Aujourd'hui nous parler des équipes qui ont traversé . Il y en aura deux dans cet habrapost. La première est la startup Labra, qui développe une solution de suivi de la productivité du travail. Deuxième - avec un système de reconnaissance faciale pour tourniquets.
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Comment Labra va augmenter la productivité
La croissance de la productivité sur les marchés occidentaux a ralenti. Par McKinsey, au début des années 2,4, ce chiffre était de 2010 %. Mais entre 2014 et 0,5, il est tombé à 2 %. Les analystes notent que la situation n’a pas changé depuis. Mais il existe une opinion selon laquelle les systèmes d'intelligence artificielle aideront à résoudre le problème. Avec l’aide des systèmes d’IA, la croissance de la productivité devrait revenir à XNUMX % d’ici dix ans. Des algorithmes intelligents aideront à automatiser les tâches de routine et à optimiser les processus de travail.
Des recherches dans ces domaines sont déjà menées par des spécialistes de , ingénieurs et même des représentants . La vision industrielle jouera un rôle important dans l’augmentation de la croissance de la productivité. La technologie est utilisée pour évaluer de manière indépendante le lieu de travail et les performances des employés. De telles solutions sont déjà mises en œuvre par des entreprises occidentales - par exemple, и .
Les entreprises russes développent également des solutions pour évaluer la productivité du travail. Par exemple, la startup Labra, qui est passée par notre . Les ingénieurs créent un système de vidéosurveillance doté d'un réseau neuronal qui reconnaît les actions des employés de l'entreprise et indique clairement comment ils passent leur temps de travail.
Comment fonctionne le système. Labra peut opérer dans n'importe quelle entreprise avec une main d'œuvre mécanique ou manuelle et dont le personnel dépasse 15 personnes. A l'aide de caméras, elle forme ce qu'on appelle - c'est-à-dire qu'il enregistre tout ce qui se passe pendant le quart de travail. En termes généraux, l'algorithme ressemble à ceci :
- Le système capture l'image et marque les opérations de travail ;
- Un algorithme d'apprentissage automatique analyse la vidéo ;
- L'algorithme génère ensuite une photo de la journée de travail ;
- Ensuite, les analyses sont automatiquement calculées ;
- Labra génère un rapport final avec des recommandations qui augmenteront la sécurité de l'entreprise et optimiseront ses ressources.
Qui fait partie de l'équipe ? La startup compte huit personnes : le gérant et fondateur, deux développeurs, trois spécialistes des normes du travail. Il y a également un responsable du service client et un comptable. Certains d'entre eux combinent travail de projet et études universitaires. Par conséquent, chacun surveille de manière indépendante l’achèvement des tâches et les délais. Cependant, l'équipe organise des rencontres deux fois par semaine pour discuter des progrès et des plans de développement.
Perspectives. Début septembre, la startup présentait son projet . Là, les ingénieurs ont démontré les capacités du produit. Labra prévoit de promouvoir davantage cette solution et travaille sur la perspective d'une coopération avec des entreprises du pays.
O.VISION vous aidera à vous débarrasser des clés et des laissez-passer
En 2017, MIT Technology Review la reconnaissance faciale dans le top 10 des technologies révolutionnaires. Cette décision était en partie due à la large applicabilité de ces systèmes. Ils peuvent notamment remplacer les clés et laissez-passer habituels lors de l'entrée dans un bâtiment - par exemple, un certain nombre de banques russes ont déjà mis en œuvre des développements similaires. De nouveaux acteurs apparaissent également sur le marché, par exemple une startup développe une solution similaire . L'équipe réalise un système d'accès sans contact pour les tourniquets qui peut être installé en 30 minutes.
Comment fonctionne le système. Le développement est un complexe logiciel et matériel installé au point de contrôle. Il repose sur cinq réseaux de neurones qui traitent les images individuelles de la caméra du système biométrique. Les auteurs affirment que le traitement d’une seule image prend moins de 200 millisecondes (environ cinq images par seconde). L'équipe écrit tous les algorithmes et interfaces de reconnaissance de manière indépendante : les développeurs n'utilisent pas de solutions propriétaires. Entraîner les réseaux de neurones à l'aide .
Le traitement des données s'effectue localement. Cette approche augmente la sécurité des données biométriques personnelles. Le matériel comprend la carte Jetson TX1 de Nvidia, conçue pour les appareils autonomes. Le système biométrique contient également un circuit intégré de sa propre conception pour contrôler les tourniquets et s'intégrer à .
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Employés de startup. Le chef d'entreprise précise que la sélection s'est effectuée selon le principe : 60 candidats pour une place. Ce format nous a permis de recruter les personnes les plus talentueuses. Actuellement, plusieurs programmeurs travaillent sur le projet, responsables des algorithmes d'apprentissage automatique et du code pour les systèmes embarqués. Il existe également un développeur backend, un spécialiste de la sécurité de l'information et un concepteur. Certains employés sont des étudiants qui combinent travail et diplôme de master.
Perspectives. Les solutions d'aujourd'hui installé dans la plus grande usine de café d'Europe. Le produit est également en préparation pour un lancement dans l'un des centres de remise en forme de Saint-Pétersbourg et à l'Université polytechnique. Peut-être qu'à l'avenir, O.VISION sera installé à l'Université ITMO. Le chef de l'entreprise affirme qu'ils négocient déjà avec des sociétés russes : Gazprom Neft, Beeline, Rostelecom et les chemins de fer russes. À l'avenir, nous pénétrerons les marchés étrangers.
À propos d’autres projets d’accélérateurs :
Documents sur le travail de l'Université ITMO :
Source: habr.com