आज हम
अपने त्वरक के माध्यम से जाने वाली टीमों के बारे में बात
करना जारी रखते हैं। इस हब में उनमें से दो होंगे। पहला स्टार्टअप लैब्रा है, जो उत्पादकता की निगरानी के लिए एक समाधान विकसित कर रहा है। दूसरा टर्नस्टाइल के लिए फेस रिकग्निशन सिस्टम वाला
O.VISION है ।
फोटो: Randall Bruder / Unsplash.comलैब्रा कैसे उत्पादकता बढ़ाएगा
पश्चिमी बाजारों में श्रम उत्पादकता में वृद्धि धीमी हो गई है। मैकिन्से के अनुसार, शून्य की शुरुआत में यह आंकड़ा 2.4% था। लेकिन 2010 से 2014 की अवधि में, यह 0.5% तक गिर गया। विश्लेषकों का कहना है कि तब से स्थिति नहीं बदली है। लेकिन एक राय है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली समस्या को हल करने में मदद करेगी। एआई सिस्टम के साथ, उत्पादकता वृद्धि दस वर्षों में लगभग 2% लौटने की उम्मीद है। स्मार्ट एल्गोरिदम नियमित कार्यों को स्वचालित करने और वर्कफ़्लो को व्यवस्थित करने में मदद करते हैं।
ओरेकल के विशेषज्ञ,
प्रमुख पश्चिमी विश्वविद्यालयों के इंजीनियर और यहां तक कि
लंदन के रॉयल समुदाय के प्रतिनिधि पहले से ही इन क्षेत्रों में अनुसंधान कर रहे हैं। उत्पादकता बढ़ाने में मशीन की दृष्टि महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी। प्रौद्योगिकी का उपयोग कार्यस्थल और कर्मचारी के प्रदर्शन का स्वतंत्र रूप से मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है। इस तरह के समाधान पहले से ही पश्चिमी कंपनियों द्वारा लागू किए जा रहे हैं - उदाहरण के लिए,
माइक्रोसॉफ्ट और
वॉलमार्ट ।
रूसी कंपनियां श्रम उत्पादकता के मूल्यांकन के लिए समाधान भी विकसित कर रही हैं। उदाहरण के लिए, स्टार्टअप लाबरा, जो हमारे त्वरण कार्यक्रम से गुजरा। इंजीनियर एक तंत्रिका नेटवर्क के साथ एक वीडियो निगरानी प्रणाली बनाते हैं जो उद्यम के कर्मचारियों के कार्यों को पहचानता है और यह स्पष्ट करता है कि वे काम करने का समय कैसे बिताते हैं।
सिस्टम कैसे काम करता है। लैब्रा मशीन या मशीन-मैनुअल श्रम के साथ किसी भी उद्यम में काम कर सकता है, जिसका स्टाफ 15 से अधिक लोगों को है। कैमरों की मदद से, वह
कामकाजी दिन की तथाकथित
फोटो बनाता
है - अर्थात, पारी के दौरान होने वाली हर चीज को पकड़ लेता है। सामान्य शब्दों में, एल्गोरिथ्म इस प्रकार है:
- सिस्टम छवि को कैप्चर करता है और कार्य संचालन के अंकन को पूरा करता है;
- मशीन लर्निंग एल्गोरिथम वीडियो का विश्लेषण करता है;
- फिर एल्गोरिथ्म कार्य दिवस की एक तस्वीर बनाता है;
- अगला - स्वचालित विश्लेषण गणना की जाती है;
- लैब्रा सिफारिशों के साथ एक अंतिम रिपोर्ट बनाता है जो उद्यम सुरक्षा को बढ़ाएगा और अपने संसाधनों का अनुकूलन करेगा।
टीम में कौन है स्टार्टअप आठ लोगों को रोजगार देता है - नेता और संस्थापक, दो डेवलपर्स, श्रम के नियमन में तीन विशेषज्ञ। एक ग्राहक सेवा प्रबंधक और एकाउंटेंट भी है। उनमें से कुछ परियोजना के काम को विश्वविद्यालय में अध्ययन के साथ जोड़ते हैं। इसलिए, सभी स्वतंत्र रूप से कार्यों और समय सीमा का पालन करते हैं। हालांकि, टीम प्रगति और विकास योजनाओं पर चर्चा करने के लिए सप्ताह में दो बार बैठकें आयोजित करती है।
संभावनाएँ। सितंबर की शुरुआत में, एक स्टार्टअप ने
सेंट पीटर्सबर्ग डिजिटल फोरम में अपनी परियोजना प्रस्तुत की। वहां, इंजीनियरों ने उत्पाद की क्षमताओं का प्रदर्शन किया। लाबरा ने समाधान को आगे बढ़ाने की योजना बनाई है और देश में उद्यमों के साथ सहयोग की संभावना पर काम कर रहा है।
O.VISION चाबियों और पास से इंकार करने में मदद करेगा
2017 में, एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू पत्रिका
में शीर्ष 10 सफलता प्रौद्योगिकियों में चेहरा पहचान
शामिल थी । इस निर्णय का एक हिस्सा ऐसी प्रणालियों की व्यापक प्रयोज्यता के कारण था। विशेष रूप से, वे सामान्य कुंजियों को बदल सकते हैं और भवन के प्रवेश द्वार पर गुजर सकते हैं - उदाहरण के लिए, कई रूसी बैंकों ने पहले से ही इसी तरह के विकास को लागू किया है। नए खिलाड़ी बाजार में दिखाई देते हैं, उदाहरण के लिए, एक स्टार्टअप
O.VISION एक समान समाधान विकसित कर रहा है। टीम टर्नस्टाइल के लिए एक संपर्क रहित प्रणाली बनाती है, जिसे 30 मिनट में स्थापित किया जा सकता है।
सिस्टम कैसे काम करता है। विकास एक हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर कॉम्प्लेक्स है जिसे चौकी पर स्थापित किया गया है। यह पांच न्यूरल नेटवर्क पर आधारित है जो बायोमेट्रिक सिस्टम के कैमरे से अलग-अलग फ्रेम प्रोसेस करता है। लेखकों का कहना है कि एक छवि के प्रसंस्करण में 200 मिलीसेकंड (लगभग पांच फ्रेम प्रति सेकंड) से कम समय लगता है। टीम सभी मान्यता एल्गोरिदम और इंटरफ़ेस को स्वतंत्र रूप से लिखती है - डेवलपर्स मालिकाना समाधान का उपयोग नहीं करते हैं। वे
PyTorch ढांचे का उपयोग करके तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करते हैं।
डेटा प्रोसेसिंग स्थानीय रूप से होती है। यह दृष्टिकोण व्यक्तिगत बायोमेट्रिक डेटा की सुरक्षा को बढ़ाता है। हार्डवेयर में एनवीडिया का जेटसन TX1 बोर्ड शामिल है, जिसे स्टैंड-अलोन डिवाइसेस के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके अलावा, बायोमेट्रिक सिस्टम में टर्नस्टाइल को नियंत्रित करने और
एक्सेस कंट्रोल सिस्टम के साथ एकीकरण के लिए अपने स्वयं के डिजाइन का एक एकीकृत सर्किट होता है।
फोटो: Zan / Unsplash.comस्टार्टअप के कर्मचारी। कंपनी के प्रमुख का कहना है कि चयन सिद्धांत पर आधारित था: एक स्थान के लिए 60 उम्मीदवार। इस प्रारूप ने हमें सबसे प्रतिभाशाली लोगों को लेने की अनुमति दी। वर्तमान में, कई प्रोग्रामर प्रोजेक्ट पर काम कर रहे हैं, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और एम्बेडेड सिस्टम के लिए कोड के लिए जिम्मेदार है। एक बैकएंड डेवलपर, सूचना सुरक्षा विशेषज्ञ और डिजाइनर भी है। कर्मचारियों में से कुछ ऐसे छात्र हैं, जो एक जादूगर के साथ काम को जोड़ते हैं।
संभावनाएँ। आज,
O.VISION समाधान यूरोप के सबसे बड़े कॉफी कारखाने में स्थापित
हैं । उत्पाद को सेंट पीटर्सबर्ग के एक फिटनेस सेंटर और पॉलिटेक्निक यूनिवर्सिटी में लॉन्च करने के लिए भी तैयार किया जा रहा है। शायद भविष्य में O.VISION को ITMO यूनिवर्सिटी में भी स्थापित किया जाएगा। कंपनी के प्रमुख का कहना है कि वे पहले से ही रूसी निगमों के साथ बातचीत कर रहे हैं: गज़प्रोम नेफ्ट, बीलाइन, रोस्टेलकॉम और रूसी रेलवे। भविष्य में - विदेशी बाजारों तक पहुंच।
अन्य त्वरक परियोजनाओं के बारे में:ITMO विश्वविद्यालय के काम के बारे में सामग्री: