Recentemente, ocorreu a próxima defesa de inverno dos graduados de três de nossos projetos tecnológicos - Technopark (Bauman MSTU), Technosphere (Lomonosov Moscow State University) e Technotrek (MIPT). As equipes apresentaram implementações de suas próprias ideias e soluções para problemas reais de negócios propostas por diferentes divisões do Grupo Mai.ru.
Entre os projetos:
- Serviço de venda de brindes com realidade aumentada.
- Serviço que agrega promoções, descontos e ofertas da mailing list.
- Pesquisa visual de roupas.
- Serviço de cruzamento de livro eletrônico com opção de aluguel.
- Scanner de alimentos inteligente.
- Guia de áudio moderno.
- Projeto "Tarefas Mail.ru"
- Televisão móvel do futuro.
Gostaríamos de contar com mais detalhes seis projetos que foram especialmente destacados pelos jurados e mentores.
Pesquisa visual de roupas
O projeto foi apresentado por uma equipe de graduados da Technosphere. Segundo analistas, o mercado da moda na Rússia em 2018 totalizou quase 2,4 trilhões de rublos. A galera criou um serviço que se posiciona como um assistente inteligente para fazer compras nos mais diversos produtos. Esta é uma solução B2B que amplia a funcionalidade das lojas online.
Durante os testes de UX, os autores do projeto descobriram que por “vestido semelhante” as pessoas entendem a semelhança não na cor ou no padrão, mas nos atributos da roupa. Por isso, a galera desenvolveu um sistema que não só compara duas imagens, mas entende a proximidade semântica. Você carrega uma imagem da peça de roupa de seu interesse e o serviço seleciona produtos que sejam relevantes para seus atributos.
Tecnicamente, o sistema funciona da seguinte forma:
A rede neural Cascade Mask-RCNN foi treinada para detecção e classificação. Para determinar os atributos e semelhanças das roupas, uma rede neural baseada em ResNext-50 com vários cabeçotes é usada para grupos de atributos e perda tripla para fotografias de um produto. Todo o projeto foi implementado com base na arquitetura de microsserviços.
No futuro está previsto:
- Lançar um serviço para todas as categorias de roupas.
- Desenvolva uma API para lojas online.
- Melhore a manipulação de atributos.
- Aprenda a entender consultas em linguagem natural.
Equipe do projeto: Vladimir Belyaev, Petr Zaidel, Emil Bogomolov.
TV móvel do futuro
Projeto da equipe Technopark. Os alunos criaram um aplicativo com programação de TV para os principais canais de transmissão digital russos, ao qual foi adicionada a função de visualização de canais através de IPTV (canais online) ou antena.
O mais difícil foi prender a antena ao aparelho Android: para isso utilizaram um sintonizador, para o qual os próprios autores escreveram um driver. Como resultado, tivemos a oportunidade de assistir TV e usar o guia de programação de TV no Android em um único aplicativo.
Equipe do projeto: Konstantin Mitrakov, Sergey Lomachev.
Um serviço que agrega promoções, descontos e ofertas de mailing lists
Este é um projeto na intersecção das tecnologias publicitárias e postais. Nossas caixas de correio estão cheias de spam e correspondências. Todos os dias recebemos cartas com descontos pessoais, mas as abrimos cada vez menos, percebendo-as como “publicidade inútil”. Por causa disso, os usuários perdem benefícios e os anunciantes sofrem perdas. Um estudo do Mail.ru Mail mostrou que os usuários desejam ver um resumo dos descontos que possuem.
Projeto coleta informações sobre descontos e promoções de seu boletim informativo e as exibe na forma de uma faixa de cartões a partir da qual você pode acessar o site da promoção ou enviar por e-mail. O programa pode funcionar com várias caixas de correio ao mesmo tempo. Há uma lista de ações selecionadas.
O projeto possui uma arquitetura de microsserviços e consiste em três partes principais:
- Autorização OAuth para conexão conveniente de caixas de correio.
- Coleta e análise de cartas com promoções.
- Armazenamento e exibição de cartões de desconto.
O projeto utiliza tecnologia de processamento de linguagem natural utilizando recursos de GPU: aceleradores gráficos permitiram aumentar a velocidade de processamento em 50 vezes. O algoritmo é baseado em um sistema de perguntas e respostas, que permite adicionar rapidamente categorias de estoque de acordo com as novas necessidades do negócio.
Esta equipa não só conquistou um lugar entre as melhores equipas segundo o júri, como também venceu o concurso “Digital Tops 2019”. Esta é uma competição para desenvolvedores russos que criam ferramentas de TI para melhorar a eficiência das empresas e agências governamentais, bem como para aumentar a produtividade pessoal. Nossa equipe venceu a categoria estudante.
Os alunos têm grandes planos para o desenvolvimento do projeto, os próximos são:
- Integração com serviços de correio.
- Implementação de um sistema de análise de imagens.
- Lançamento de um projeto para um público amplo.
Equipe do projeto: Maxim Ermakov, Denis Zinoviev, Nikita Rubinov.
Separadamente, gostaríamos de falar sobre três equipes que foram reconhecidas pelos mentores do Grupo Mail.ru que trabalharam com os alunos ao longo do semestre. Na seleção dos projetos, foi dada especial atenção à complexidade, implementação e trabalho em equipe dos projetos.
Projeto "Tarefas Mail.ru"
O projeto foi notado pelo júri e pelos mentores.
“Mail.ru Tasks” é o primeiro serviço independente de manutenção de lista de tarefas desenvolvido pela empresa. Nos próximos meses, o Tasks substituirá as listas de tarefas no Mail.ru Calendar e, depois que o projeto for ativado para todos os usuários, ele será integrado ao Mail.ru mobile e ao web Mail.
O projeto foi implementado usando abordagens offline e móveis. Ou seja, você pode usar a aplicação web a qualquer hora, em qualquer lugar e em qualquer lugar. O acesso à Internet não importa: os dados serão salvos e sincronizados. Para maior comodidade, você pode “instalar” o aplicativo a partir do navegador, e ele ficará parecido com um nativo.
Scanner de alimentos inteligente
Na mercearia, nem sempre podemos determinar rapidamente se um produto alimentar é adequado para nós ou não, quão seguro e saudável é. A situação fica mais complicada se a pessoa tiver restrições alimentares, alergias diversas ou estiver de dieta. O aplicativo Foodwise para Android permite que você escaneie o código de barras de um produto e veja sem esforço se vale a pena.
use-o.
O aplicativo possui três seções principais: “Perfil”, “Câmera” e “Histórico”.
No “Perfil” você define suas preferências: na seção “Ingredientes” você pode excluir da sua dieta qualquer um dos 60 ingredientes incluídos no banco de dados e ler informações sobre suplementos eletrônicos. “Grupos” permitem excluir um bloco inteiro de ingredientes de uma só vez. Por exemplo, se você especificar “Vegetarianismo”, todos os produtos que contenham carne serão destacados em vermelho.
Existem dois modos na seção “Câmera”: leitura de códigos de barras e reconhecimento de vegetais e frutas. Após escanear o código de barras, você obterá todas as informações sobre o produto. Os ingredientes que você excluiu serão destacados em vermelho.
Todos os produtos digitalizados anteriormente serão salvos no Histórico. Esta seção está equipada com pesquisa de texto e voz.
O modo de reconhecimento de frutas e vegetais permite obter informações sobre o seu valor nutricional e energético. Por exemplo, uma maçã contém aproximadamente 25 gramas.
carboidratos, o que é inaceitável para pessoas com dieta baixa em carboidratos.
O aplicativo é escrito em Kotlin, a “Câmera” usa o ML Kit para escanear códigos de barras e identificar frutas e vegetais. O backend consiste em dois serviços: um servidor API com banco de dados,
que armazena 60 mil ingredientes e composições de 000 mil produtos, além de uma rede neural escrita em Python e Tensorflow.
Equipe do projeto: Artyom Andryukhov, Ksenia Glazacheva, Dmitry Salman.
Serviço de venda de presentes com realidade aumentada
Cada pessoa recebeu presentes simbólicos pelo menos uma vez na vida. Muitas vezes, para as pessoas, o fato da atenção é mais importante do que o presente que recebem. Tais presentes não são benéficos, mas a sua produção e eliminação têm um impacto negativo na natureza do nosso planeta. Foi assim que os autores do projeto tiveram a ideia de criar um serviço de venda de brindes com realidade aumentada.
Para testar a relevância da ideia, realizamos um estudo. 82% dos entrevistados enfrentaram o problema de escolher um presente. Para 57% dos entrevistados, a principal dificuldade na escolha foi o medo de que seus presentes não fossem utilizados. 78% das pessoas estão prontas para mudar para resolver problemas ambientais.
Os autores apresentam três teses:
- Os presentes vivem no mundo virtual.
- Eles não ocupam espaço.
- Sempre perto.
Para implementar a realidade aumentada na web, os autores escolheram a biblioteca AR.js, que consiste em duas partes principais:
- O primeiro é responsável por desenhar gráficos no topo do fluxo da câmera usando A-Frame ou Three.js.
- A segunda parte é o ARToolKit, responsável por reconhecer um marcador (um caractere especial que pode ser impresso ou mostrado na tela de outro dispositivo) no fluxo de saída da câmera. O marcador é usado para posicionar os gráficos. A presença do ARToolKit não permite criar realidade aumentada sem marcadores usando AR.js.
AR.js esconde muitas armadilhas. Por exemplo, seu uso junto com o A-Frame pode “quebrar” estilos em todo o site. Portanto, os autores utilizaram um “pacote” de AR.js + Three.js, que ajudou a resolver alguns dos problemas. E para incorporar AR.js baseado em Three.js no React, no qual o site do projeto está escrito, tivemos que criar um repositório AR-Test-2 (), que implementa um componente React separado para usar AR.js baseado em Three.js. Foi implementada a visualização do modelo em realidade aumentada e 3D (para dispositivos sem câmera).
No entanto, mais tarde descobriu-se que os usuários não entendem o que é um marcador e como usá-lo. Portanto, os autores mudaram para a tecnologia , que está sendo desenvolvido ativamente pelo Google. Ele usa ARKit (iOS) ou ARCore (Android) para renderizar modelos em AR sem marcador. A tecnologia é baseada em Three.js e inclui um visualizador de modelo 3D. A usabilidade do programa melhorou significativamente, porém, para visualizar a realidade aumentada, é necessário um dispositivo com iOS 12 ou posterior.
O projeto já está disponível em (), onde você poderá receber seu primeiro presente.
Equipe do projeto: Denis Stasyev, Anton Chadov.
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Fonte: habr.com