াও একজন ব্যাকএন্ড ডেভেলপার, একজন তথ্য নিরাপত্তা বিশেষজ্ঞ এবং একজন ডিজাইনার রয়েছেন। কর্মচারীদের মধ্যে কিছু ছাত্র যারা স্নাতকোত্তর ডিগ্রির সাথে কাজকে একত্রিত করে।

দৃষ্টিভঙ্গি। আজকের সমাধান ও.ভিশন ইউরোপের বৃহত্তম কফি কারখানায় ইনস্টল করা হয়েছে। পণ্যটি সেন্ট পিটার্সবার্গ ফিটনেস সেন্টার এবং পলিটেকনিক ইউনিভার্সিটিতে লঞ্চের জন্য প্রস্তুত করা হচ্ছে। সম্ভবত ভবিষ্যতে O.VISION ITMO বিশ্ববিদ্যালয়ে ইনস্টল করা হবে। সংস্থার প্রধান বলেছেন যে তারা ইতিমধ্যে রাশিয়ান কর্পোরেশনগুলির সাথে আলোচনা করছে: গ্যাজপ্রম নেফ্ট, বেলাইন, রোস্টেলকম এবং রাশিয়ান রেলওয়ে। ভবিষ্যতে, আমরা বিদেশী বাজারে প্রবেশ করব।

অন্যান্য অ্যাক্সিলারেটর প্রকল্প সম্পর্কে:

• রোবোটিক্স ক্লাব "গোরোবো" এর প্রকল্প
• একটি স্বাস্থ্যকর খাদ্যের জন্য ককটেল
• স্মার্ট স্টেথোস্কোপ

ITMO বিশ্ববিদ্যালয়ের কাজ সম্পর্কে উপকরণ:

• আইটিএমও ইউনিভার্সিটি ফ্যাবল্যাব: সৃজনশীল ব্যক্তিদের জন্য DIY সহকর্মীর স্থান
• কিভাবে ITMO বিশ্ববিদ্যালয় কাজ করে: সাইবার-ফিজিক্যাল সিস্টেম ল্যাবরেটরির একটি সফর
• ফটো ট্যুর: আইটিএমও ইউনিভার্সিটি মিউজিয়াম অফ অপটিক্স

উত্স: www.habr.com