آج ہم ان ٹیموں کے بارے میں بات کریں جو گزری ہیں۔ . اس habrapost میں ان میں سے دو ہوں گے۔ پہلا اسٹارٹ اپ لیبرا ہے، جو لیبر کی پیداواری صلاحیت کی نگرانی کے لیے ایک حل تیار کر رہا ہے۔ دوسرا - ٹرن اسٹائلز کے لیے چہرے کی شناخت کے نظام کے ساتھ۔
تصویر: /unsplash.com
لیبرا کس طرح پیداوری میں اضافہ کرے گا۔
مغربی منڈیوں میں پیداواری شرح نمو سست پڑ گئی ہے۔ کی طرف سے McKinsey، 2,4 کی دہائی کے آغاز میں یہ تعداد 2010% تھی۔ لیکن 2014 اور 0,5 کے درمیان یہ 2 فیصد تک گر گیا۔ تجزیہ کاروں کا کہنا ہے کہ اس کے بعد سے صورتحال میں کوئی تبدیلی نہیں آئی ہے۔ لیکن ایک رائے یہ ہے کہ مصنوعی ذہانت کے نظام سے اس مسئلے کو حل کرنے میں مدد ملے گی۔ اے آئی سسٹمز کی مدد سے، دس سالوں میں پیداواری نمو XNUMX فیصد پر واپس آنے کی امید ہے۔ اسمارٹ الگورتھم معمول کے کاموں کو خودکار بنانے اور کام کے عمل کو بہتر بنانے میں مدد کریں گے۔
ان علاقوں میں تحقیق پہلے ہی سے ماہرین کے ذریعہ کی جارہی ہے۔ انجینئرز اور یہاں تک کہ نمائندے۔ . مشینی وژن پیداواری ترقی کو بڑھانے میں اہم کردار ادا کرے گا۔ ٹیکنالوجی کا استعمال کام کی جگہ اور ملازمین کی کارکردگی کا آزادانہ طور پر جائزہ لینے کے لیے کیا جاتا ہے۔ اس طرح کے حل مغربی کمپنیاں پہلے ہی نافذ کر رہی ہیں - مثال کے طور پر، и .
روسی کمپنیاں لیبر کی پیداواری صلاحیت کا اندازہ لگانے کے لیے حل بھی تیار کر رہی ہیں۔ مثال کے طور پر، اسٹارٹ اپ لیبرا، جو ہمارے ذریعے چلا گیا۔ . انجینئرز نیورل نیٹ ورک کے ساتھ ایک ویڈیو نگرانی کا نظام بنا رہے ہیں جو انٹرپرائز کے ملازمین کے اعمال کو پہچانتا ہے اور یہ واضح کرتا ہے کہ وہ اپنے کام کا وقت کیسے گزارتے ہیں۔
سسٹم کیسے کام کرتا ہے۔ لیبرا کسی بھی ادارے میں مشین یا مشینی دستی لیبر کے ساتھ کام کر سکتا ہے جس کا عملہ 15 افراد سے زیادہ ہو۔ کیمروں کی مدد سے وہ نام نہاد بناتی ہے۔ - یعنی یہ ہر وہ چیز ریکارڈ کرتا ہے جو شفٹ کے دوران ہوتا ہے۔ عام شرائط میں، الگورتھم اس طرح لگتا ہے:
- نظام تصویر کو پکڑتا ہے اور کام کے کاموں کو نشان زد کرتا ہے۔
- ایک مشین لرننگ الگورتھم ویڈیو کا تجزیہ کرتا ہے۔
- الگورتھم پھر کام کے دن کی تصویر بناتا ہے۔
- اگلا، تجزیات کا خود بخود حساب لگایا جاتا ہے۔
- لیبرا سفارشات کے ساتھ ایک حتمی رپورٹ تیار کرتا ہے جس سے انٹرپرائز میں سیکیورٹی بڑھے گی اور اس کے وسائل کو بہتر بنایا جائے گا۔
ٹیم میں کون کون ہے؟ اسٹارٹ اپ میں آٹھ افراد کا عملہ ہے: مینیجر اور بانی، دو ڈویلپرز، تین لیبر اسٹینڈرڈ ماہرین۔ ایک کسٹمر سروس مینیجر اور ایک اکاؤنٹنٹ بھی ہے۔ ان میں سے کچھ پروجیکٹ کے کام کو یونیورسٹی کے مطالعے کے ساتھ جوڑ دیتے ہیں۔ لہذا، ہر کوئی کاموں کی تکمیل اور آخری تاریخ کو آزادانہ طور پر مانیٹر کرتا ہے۔ تاہم، ٹیم ہفتے میں دو بار میٹنگ کرتی ہے تاکہ پیش رفت اور ترقی کے منصوبوں پر تبادلہ خیال کیا جا سکے۔
امکانات ستمبر کے آغاز میں اسٹارٹ اپ نے اپنا پروجیکٹ پیش کیا۔ . وہاں انجینئرز نے مصنوعات کی صلاحیتوں کا مظاہرہ کیا۔ لیبرا حل کو مزید فروغ دینے کا ارادہ رکھتی ہے اور ملک میں کاروباری اداروں کے ساتھ تعاون کے امکانات پر کام کر رہی ہے۔
O.VISION آپ کو چابیاں اور پاسز سے نجات دلانے میں مدد کرے گا۔
2017 میں، MIT ٹیکنالوجی کا جائزہ سرفہرست 10 پیش رفت ٹیکنالوجیز میں چہرے کی شناخت۔ یہ فیصلہ جزوی طور پر اس طرح کے نظاموں کے وسیع اطلاق کی وجہ سے تھا۔ خاص طور پر، وہ عمارت میں داخل ہوتے وقت معمول کی چابیاں اور پاسز کو تبدیل کر سکتے ہیں - مثال کے طور پر، روسی بینکوں کی ایک بڑی تعداد پہلے ہی اسی طرح کی پیشرفت کو نافذ کر چکی ہے۔ مارکیٹ میں نئے کھلاڑی بھی نمودار ہو رہے ہیں، مثال کے طور پر، ایک سٹارٹ اپ اسی طرح کا حل تیار کر رہا ہے۔ . ٹیم ٹرنسٹائلز کے لیے کنٹیکٹ لیس رسائی کا نظام بنا رہی ہے جسے 30 منٹ میں انسٹال کیا جا سکتا ہے۔
سسٹم کیسے کام کرتا ہے۔ ترقی ایک سافٹ ویئر اور ہارڈویئر کمپلیکس ہے جو چیک پوائنٹ پر نصب ہے۔ یہ پانچ نیورل نیٹ ورکس پر مبنی ہے جو بایومیٹرک سسٹم کے کیمرے سے انفرادی فریموں پر کارروائی کرتے ہیں۔ مصنفین کا کہنا ہے کہ ایک تصویر پر کارروائی کرنے میں 200 ملی سیکنڈ سے بھی کم وقت لگتا ہے (تقریباً پانچ فریم فی سیکنڈ)۔ ٹیم تمام شناختی الگورتھم اور انٹرفیس کو آزادانہ طور پر لکھتی ہے — ڈویلپرز ملکیتی حل استعمال نہیں کرتے ہیں۔ استعمال کرتے ہوئے اعصابی نیٹ ورکس کو تربیت دیں۔ .
ڈیٹا پروسیسنگ مقامی طور پر ہوتی ہے۔ یہ طریقہ ذاتی بائیو میٹرک ڈیٹا کی حفاظت کو بڑھاتا ہے۔ ہارڈ ویئر میں Nvidia کا Jetson TX1 بورڈ شامل ہے، جو اسٹینڈ اسٹون ڈیوائسز کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ بائیو میٹرک سسٹم ٹرن اسٹائلز کو کنٹرول کرنے اور اس کے ساتھ انضمام کے لیے اپنے ڈیزائن کا ایک مربوط سرکٹ بھی رکھتا ہے۔ .
تصویر: /unsplash.com
اسٹارٹ اپ ملازمین۔ کمپنی کے سربراہ کا کہنا ہے کہ انتخاب اصول کے مطابق کیا گیا تھا: ایک جگہ کے لیے 60 امیدوار۔ اس فارمیٹ نے ہمیں انتہائی باصلاحیت لوگوں کو بھرتی کرنے کی اجازت دی۔ فی الحال، کئی پروگرامرز اس پروجیکٹ پر کام کر رہے ہیں، جو مشین لرننگ الگورتھم اور ایمبیڈڈ سسٹمز کے کوڈ کے ذمہ دار ہیں۔ ایک بیک اینڈ ڈویلپر، ایک انفارمیشن سیکیورٹی ماہر اور ایک ڈیزائنر بھی ہے۔ ملازمین میں سے کچھ ایسے طالب علم ہیں جو ماسٹر ڈگری کے ساتھ کام کو یکجا کرتے ہیں۔
امکانات آج کے حل یورپ میں سب سے بڑی کافی فیکٹری میں نصب. پروڈکٹ کو سینٹ پیٹرزبرگ فٹنس سینٹرز اور پولی ٹیکنک یونیورسٹی میں سے ایک میں لانچ کرنے کے لیے بھی تیار کیا جا رہا ہے۔ شاید مستقبل میں O.VISION ITMO یونیورسٹی میں نصب کیا جائے گا۔ کمپنی کے سربراہ کا کہنا ہے کہ وہ پہلے ہی روسی کارپوریشنوں کے ساتھ بات چیت کر رہے ہیں: Gazprom Neft، Beeline، Rostelecom اور روسی ریلوے۔ مستقبل میں، ہم غیر ملکی مارکیٹوں میں داخل ہوں گے.
دیگر ایکسلریٹر منصوبوں کے بارے میں:
ITMO یونیورسٹی کے کام کے بارے میں مواد:
ماخذ: www.habr.com