Денес ние зборуваат за тимови кои поминале низ . Ќе има двајца од нив во овој хабрапост. Првиот е стартапот Лабра, кој развива решение за следење на продуктивноста на трудот. Второ - со систем за препознавање лице за турникети.
Фото: /unsplash.com
Како Лабра ќе ја зголеми продуктивноста
Растот на продуктивноста на западните пазари е забавен. Од страна на McKinsey, на почетокот на 2,4-тите оваа бројка беше 2010%. Но, помеѓу 2014 и 0,5 година падна на 2%. Аналитичарите забележуваат дека оттогаш ситуацијата не е променета. Но, постои мислење дека системите со вештачка интелигенција ќе помогнат да се реши проблемот. Со помош на системи за вештачка интелигенција, се очекува растот на продуктивноста да се врати на XNUMX% во рок од десет години. Паметните алгоритми ќе помогнат да се автоматизираат рутинските задачи и да се оптимизираат работните процеси.
Истражувањата во овие области веќе се вршат од страна на специјалисти од , инженери па дури и претставници . Машинската визија ќе игра важна улога во зголемувањето на растот на продуктивноста. Технологијата се користи за независно оценување на работното место и перформансите на вработените. Ваквите решенија веќе ги спроведуваат западните компании - на пример, и .
Руските компании исто така развиваат решенија за проценка на продуктивноста на трудот. На пример, стартапот Labra, кој помина низ нашата . Инженерите прават систем за видео надзор со невронска мрежа што ги препознава постапките на вработените во претпријатието и јасно објаснува како точно го поминуваат своето работно време.
Како функционира системот. Лабра може да работи во секое претпријатие со машинска или машинско-рачна работа чиј персонал надминува 15 луѓе. Таа со помош на камери формира т.н - односно снима се што се случува за време на смената. Општо земено, алгоритмот изгледа вака:
- Системот ја снима сликата и ги означува работните операции;
- Алгоритам за машинско учење го анализира видеото;
- Алгоритмот потоа генерира фотографија од работниот ден;
- Следно, аналитиката автоматски се пресметува;
- Labra генерира конечен извештај со препораки кои ќе ја зголемат безбедноста во претпријатието и ќе ги оптимизираат неговите ресурси.
Кој е во тимот? Стартапот има персонал од осум лица: менаџер и основач, двајца развивачи, тројца специјалисти за работни стандарди. Има и менаџер за услуги на клиентите и сметководител. Некои од нив комбинираат проектна работа со универзитетски студии. Затоа, секој самостојно го следи завршувањето на задачите и роковите. Сепак, тимот одржува состаноци двапати неделно за да разговара за напредокот и плановите за развој.
Изгледите. На почетокот на септември стартапот го претстави својот проект . Таму инженерите ги покажаа можностите на производот. Лабра планира дополнително да го промовира решението и работи на перспектива за соработка со претпријатијата во земјата.
O.VISION ќе ви помогне да се ослободите од клучевите и пропусниците
Во 2017 година, MIT Technology Review препознавање на лица во првите 10 пробивни технологии. Оваа одлука делумно се должи на широката применливост на таквите системи. Особено, тие можат да ги заменат вообичаените клучеви и пропусници при влегување во зграда - на пример, голем број руски банки веќе имплементирале слични случувања. На пазарот се појавуваат и нови играчи, на пример, стартап развива слично решение . Тимот прави бесконтактен систем за пристап за турникети кој може да се инсталира за 30 минути.
Како функционира системот. Развојот е софтверски и хардверски комплекс инсталиран на контролниот пункт. Се заснова на пет невронски мрежи кои обработуваат поединечни рамки од камерата на биометрискиот систем. Авторите велат дека обработката на една слика трае помалку од 200 милисекунди (околу пет слики во секунда). Тимот ги пишува сите алгоритми за препознавање и интерфејси независно - програмерите не користат сопствени решенија. Обучете ги невронските мрежи користејќи .
Обработката на податоците се случува локално. Овој пристап ја зголемува безбедноста на личните биометриски податоци. Хардверот ја вклучува плочката Jetson TX1 од Nvidia, која е наменета за самостојни уреди. Биометрискиот систем содржи и интегрирано коло со сопствен дизајн за контролирање на турникети и интегрирање со .
Фото: /unsplash.com
Вработени во стартап. Првиот човек на компанијата вели дека изборот е извршен по принципот: 60 кандидати за едно место. Овој формат ни овозможи да ги регрутираме најталентираните луѓе. Во моментов, неколку програмери работат на проектот, одговорни за алгоритми за машинско учење и код за вградени системи. Исто така има и заднински развивач, специјалист за безбедност на информации и дизајнер. Дел од вработените се студенти кои комбинираат работа со магистерски студии.
Изгледите. Денешни решенија инсталиран во најголемата фабрика за кафе во Европа. Производот се подготвува и за лансирање во еден од фитнес центрите во Санкт Петербург и Политехничкиот универзитет. Можеби во иднина O.VISION ќе биде инсталиран на Универзитетот ITMO. Шефот на компанијата вели дека веќе преговараат со руските корпорации: Гаспром нефт, Билајн, Ростелеком и Руски железници. Во иднина ќе излеземе на странските пазари.
За други акцелераторски проекти:
Материјали за работата на Универзитетот ITMO:
Извор: www.habr.com