Hoy
continuamos hablando sobre los equipos que pasaron por
nuestro acelerador . Habrá dos de ellos en este centro. El primero es la startup Labra, que está desarrollando una solución para monitorear la productividad. El segundo es
O.VISION con un sistema de reconocimiento facial para torniquetes.
Foto: Randall Bruder / Unsplash.comCómo Labra aumentará la productividad
El crecimiento de la productividad laboral en los mercados occidentales se ha desacelerado. Según McKinsey, al comienzo de cero esta cifra era del 2,4%. Pero en el período de 2010 a 2014, cayó al 0,5%. Los analistas dicen que desde entonces la situación no ha cambiado. Pero existe la opinión de que los sistemas de inteligencia artificial ayudarán a resolver el problema. Con los sistemas de inteligencia artificial, se espera que el crecimiento de la productividad regrese a alrededor del 2% en diez años. Los algoritmos inteligentes ayudan a automatizar las tareas de rutina y agilizar los flujos de trabajo.
Especialistas de
Oracle , ingenieros de las
principales universidades occidentales e incluso representantes de
la Comunidad Real de Londres ya están realizando investigaciones en estas áreas. La visión artificial desempeñará un papel importante en el aumento del crecimiento de la productividad. La tecnología se utiliza para evaluar de forma independiente el lugar de trabajo y el desempeño de los empleados. Dichas soluciones ya están siendo implementadas por compañías occidentales, por ejemplo,
Microsoft y
Walmart .
Las empresas rusas también están desarrollando soluciones para evaluar la productividad laboral. Por ejemplo, la startup Labra, que pasó por nuestro programa de aceleración . Los ingenieros crean un sistema de videovigilancia con una red neuronal que reconoce las acciones de los empleados de la empresa y deja en claro cómo pasan el tiempo de trabajo.
Cómo funciona el sistema Labra puede operar en cualquier empresa con máquinas o mano de obra manual, cuyo personal supera las 15 personas. Con la ayuda de cámaras, forma la llamada
foto de la jornada laboral , es decir, captura todo lo que sucede durante el turno. En términos generales, el algoritmo es el siguiente:
- El sistema captura la imagen y realiza el marcado de las operaciones de trabajo;
- El algoritmo de aprendizaje automático analiza el video;
- Luego, el algoritmo forma una fotografía de la jornada laboral;
- Siguiente: se realiza el cálculo analítico automático;
- Labra genera un informe final con recomendaciones que mejorarán la seguridad empresarial y optimizarán sus recursos.
Quién está en el equipo La startup emplea a ocho personas: el líder y fundador, dos desarrolladores, tres especialistas en la regulación laboral. También hay un gerente de servicio al cliente y contador. Algunos de ellos combinan trabajo en proyectos con estudios en la universidad. Por lo tanto, todas las tareas de seguimiento y los plazos de forma independiente. Sin embargo, el equipo organiza reuniones dos veces por semana para discutir los planes de progreso y desarrollo.
Perspectivas A principios de septiembre, una startup presentó su proyecto
en el Foro Digital de San Petersburgo . Allí, los ingenieros demostraron las capacidades del producto. Labra planea promover aún más la solución y está trabajando en la perspectiva de la cooperación con empresas en el país.
O.VISION ayudará a rechazar llaves y pases
En 2017, la revista MIT Technology Review
incluyó el reconocimiento facial en las 10 tecnologías más avanzadas. Parte de esta decisión se debió a la amplia aplicabilidad de tales sistemas. En particular, pueden reemplazar las llaves y pases habituales en la entrada del edificio; por ejemplo, varios bancos rusos ya han implementado desarrollos similares. Aparecen nuevos jugadores en el mercado, por ejemplo, una startup
O.VISION está desarrollando una solución similar. El equipo crea un sistema de acceso sin contacto para torniquetes, que se puede instalar en 30 minutos.
Cómo funciona el sistema El desarrollo es un complejo de hardware y software instalado en el punto de control. Se basa en cinco redes neuronales que procesan cuadros individuales desde la cámara de un sistema biométrico. Los autores dicen que procesar una imagen toma menos de 200 milisegundos (aproximadamente cinco cuadros por segundo). El equipo escribe todos los algoritmos de reconocimiento y la interfaz de forma independiente: los desarrolladores no utilizan soluciones patentadas. Entrenan redes neuronales utilizando el
marco PyTorch .
El procesamiento de datos ocurre localmente. Este enfoque mejora la seguridad de los datos biométricos personales. El hardware incluye la placa Jetson TX1 de Nvidia, que está diseñada para dispositivos independientes. Además, el sistema biométrico contiene un circuito integrado de diseño propio para controlar torniquetes e integración con
sistemas de control de acceso .
Foto: Zan / Unsplash.comEmpleados de inicio. El jefe de la compañía dice que la selección se basó en el principio: 60 candidatos para un lugar. Este formato nos permitió llevar a las personas más talentosas. Actualmente, varios programadores están trabajando en el proyecto, responsables de los algoritmos de aprendizaje automático y el código para sistemas integrados. También hay un desarrollador de back-end, especialista en seguridad de la información y diseñador. Algunos de los empleados son estudiantes que combinan el trabajo con una magistratura.
Perspectivas Hoy,
las soluciones
O.VISION se instalan en la fábrica de café más grande de Europa. El producto también se está preparando para su lanzamiento en uno de los gimnasios de San Petersburgo y en la Universidad Politécnica. Quizás en el futuro O.VISION también se instalará en la Universidad ITMO. El jefe de la compañía dice que ya están negociando con empresas rusas: Gazprom Neft, Beeline, Rostelecom y Russian Railways. En el futuro: acceso a los mercados extranjeros.
Sobre otros proyectos de aceleradores:Materiales sobre el trabajo de la Universidad ITMO: