Danas smo pričati o timovima koji su prošli . U ovom habrapostu će ih biti dvoje. Prvi je startup Labra, koji razvija rješenje za praćenje produktivnosti rada. Sekunda - sa sistemom za prepoznavanje lica za okretne stubove.
Foto: /unsplash.com
Kako će Labra povećati produktivnost
Rast produktivnosti na zapadnim tržištima je usporen. By McKinsey, početkom 2,4-ih ova brojka je iznosila 2010%. Ali između 2014. i 0,5. pao je na 2%. Analitičari napominju da se situacija od tada nije promijenila. Ali postoji mišljenje da će sistemi umjetne inteligencije pomoći u rješavanju problema. Uz pomoć AI sistema, očekuje se da će se rast produktivnosti vratiti na XNUMX% u roku od deset godina. Pametni algoritmi će pomoći u automatizaciji rutinskih zadataka i optimizaciji radnih procesa.
Istraživanja u ovim oblastima već provode stručnjaci iz , inženjeri pa čak i predstavnici . Mašinski vid će igrati važnu ulogu u povećanju rasta produktivnosti. Tehnologija se koristi za nezavisnu procjenu radnog mjesta i učinka zaposlenika. Takva rješenja već implementiraju zapadne kompanije – npr. и .
Ruske kompanije također razvijaju rješenja za procjenu produktivnosti rada. Na primjer, startap Labra, koji je prošao kroz naše . Inženjeri prave sistem video nadzora sa neuronskom mrežom koja prepoznaje postupke zaposlenih u preduzeću i jasno stavlja do znanja kako tačno provode svoje radno vreme.
Kako sistem funkcioniše. Labra može da radi u svakom preduzeću sa mašinskim ili mašinsko-ručnim radom čiji broj zaposlenih prelazi 15 ljudi. Uz pomoć kamera ona formira tzv - odnosno snima sve što se dešava tokom smjene. Općenito, algoritam izgleda ovako:
- Sistem snima sliku i označava radne operacije;
- Algoritam mašinskog učenja analizira video;
- Algoritam zatim generiše fotografiju radnog dana;
- Zatim se analitika automatski izračunava;
- Labra generiše završni izveštaj sa preporukama koje će povećati sigurnost u preduzeću i optimizovati njegove resurse.
Ko je u timu? Startup ima osam ljudi: menadžera i osnivača, dva programera, tri stručnjaka za standarde rada. Tu su i menadžer za korisničku podršku i računovođa. Neki od njih kombinuju projektni rad sa univerzitetskim studijama. Stoga svako samostalno prati izvršenje zadataka i rokove. Međutim, tim održava sastanke dva puta sedmično kako bi razgovarali o napretku i planovima za razvoj.
Perspectives. Početkom septembra startup je predstavio svoj projekat . Tamo su inženjeri demonstrirali mogućnosti proizvoda. Labra planira dalje promovirati rješenje i radi na perspektivi saradnje sa preduzećima u zemlji.
O.VISION će vam pomoći da se riješite ključeva i propusnica
MIT Technology Review 2017 prepoznavanje lica među 10 najboljih tehnologija. Ova odluka je dijelom posljedica široke primjene ovakvih sistema. Konkretno, oni mogu zamijeniti uobičajene ključeve i propusnice pri ulasku u zgradu - na primjer, brojne ruske banke već su implementirale slične razvoje. Na tržištu se pojavljuju i novi igrači, na primjer, startup razvija slično rješenje . Tim pravi beskontaktni pristupni sistem za okretne stubove koji se može postaviti za 30 minuta.
Kako sistem funkcioniše. Razvoj je softverski i hardverski kompleks instaliran na kontrolnom punktu. Zasnovan je na pet neuronskih mreža koje obrađuju pojedinačne kadrove iz kamere biometrijskog sistema. Autori kažu da obrada jedne slike traje manje od 200 milisekundi (oko pet kadrova u sekundi). Tim samostalno piše sve algoritme za prepoznavanje i sučelja – programeri ne koriste vlasnička rješenja. Uvježbavanje neuronskih mreža korištenjem .
Obrada podataka se odvija lokalno. Ovaj pristup povećava sigurnost ličnih biometrijskih podataka. Hardver uključuje Jetson TX1 ploču od Nvidia, koja je dizajnirana za samostalne uređaje. Biometrijski sistem takođe sadrži integrisano kolo sopstvenog dizajna za kontrolu okretnih vrata i integraciju sa njima .
Foto: /unsplash.com
Startup zaposleni. Direktor kompanije kaže da je selekcija obavljena po principu: 60 kandidata za jedno mjesto. Ovaj format nam je omogućio da regrutiramo najtalentovanije ljude. Trenutno, nekoliko programera radi na projektu, odgovornih za algoritme mašinskog učenja i kod za ugrađene sisteme. Tu su i backend programer, stručnjak za sigurnost informacija i dizajner. Neki od zaposlenih su studenti koji kombinuju posao sa magisterijem.
Perspectives. Današnja rješenja instaliran u najvećoj fabrici kafe u Evropi. Proizvod se takođe priprema za lansiranje u jednom od fitnes centara u Sankt Peterburgu i na Politehničkom univerzitetu. Možda će u budućnosti O.VISION biti instaliran na ITMO Univerzitetu. Šef kompanije kaže da već pregovaraju sa ruskim korporacijama: Gasprom njeftom, Beelineom, Rostelekomom i Ruskim železnicama. U budućnosti ćemo izlaziti na strana tržišta.
O ostalim akceleratorskim projektima:
Materijali o radu Univerziteta ITMO:
izvor: www.habr.com