Danas mi razgovarati o timovima koji su prošli . U ovom habrapostu bit će ih dvoje. Prvi je startup Labra koji razvija rješenje za praćenje produktivnosti rada. drugo - sa sustavom prepoznavanja lica za okretnice.
Prikaz: /unsplash.com
Kako će Labra povećati produktivnost
Rast produktivnosti na zapadnim tržištima je usporen. Po McKinsey, početkom 2,4-ih ta je brojka iznosila 2010%. Ali između 2014. i 0,5. pao je na 2%. Analitičari primjećuju da se situacija od tada nije promijenila. Ali postoji mišljenje da će sustavi umjetne inteligencije pomoći u rješavanju problema. Uz pomoć AI sustava, očekuje se da će se rast produktivnosti vratiti na XNUMX% u roku od deset godina. Pametni algoritmi pomoći će automatizirati rutinske zadatke i optimizirati radne procese.
Istraživanja u tim područjima već provode stručnjaci iz , inženjeri pa čak i predstavnici . Strojni vid igrat će važnu ulogu u povećanju rasta produktivnosti. Tehnologija se koristi za neovisnu procjenu radnog mjesta i učinka zaposlenika. Takva rješenja već implementiraju zapadne tvrtke – npr. и .
Ruske tvrtke također razvijaju rješenja za ocjenu produktivnosti rada. Primjerice, startup Labra, koji je prošao kroz našu . Inženjeri izrađuju sustav videonadzora s neuronskom mrežom koja prepoznaje radnje zaposlenika poduzeća i daje do znanja kako točno provode svoje radno vrijeme.
Kako sustav funkcionira. Labra može poslovati u bilo kojem poduzeću sa strojnim ili strojno-ručnim radom čije osoblje prelazi 15 ljudi. Ona uz pomoć kamera formira tzv - odnosno bilježi sve što se događa tijekom smjene. Općenito, algoritam izgleda ovako:
- Sustav snima sliku i označava radne operacije;
- Algoritam strojnog učenja analizira video;
- Algoritam zatim generira fotografiju radnog dana;
- Zatim se analitika automatski izračunava;
- Labra generira završno izvješće s preporukama koje će povećati sigurnost u poduzeću i optimizirati njegove resurse.
Tko je u timu? Startup ima osoblje od osam ljudi: upravitelj i osnivač, dva programera, tri stručnjaka za radne standarde. Tu su i voditelj službe za korisnike i računovođa. Neki od njih kombiniraju projektni rad sa sveučilišnim studijem. Stoga svatko samostalno prati izvršenje zadataka i rokove. Međutim, tim održava sastanke dva puta tjedno kako bi razgovarali o napretku i planovima za razvoj.
Izgledi. Početkom rujna startup je predstavio svoj projekt . Ondje su inženjeri demonstrirali mogućnosti proizvoda. Labra planira dalje promovirati rješenje i radi na mogućnostima suradnje s poduzećima u zemlji.
O.VISION će vam pomoći riješiti se ključeva i propusnica
U 2017., MIT Technology Review prepoznavanje lica u top 10 revolucionarnih tehnologija. Ova odluka je dijelom posljedica široke primjenjivosti ovakvih sustava. Konkretno, oni mogu zamijeniti uobičajene ključeve i propusnice prilikom ulaska u zgradu - na primjer, brojne ruske banke već su implementirale sličan razvoj. Na tržištu se pojavljuju i novi igrači, primjerice startup razvija slično rješenje . Tim izrađuje sustav beskontaktnog pristupa za okretne barijere koji se može postaviti za 30 minuta.
Kako sustav funkcionira. Razvoj je softverski i hardverski kompleks instaliran na kontrolnoj točki. Temelji se na pet neuronskih mreža koje obrađuju pojedinačne kadrove s kamere biometrijskog sustava. Autori kažu da obrada jedne slike traje manje od 200 milisekundi (oko pet sličica u sekundi). Tim samostalno piše sve algoritme za prepoznavanje i sučelja — programeri ne koriste vlasnička rješenja. Uvježbavanje neuronskih mreža pomoću .
Obrada podataka odvija se lokalno. Ovakav pristup povećava sigurnost osobnih biometrijskih podataka. Hardver uključuje Jetson TX1 ploču iz Nvidije, koja je dizajnirana za samostalne uređaje. Biometrijski sustav također sadrži integrirani krug vlastitog dizajna za upravljanje okretnicama i integraciju s njima .
Prikaz: /unsplash.com
Startup zaposlenici. Čelnik tvrtke kaže da se selekcija odvijala po principu: 60 kandidata na jedno mjesto. Ovaj nam je format omogućio regrutiranje najtalentiranijih ljudi. Trenutno nekoliko programera radi na projektu, odgovornih za algoritme strojnog učenja i kod za ugrađene sustave. Tu su i backend developer, stručnjak za informacijsku sigurnost i dizajner. Neki od zaposlenika su studenti koji usklađuju rad s magisterijem.
Izgledi. Današnja rješenja instaliran u najvećoj tvornici kave u Europi. Proizvod se također priprema za lansiranje u jednom od fitness centara u Sankt Peterburgu i na Politehničkom sveučilištu. Možda će u budućnosti O.VISION biti instaliran na Sveučilištu ITMO. Šef tvrtke kaže da već pregovaraju s ruskim korporacijama: Gazprom Neftom, Beelineom, Rostelecomom i Ruskim željeznicama. U budućnosti ćemo izaći na strana tržišta.
O ostalim akceleratorskim projektima:
Materijali o radu Sveučilišta ITMO:
Izvor: www.habr.com