I dag vi tale om hold, der gik igennem . Der vil være to af dem i denne habrapost. Den første er startup'et Labra, som er ved at udvikle en løsning til overvågning af arbejdsproduktivitet. Anden - med et ansigtsgenkendelsessystem til drejekors.
View: /unsplash.com
Hvordan Labra vil øge produktiviteten
Produktivitetsvæksten på de vestlige markeder er aftaget. Ved McKinsey, i begyndelsen af 2,4'erne var dette tal 2010%. Men mellem 2014 og 0,5 faldt det til 2 %. Analytikere bemærker, at situationen ikke har ændret sig siden da. Men der er en opfattelse af, at kunstige intelligenssystemer vil hjælpe med at løse problemet. Ved hjælp af AI-systemer forventes produktivitetsvæksten at vende tilbage til XNUMX% inden for ti år. Smarte algoritmer hjælper med at automatisere rutineopgaver og optimere arbejdsprocesser.
Forskning på disse områder udføres allerede af specialister fra , ingeniører og endda repræsentanter . Maskinsyn vil spille en vigtig rolle i at øge produktivitetsvæksten. Teknologien bruges til selvstændigt at vurdere arbejdspladsen og medarbejdernes præstationer. Sådanne løsninger implementeres allerede af vestlige virksomheder - f.eks. и .
Russiske virksomheder udvikler også løsninger til vurdering af arbejdsproduktivitet. For eksempel opstarten Labra, som gik igennem vores . Ingeniører laver et videoovervågningssystem med et neuralt netværk, der genkender virksomhedsansattes handlinger og gør det klart, præcis hvordan de bruger deres arbejdstid.
Hvordan systemet fungerer. Labra kan operere i enhver virksomhed med maskin- eller maskinmanuel arbejdskraft, hvis personale overstiger 15 personer. Ved hjælp af kameraer danner hun den såkaldte - det vil sige, at den registrerer alt, hvad der sker i skiftet. Generelt ser algoritmen således ud:
- Systemet fanger billedet og markerer arbejdsoperationerne;
- En maskinlæringsalgoritme analyserer videoen;
- Algoritmen genererer derefter et foto af arbejdsdagen;
- Dernæst beregnes analyserne automatisk;
- Labra genererer en endelig rapport med anbefalinger, der vil øge sikkerheden i virksomheden og optimere dens ressourcer.
Hvem er på holdet? Startup'et har en stab på otte personer: lederen og grundlæggeren, to udviklere, tre specialister i arbejdsstandarder. Der er også en kundeservicechef og en revisor. Nogle af dem kombinerer projektarbejde med universitetsstudier. Derfor overvåger alle selvstændigt udførelsen af opgaver og deadlines. Holdet holder dog møder to gange om ugen for at diskutere fremskridt og planer for udvikling.
Udsigter. I starten af september præsenterede startuppet sit projekt . Der demonstrerede ingeniører produktets muligheder. Labra planlægger at fremme løsningen yderligere og arbejder på udsigten til samarbejde med virksomheder i landet.
O.VISION hjælper dig af med nøgler og pas
I 2017, MIT Technology Review ansigtsgenkendelse i top 10 banebrydende teknologier. Denne beslutning skyldtes til dels den brede anvendelighed af sådanne systemer. Især kan de erstatte de sædvanlige nøgler og pas, når de går ind i en bygning - for eksempel har en række russiske banker allerede implementeret lignende udviklinger. Nye spillere dukker også op på markedet, for eksempel er en startup ved at udvikle en lignende løsning . Teamet laver et kontaktløst adgangssystem til drejekors, der kan installeres på 30 minutter.
Hvordan systemet fungerer. Udviklingen er et software- og hardwarekompleks installeret ved checkpointet. Det er baseret på fem neurale netværk, der behandler individuelle billeder fra kameraet i det biometriske system. Forfatterne siger, at behandlingen af et enkelt billede tager mindre end 200 millisekunder (ca. fem billeder i sekundet). Teamet skriver alle genkendelsesalgoritmer og grænseflader uafhængigt - udviklerne bruger ikke proprietære løsninger. Træn neurale netværk vha .
Databehandling foregår lokalt. Denne tilgang øger sikkerheden for personlige biometriske data. Hardwaren inkluderer Jetson TX1-kortet fra Nvidia, som er designet til selvstændige enheder. Det biometriske system indeholder også et integreret kredsløb af eget design til styring af drejekors og integration med .
View: /unsplash.com
Startup medarbejdere. Lederen af virksomheden fortæller, at udvælgelsen blev foretaget efter princippet: 60 kandidater til én plads. Dette format gjorde det muligt for os at rekruttere de mest talentfulde mennesker. I øjeblikket arbejder flere programmører på projektet, ansvarlige for maskinlæringsalgoritmer og kode til indlejrede systemer. Der er også en backend-udvikler, en informationssikkerhedsspecialist og en designer. Nogle af medarbejderne er studerende, der kombinerer arbejde med en kandidatuddannelse.
Udsigter. Dagens løsninger installeret på den største kaffefabrik i Europa. Produktet er også ved at blive klargjort til lancering i et af St. Petersborgs fitnesscentre og Polytechnic University. Måske vil O.VISION i fremtiden blive installeret på ITMO Universitet. Lederen af virksomheden siger, at de allerede forhandler med russiske selskaber: Gazprom Neft, Beeline, Rostelecom og Russian Railways. I fremtiden vil vi ind på udenlandske markeder.
Om andre acceleratorprojekter:
Materialer om arbejdet på ITMO University:
Kilde: www.habr.com