I dag skal vi snakk om lag som gikk gjennom . Det vil være to av dem i denne habraposten. Den første er oppstarten Labra, som utvikler en løsning for overvåking av arbeidsproduktivitet. Sekund - med ansiktsgjenkjenningssystem for turnstiles.
Se: /unsplash.com
Hvordan Labra vil øke produktiviteten
Produktivitetsveksten i vestlige markeder har avtatt. Av McKinsey, på begynnelsen av 2,4-tallet var dette tallet 2010%. Men mellom 2014 og 0,5 falt den til 2 %. Analytikere bemerker at situasjonen ikke har endret seg siden den gang. Men det er en oppfatning at kunstig intelligens-systemer vil bidra til å løse problemet. Ved hjelp av AI-systemer forventes produktivitetsveksten å gå tilbake til XNUMX % innen ti år. Smarte algoritmer vil bidra til å automatisere rutineoppgaver og optimalisere arbeidsprosesser.
Forskning på disse områdene utføres allerede av spesialister fra , ingeniører og til og med representanter . Maskinsyn vil spille en viktig rolle for å øke produktivitetsveksten. Teknologien brukes til å vurdere arbeidsplassen og ansattes prestasjoner uavhengig. Slike løsninger implementeres allerede av vestlige selskaper - f.eks. и .
Russiske selskaper utvikler også løsninger for å vurdere arbeidsproduktivitet. For eksempel oppstarten Labra, som gikk gjennom vår . Ingeniører lager et videoovervåkingssystem med et nevralt nettverk som gjenkjenner handlingene til bedriftsansatte og gjør det klart nøyaktig hvordan de bruker arbeidstiden.
Hvordan systemet fungerer. Labra kan operere i enhver bedrift med maskinell eller maskinell arbeidskraft som har mer enn 15 ansatte. Ved hjelp av kameraer danner hun den såkalte – det vil si at den registrerer alt som skjer i løpet av skiftet. Generelt ser algoritmen slik ut:
- Systemet fanger bildet og markerer arbeidsoperasjonene;
- En maskinlæringsalgoritme analyserer videoen;
- Algoritmen genererer deretter et bilde av arbeidsdagen;
- Deretter beregnes analysene automatisk;
- Labra genererer en sluttrapport med anbefalinger som vil øke sikkerheten i bedriften og optimalisere ressursene.
Hvem er på laget? Oppstarten har en stab på åtte personer: leder og grunnlegger, to utviklere, tre spesialister på arbeidsstandarder. Det er også en kundeserviceleder og en regnskapsfører. Noen av dem kombinerer prosjektarbeid med universitetsstudier. Derfor overvåker alle fullføringen av oppgaver og tidsfrister uavhengig. Imidlertid holder teamet møter to ganger i uken for å diskutere fremdrift og utviklingsplaner.
Utsikter. I begynnelsen av september presenterte startupen sitt prosjekt . Der demonstrerte ingeniører produktets evner. Labra planlegger å fremme løsningen ytterligere og jobber med utsiktene til samarbeid med bedrifter i landet.
O.VISION hjelper deg med å bli kvitt nøkler og pass
I 2017, MIT Technology Review ansiktsgjenkjenning i topp 10 banebrytende teknologier. Denne beslutningen var delvis på grunn av den brede anvendeligheten til slike systemer. Spesielt kan de erstatte de vanlige nøklene og pass når de går inn i en bygning - for eksempel har en rekke russiske banker allerede implementert lignende utviklinger. Nye aktører dukker også opp på markedet, for eksempel utvikler en startup en lignende løsning . Teamet lager et kontaktløst tilgangssystem for turnstiles som kan installeres på 30 minutter.
Hvordan systemet fungerer. Utviklingen er et programvare- og maskinvarekompleks installert ved sjekkpunktet. Den er basert på fem nevrale nettverk som behandler individuelle bilder fra kameraet til det biometriske systemet. Forfatterne sier behandlingen av et enkelt bilde tar mindre enn 200 millisekunder (omtrent fem bilder per sekund). Teamet skriver alle gjenkjennelsesalgoritmer og grensesnitt uavhengig – utviklerne bruker ikke proprietære løsninger. Tren nevrale nettverk ved hjelp av .
Databehandling skjer lokalt. Denne tilnærmingen øker sikkerheten til personlige biometriske data. Maskinvaren inkluderer Jetson TX1-kortet fra Nvidia, som er designet for frittstående enheter. Det biometriske systemet inneholder også en integrert krets i eget design for å kontrollere dreiekors og integrere med .
Se: /unsplash.com
Startup ansatte. Lederen for bedriften forteller at utvelgelsen ble gjennomført etter prinsippet: 60 kandidater til en plass. Dette formatet tillot oss å rekruttere de mest talentfulle menneskene. For tiden jobber flere programmerere med prosjektet, ansvarlige for maskinlæringsalgoritmer og kode for innebygde systemer. Det er også en backend-utvikler, en informasjonssikkerhetsspesialist og en designer. Noen av de ansatte er studenter som kombinerer arbeid med en mastergrad.
Utsikter. Dagens løsninger installert på den største kaffefabrikken i Europa. Produktet forberedes også for lansering i et av treningssentrene i St. Petersburg og Polytechnic University. Kanskje i fremtiden vil O.VISION bli installert ved ITMO University. Lederen for selskapet sier at de allerede forhandler med russiske selskaper: Gazprom Neft, Beeline, Rostelecom og Russian Railways. I fremtiden vil vi gå inn på utenlandske markeder.
Om andre akseleratorprosjekter:
Materialer om arbeidet til ITMO University:
Kilde: www.habr.com