Heute Wir Sprechen Sie über Teams, die durchgekommen sind . In diesem Habrapost wird es zwei davon geben. Das erste ist das Startup Labra, das eine Lösung zur Überwachung der Arbeitsproduktivität entwickelt. Zweite - mit einem Gesichtserkennungssystem für Drehkreuze.
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Wie Labra die Produktivität steigern wird
Das Produktivitätswachstum in den westlichen Märkten hat sich verlangsamt. Von McKinsey, Anfang der 2,4er Jahre lag dieser Wert bei 2010 %. Zwischen 2014 und 0,5 sank sie jedoch auf 2 %. Analysten stellen fest, dass sich die Situation seitdem nicht geändert hat. Es gibt jedoch die Meinung, dass Systeme der künstlichen Intelligenz zur Lösung des Problems beitragen werden. Mit Hilfe von KI-Systemen soll das Produktivitätswachstum innerhalb von zehn Jahren wieder auf XNUMX % steigen. Intelligente Algorithmen helfen dabei, Routineaufgaben zu automatisieren und Arbeitsabläufe zu optimieren.
Die Forschung in diesen Bereichen wird bereits von Spezialisten aus durchgeführt , Ingenieure und sogar Vertreter . Maschinelles Sehen wird eine wichtige Rolle bei der Steigerung des Produktivitätswachstums spielen. Die Technologie dient der eigenständigen Beurteilung des Arbeitsplatzes und der Mitarbeiterleistung. Solche Lösungen werden bereits von westlichen Unternehmen umgesetzt – zum Beispiel и .
Auch russische Unternehmen entwickeln Lösungen zur Bewertung der Arbeitsproduktivität. Zum Beispiel das Startup Labra, das durch unsere ging . Ingenieure entwickeln ein Videoüberwachungssystem mit einem neuronalen Netzwerk, das die Aktionen von Unternehmensmitarbeitern erkennt und deutlich macht, wie sie ihre Arbeitszeit verbringen.
Wie das System funktioniert. Labra kann in jedem Unternehmen mit maschinellem oder maschinenhandwerklichem Personal tätig werden, dessen Personal mehr als 15 Personen umfasst. Mit Hilfe von Kameras formt sie das sogenannte - das heißt, es zeichnet alles auf, was während der Schicht passiert. Im Allgemeinen sieht der Algorithmus so aus:
- Das System erfasst das Bild und markiert die Arbeitsvorgänge;
- Ein maschineller Lernalgorithmus analysiert das Video;
- Der Algorithmus generiert dann ein Foto des Arbeitstages;
- Als nächstes werden die Analysen automatisch berechnet;
- Labra erstellt einen Abschlussbericht mit Empfehlungen, die die Sicherheit im Unternehmen erhöhen und seine Ressourcen optimieren.
Wer ist im Team? Das Startup beschäftigt acht Mitarbeiter: den Manager und Gründer, zwei Entwickler, drei Spezialisten für Arbeitsnormen. Außerdem gibt es einen Kundendienstleiter und einen Buchhalter. Einige von ihnen kombinieren Projektarbeit mit einem Universitätsstudium. Daher überwacht jeder selbstständig die Erledigung von Aufgaben und Terminen. Das Team trifft sich jedoch zweimal pro Woche, um Fortschritte und Entwicklungspläne zu besprechen.
Perspektiven. Anfang September stellte das Startup sein Projekt vor . Dort demonstrierten Ingenieure die Leistungsfähigkeit des Produkts. Labra will die Lösung weiter vorantreiben und arbeitet an der Aussicht auf eine Zusammenarbeit mit Unternehmen im Land.
O.VISION hilft Ihnen, Schlüssel und Ausweise loszuwerden
Im Jahr 2017, MIT Technology Review Gesichtserkennung in den Top 10 der bahnbrechenden Technologien. Diese Entscheidung war teilweise auf die breite Anwendbarkeit solcher Systeme zurückzuführen. Insbesondere können sie die üblichen Schlüssel und Ausweise beim Betreten eines Gebäudes ersetzen – ähnliche Entwicklungen haben beispielsweise bereits einige russische Banken umgesetzt. Auch neue Player tauchen auf dem Markt auf, beispielsweise entwickelt ein Startup eine ähnliche Lösung . Das Team entwickelt ein berührungsloses Zugangssystem für Drehkreuze, das in 30 Minuten installiert werden kann.
Wie das System funktioniert. Die Entwicklung ist ein am Kontrollpunkt installierter Software- und Hardwarekomplex. Es basiert auf fünf neuronalen Netzen, die einzelne Bilder der Kamera des biometrischen Systems verarbeiten. Die Autoren geben an, dass die Verarbeitung eines einzelnen Bildes weniger als 200 Millisekunden (etwa fünf Bilder pro Sekunde) dauert. Das Team schreibt alle Erkennungsalgorithmen und Schnittstellen unabhängig – die Entwickler verwenden keine proprietären Lösungen. Trainieren Sie neuronale Netze mit .
Die Datenverarbeitung erfolgt lokal. Dieser Ansatz erhöht die Sicherheit personenbezogener biometrischer Daten. Zur Hardware gehört das Jetson TX1-Board von Nvidia, das für Standalone-Geräte konzipiert ist. Das biometrische System enthält außerdem einen integrierten Schaltkreis eigenen Designs zur Steuerung von Drehkreuzen und zur Integration mit .
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Startup-Mitarbeiter. Der Firmenchef sagt, die Auswahl sei nach dem Prinzip erfolgt: 60 Kandidaten für einen Platz. Dieses Format ermöglichte es uns, die talentiertesten Leute zu rekrutieren. Derzeit arbeiten mehrere Programmierer an dem Projekt, die für maschinelle Lernalgorithmen und Code für eingebettete Systeme verantwortlich sind. Außerdem gibt es einen Backend-Entwickler, einen Informationssicherheitsspezialisten und einen Designer. Einige der Mitarbeiter sind Studenten, die ihre Arbeit mit einem Masterstudium verbinden.
Perspektiven. Heutige Lösungen installiert in der größten Kaffeefabrik Europas. Das Produkt wird auch für die Einführung in einem der Fitnesszentren in St. Petersburg und der Polytechnischen Universität vorbereitet. Vielleicht wird O.VISION in Zukunft an der ITMO-Universität installiert. Der Firmenchef sagt, man verhandele bereits mit russischen Konzernen: Gazprom Neft, Beeline, Rostelecom und Russian Railways. Zukünftig werden wir in ausländische Märkte vordringen.
Über andere Beschleunigerprojekte:
Materialien zur Arbeit der ITMO University:
Source: habr.com