Startups do ITMO University Accelerator - Iniciando projetos de visão de máquina

Hoje continuamos a falar sobre as equipes que passaram pelo nosso acelerador . Haverá dois deles neste hub. A primeira é a startup Labra, que está desenvolvendo uma solução para monitorar a produtividade. O segundo é o O.VISION, com um sistema de reconhecimento facial para catracas.


Foto: Randall Bruder / Unsplash.com

Como o Labra aumentará a produtividade


O crescimento da produtividade do trabalho nos mercados ocidentais diminuiu. Segundo a McKinsey, no início de zero esse número era de 2,4%. Mas no período de 2010 a 2014, caiu para 0,5%. Analistas dizem que desde então a situação não mudou. Mas há uma opinião de que os sistemas de inteligência artificial ajudarão a resolver o problema. Com os sistemas de IA, espera-se que o crescimento da produtividade retorne a cerca de 2% em dez anos. Algoritmos inteligentes ajudam a automatizar tarefas rotineiras e otimizar fluxos de trabalho.

Especialistas da Oracle , engenheiros das principais universidades ocidentais e até representantes da Comunidade Real de Londres já estão realizando pesquisas nessas áreas. A visão de máquina desempenhará um papel significativo no aumento do crescimento da produtividade. A tecnologia é usada para avaliar independentemente o local de trabalho e o desempenho dos funcionários. Essas soluções já estão sendo implementadas por empresas ocidentais - por exemplo, Microsoft e Walmart .

As empresas russas também estão desenvolvendo soluções para avaliar a produtividade do trabalho. Por exemplo, a startup Labra, que passou por nosso programa de aceleração . Os engenheiros fazem um sistema de videovigilância com uma rede neural que reconhece as ações dos funcionários da empresa e deixa claro como eles gastam tempo de trabalho.

Como o sistema funciona. A Labra pode operar em qualquer empresa com mão-de-obra manual ou com máquina, cuja equipe excede 15 pessoas. Com a ajuda das câmeras, ela forma a chamada foto do dia útil - ou seja, captura tudo o que acontece durante o turno. Em termos gerais, o algoritmo é o seguinte:

  • O sistema captura a imagem e realiza a marcação das operações de trabalho;
  • O algoritmo de aprendizado de máquina analisa vídeo;
  • Então o algoritmo forma uma fotografia do dia útil;
  • Próximo - o cálculo analítico automático é realizado;
  • A Labra gera um relatório final com recomendações que aprimoram a segurança da empresa e otimizam seus recursos.

Quem está no time. A startup emprega oito pessoas - o líder e fundador, dois desenvolvedores, três especialistas na regulamentação do trabalho. Há também um gerente de serviço ao cliente e contador. Alguns deles combinam o trabalho do projeto com estudos na universidade. Portanto, todos acompanham tarefas e prazos independentemente. No entanto, a equipe organiza reuniões duas vezes por semana para discutir os planos de progresso e desenvolvimento.

Perspectivas. No início de setembro, uma startup apresentou seu projeto no Fórum Digital de São Petersburgo . Lá, os engenheiros demonstraram as capacidades do produto. A Labra planeja promover ainda mais a solução e está trabalhando na perspectiva de cooperação com empresas do país.

O.VISION ajudará a recusar chaves e passes


Em 2017, a revista MIT Technology Review incluiu o reconhecimento facial nas 10 principais tecnologias inovadoras. Parte dessa decisão ocorreu devido à ampla aplicabilidade de tais sistemas. Em particular, eles podem substituir as chaves e passes usuais na entrada do prédio - por exemplo, vários bancos russos já implementaram desenvolvimentos semelhantes. Novos players aparecem no mercado, por exemplo, uma startup O.VISION está desenvolvendo uma solução semelhante. A equipe cria um sistema de acesso sem contato para catracas, que pode ser instalado em 30 minutos.

Como o sistema funciona. Desenvolvimento é um complexo de hardware e software instalado no ponto de verificação. É baseado em cinco redes neurais que processam quadros individuais da câmera de um sistema biométrico. Os autores dizem que o processamento de uma imagem leva menos de 200 milissegundos (cerca de cinco quadros por segundo). A equipe escreve todos os algoritmos de reconhecimento e a interface de forma independente - os desenvolvedores não usam soluções proprietárias. Eles treinam redes neurais usando a estrutura PyTorch .

O processamento de dados ocorre localmente. Essa abordagem aumenta a segurança dos dados biométricos pessoais. O hardware inclui a placa Jetson TX1 da Nvidia, projetada para dispositivos independentes. Além disso, o sistema biométrico contém um circuito integrado de seu próprio projeto para controlar catracas e integração com sistemas de controle de acesso .


Foto: Zan / Unsplash.com

Funcionários de inicialização. O chefe da empresa diz que a seleção foi baseada no princípio: 60 candidatos a um lugar. Esse formato nos permitiu levar as pessoas mais talentosas. Atualmente, vários programadores estão trabalhando no projeto, responsáveis ​​por algoritmos de aprendizado de máquina e código para sistemas embarcados. Há também um desenvolvedor de back-end, especialista em segurança da informação e designer. Alguns dos funcionários são estudantes que combinam trabalho com magistratura.

Perspectivas. Hoje, as soluções O.VISION estão instaladas na maior fábrica de café da Europa. O produto também está sendo preparado para lançamento em um dos centros de fitness de São Petersburgo e na Universidade Politécnica. Talvez no futuro o O.VISION também seja instalado na ITMO University. O chefe da empresa diz que eles já estão negociando com empresas russas: Gazprom Neft, Beeline, Rostelecom e Russian Railways. No futuro - acesso a mercados estrangeiros.



Sobre outros projetos aceleradores:


Materiais sobre o trabalho da Universidade ITMO:


Source: https://habr.com/ru/post/pt471254/


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