Сьогодні ми розповідати про команди, які пройшли через . У цьому хабрапості їх буде дві. Перша – стартап Labra, який розробляє рішення для контролю за продуктивністю праці. Друга - із системою розпізнавання осіб для турнікетів.
Фото: / Unsplash.com
Як Labra збільшить продуктивність праці
Зростання продуктивності праці на західних ринках сповільнилося. за McKinsey, на початку нульових цей показник становив 2,4%. Але в період із 2010 по 2014 рік він упав до 0,5%. Аналітики зазначають, що з того часу ситуація не змінилася. Але є думка, що вирішити проблему допоможуть системи штучного інтелекту. Очікується, що за допомогою систем ІІ показник зростання продуктивності повернеться до позначки 2% протягом десяти років. Розумні алгоритми допоможуть автоматизувати рутинні завдання та оптимізувати робочі процеси.
У цих областях вже проводять дослідження фахівці з , інженери і навіть представники . Не останню роль збільшення показника зростання продуктивності зіграє машинний зір. Технологію використовують для незалежної оцінки робочого місця та ефективності працівників. Такі рішення вже впроваджують західні компанії, наприклад, и .
Розробляють рішення для оцінки продуктивності праці та російські компанії. Наприклад, стартап Labra, який пройшов через нашу . Інженери роблять систему відеоспостереження з нейромережею, яка розпізнає дії працівників підприємства та дає зрозуміти, як саме вони витрачають робочий час.
Як працює система? Labra може функціонувати на будь-якому підприємстві з машинною або машинно-ручною працею, штат якої перевищує 15 осіб. За допомогою камер вона формує так звану - Тобто фіксує все, що відбувається під час зміни. Загалом алгоритм виглядає так:
- Система захоплює зображення та проводить розмітку робочих операцій;
- Алгоритм машинного навчання аналізує відео;
- Потім алгоритм формує фотографію робочого дня;
- Далі виконується автоматичний розрахунок аналітики;
- Labra формує підсумковий звіт із рекомендаціями, які підвищать безпеку на підприємстві та оптимізують його ресурси.
Хто входить до команди. Штат стартапу налічує вісім осіб — керівник і засновник, два розробники, три спеціалісти з нормування праці. Також є менеджер з роботи з клієнтами та бухгалтер. Деякі з них поєднують роботу за проектом із навчанням в університеті. Тому за виконанням завдань та дедлайнами всі стежать самостійно. Проте команда влаштовує мітапи двічі на тиждень, щоб обговорити прогрес та плани розвитку.
Перспективи На початку вересня стартап презентував свій проект . Там інженери продемонстрували можливості продукту. Labra планує далі просувати рішення та працює над перспективою співпраці з підприємствами країни.
O.VISION допоможе відмовитися від ключів та перепусток
У 2017 році журнал MIT Technology Review розпізнавання облич у топ-10 проривних технологій. Частково це рішення було пов'язане з великою застосовністю таких систем. Зокрема, вони можуть замінити звичні ключі та перепустки при вході в будівлю — наприклад, низка російських банків уже впровадили подібні розробки. На ринку з'являються нові гравці, наприклад, аналогічне рішення розробляє стартап . Команда робить безконтактну пропускну систему для турнікетів, яку можна встановити за 30 хвилин.
Як працює система? Розробка є програмно-апаратним комплексом, що встановлюється на КПП. Її основу становлять п'ять нейронних мереж, які обробляють окремі кадри із камери біометричної системи. Автори кажуть, що обробка одного зображення займає менше 200 мілісекунд (близько п'яти кадрів за секунду). Усі алгоритми розпізнавання та інтерфейс команда пише самостійно – розробники не використовують пропрієтарні рішення. Навчають нейромережі за допомогою .
Обробка даних відбувається локально. Такий підхід збільшує безпеку персональних біометричних даних. Апаратна частина включає плату Jetson TX1 від Nvidia, яка заточена під автономні пристрої. Також біометрична система містить інтегральну схему власної розробки для управління турнікетами та інтеграцією зі .
Фото: / Unsplash.com
Співробітники стартапу. Очільник компанії каже, що відбір проходив за принципом: 60 кандидатів на одне місце. Такий формат дозволив взяти найталановитіших людей. Зараз над проектом працюють кілька програмістів, які відповідають за алгоритми машинного навчання та код для систем, що вбудовуються. Також є backend-розробник, спеціаліст з інформаційної безпеки та дизайнер. Частина співробітників – студенти, які поєднують роботу з магістратурою.
Перспективи Сьогодні рішення встановлені на найбільшій кавовій фабриці в Європі. Також продукт готують до запуску в одному з пітерських фітнес-центрів та Політехнічному університеті. Можливо, у майбутньому O.VISION встановлять і в Університеті ІТМО. Глава компанії каже, що вони вже ведуть переговори з російськими корпораціями: "Газпром нафтою", "Білайном", "Ростелекомом" та РЗ. У перспективі вихід на закордонні ринки.
Про інші проекти акселератора:
Матеріали про роботу Університету ІТМО:
Джерело: habr.com