Hari ini kami
terus berbicara tentang tim yang melewati
akselerator kami . Akan ada dua dari mereka di hub ini. Yang pertama adalah Labra startup, yang mengembangkan solusi untuk memantau produktivitas. Yang kedua adalah
O.VISION dengan sistem pengenalan wajah untuk pintu putar.
Foto: Randall Bruder / Unsplash.comBagaimana Labra Akan Meningkatkan Produktivitas
Pertumbuhan produktivitas tenaga kerja di pasar Barat telah melambat. Menurut McKinsey, pada awal nol angka ini adalah 2,4%. Namun pada periode 2010-2014, itu turun menjadi 0,5%. Para analis mengatakan bahwa sejak itu situasinya tidak berubah. Tetapi ada pendapat bahwa sistem kecerdasan buatan akan membantu menyelesaikan masalah. Dengan sistem AI, pertumbuhan produktivitas diperkirakan akan kembali menjadi sekitar 2% selama sepuluh tahun. Algoritma cerdas membantu mengotomatiskan tugas-tugas rutin dan merampingkan alur kerja.
Spesialis dari
Oracle , insinyur dari
universitas Barat terkemuka dan bahkan perwakilan dari
Royal Community of London sudah melakukan penelitian di bidang ini. Visi alat berat akan memainkan peran penting dalam meningkatkan pertumbuhan produktivitas. Teknologi ini digunakan untuk mengevaluasi secara independen tempat kerja dan kinerja karyawan. Solusi semacam itu sudah diterapkan oleh perusahaan-perusahaan Barat - misalnya,
Microsoft dan
Walmart .
Perusahaan Rusia juga mengembangkan solusi untuk mengevaluasi produktivitas tenaga kerja. Misalnya, Labra startup, yang melewati program akselerasi kami. Insinyur membuat sistem pengawasan video dengan jaringan saraf yang mengenali tindakan karyawan perusahaan dan memperjelas cara mereka menghabiskan waktu kerja.
Bagaimana sistem bekerja. Labra dapat beroperasi di perusahaan apa pun dengan kerja mesin atau manual mesin, yang stafnya melebihi 15 orang. Dengan bantuan kamera, ia membentuk apa yang disebut sebagai
foto hari kerja - yaitu, menangkap semua yang terjadi selama shift. Secara umum, algoritma ini adalah sebagai berikut:
- Sistem menangkap gambar dan melakukan penandaan operasi kerja;
- Algoritma Machine Learning menganalisis video;
- Kemudian algoritma membentuk foto hari kerja;
- Berikutnya - perhitungan analitik otomatis dilakukan;
- Labra menghasilkan laporan akhir dengan rekomendasi yang akan meningkatkan keamanan perusahaan dan mengoptimalkan sumber dayanya.
Siapa yang ada di tim. Startup ini mempekerjakan delapan orang - pemimpin dan pendiri, dua pengembang, tiga spesialis dalam regulasi tenaga kerja. Ada juga manajer layanan pelanggan dan akuntan. Beberapa dari mereka menggabungkan pekerjaan proyek dengan studi di universitas. Karena itu, semua menindaklanjuti tugas dan tenggat waktu secara independen. Namun, tim mengatur pertemuan dua kali seminggu untuk membahas kemajuan dan rencana pengembangan.
Prospek. Pada awal September, sebuah startup mempresentasikan proyeknya
di Forum Digital St. Petersburg . Di sana, para insinyur menunjukkan kemampuan produk. Labra berencana untuk lebih mempromosikan solusi dan bekerja pada prospek kerjasama dengan perusahaan di negara ini.
O.VISION akan membantu menolak kunci dan lintasan
Pada tahun 2017, majalah MIT Technology Review
memasukkan pengenalan wajah dalam 10 teknologi terobosan teratas. Bagian dari keputusan ini adalah karena penerapan yang luas dari sistem tersebut. Secara khusus, mereka dapat mengganti kunci biasa dan melewati di pintu masuk gedung - misalnya, sejumlah bank Rusia telah menerapkan perkembangan yang sama. Pemain baru muncul di pasar, misalnya, startup
O.VISION sedang mengembangkan solusi serupa. Tim membuat sistem akses tanpa kontak untuk pintu putar, yang dapat diinstal dalam 30 menit.
Bagaimana sistem bekerja. Pengembangan adalah kompleks perangkat keras-lunak yang dipasang di pos pemeriksaan. Ini didasarkan pada lima jaringan saraf yang memproses frame individu dari kamera sistem biometrik. Para penulis mengatakan bahwa memproses satu gambar membutuhkan waktu kurang dari 200 milidetik (sekitar lima bingkai per detik). Tim menulis semua algoritma pengenalan dan antarmuka secara independen - pengembang tidak menggunakan solusi berpemilik. Mereka melatih jaringan saraf menggunakan
kerangka PyTorch .
Pemrosesan data terjadi secara lokal. Pendekatan ini meningkatkan keamanan data biometrik pribadi. Perangkat kerasnya termasuk papan Jvidon TX1 Nvidia, yang dirancang untuk perangkat yang berdiri sendiri. Juga, sistem biometrik berisi sirkuit terintegrasi dari desainnya sendiri untuk mengendalikan pintu putar dan integrasi dengan
sistem kontrol akses .
Foto: Zan / Unsplash.comKaryawan pemula. Kepala perusahaan mengatakan bahwa pemilihan didasarkan pada prinsip: 60 kandidat untuk satu tempat. Format ini memungkinkan kami untuk mengambil orang-orang paling berbakat. Saat ini, beberapa programmer sedang mengerjakan proyek, bertanggung jawab untuk algoritma pembelajaran mesin dan kode untuk sistem embedded. Ada juga pengembang backend, spesialis dan desainer keamanan informasi. Beberapa karyawan adalah siswa yang menggabungkan pekerjaan dengan hakim.
Prospek. Saat ini, solusi
O.VISION dipasang di pabrik kopi terbesar di Eropa. Produk ini juga sedang dipersiapkan untuk diluncurkan di salah satu pusat kebugaran St. Petersburg dan Universitas Politeknik. Mungkin di masa depan O.VISION juga akan dipasang di Universitas ITMO. Kepala perusahaan mengatakan bahwa mereka sudah bernegosiasi dengan perusahaan-perusahaan Rusia: Gazprom Neft, Beeline, Rostelecom dan Russian Railways. Di masa depan - akses ke pasar luar negeri.
Tentang proyek akselerator lainnya:Materi tentang karya Universitas ITMO: