Узнайте, как видеоаналитика CVC может решить именно ваши задачи — запишитесь на индивидуальную демонстрацию!
Во время сессии мы подробно обсудим ваши задачи, ответим на интересующие вас вопросы и покажем, как уже реализованные нами решения могут быть адаптированы для вашего проекта.
Нажимая на кнопку "Отправить", Вы подтверждаете, что ознакомлены с политикой в отношении обработки персональных данных.
Связаться с отделом продаж
Пожалуйста, введите телефон, мы перезвоним Вам в ближайшее время.
Нажимая на кнопку "Отправить", Вы подтверждаете, что ознакомлены с политикой в отношении обработки персональных данных.
Максим Захаров, системный архитектор и сооснователь компании CVC, разработчика систем нейросетевой видеоаналитики, дал интервью блогу онлайн-магистратур Томского государственного университета. Разговор шел о том, как менялся рынок компьютерного зрения, от чего зависит результат внедрения ИИ на предприятии и как начинать карьеру в отрасли.
Ниже - главные тезисы. Полный текст интервью опубликован на сайте ТГУ.
Ниже - главные тезисы. Полный текст интервью опубликован на сайте ТГУ.
Рынок: от хайпа к рабочему инструменту
Несколько лет назад компьютерное зрение находилось на пике ожиданий: о технологии говорили все, а внедряли ее энтузиасты и самые передовые компании. По словам Максима Захарова, за два года рынок вышел на плато, и началось массовое внедрение.
«Когда появляется понимание, что технология работает, и референсы успешных внедрений — начинается массовый рынок», - говорит эксперт.
Изменился и сам заказчик. Ушло ощущение «если не внедрю - отстану». Руководитель теперь исходит из того, что инструмент апробирован и применяется в его отрасли, и хочет понять, где именно он даст результат. С рынка ушли команды, которые показывали прототип, но не могли довести его до промышленной эксплуатации. Остались те, кто предлагает зрелый продукт.
«Когда появляется понимание, что технология работает, и референсы успешных внедрений — начинается массовый рынок», - говорит эксперт.
Изменился и сам заказчик. Ушло ощущение «если не внедрю - отстану». Руководитель теперь исходит из того, что инструмент апробирован и применяется в его отрасли, и хочет понять, где именно он даст результат. С рынка ушли команды, которые показывали прототип, но не могли довести его до промышленной эксплуатации. Остались те, кто предлагает зрелый продукт.
Кейсы: сорта хлеба и упитанность коров без осмотра
Самый интересный кейс, по словам Максима Захарова, всегда впереди. Из уже сделанных он выделил два.
На хлебокомбинате система должна была распознавать сорта хлеба, которые на глаз не различал даже представитель предприятия. Решение нашли, и оно стало отраслевым: такая задача встречается на многих похожих производствах. Подробнее о решениях CVC для хлебокомбинатов.
В молочном животноводстве требовалось определять упитанность коров без физического контакта, постоянно и на потоке. Рабочий диапазон шкалы - от 2,25 до 4,25 балла с шагом 0,25. Считалось, что без ручного осмотра точный балл поставить нельзя. Задачу решили, когда посмотрели на нее с позиции инструментов компьютерного зрения. Подробнее о видеоаналитике на молочной ферме.
На хлебокомбинате система должна была распознавать сорта хлеба, которые на глаз не различал даже представитель предприятия. Решение нашли, и оно стало отраслевым: такая задача встречается на многих похожих производствах. Подробнее о решениях CVC для хлебокомбинатов.
В молочном животноводстве требовалось определять упитанность коров без физического контакта, постоянно и на потоке. Рабочий диапазон шкалы - от 2,25 до 4,25 балла с шагом 0,25. Считалось, что без ручного осмотра точный балл поставить нельзя. Задачу решили, когда посмотрели на нее с позиции инструментов компьютерного зрения. Подробнее о видеоаналитике на молочной ферме.
Внедрение: результат зависит от постановки задачи
На практике проект занимает 2-3 месяца, и 60-70% этого времени уходит на локальную инфраструктуру заказчика. Ситуация улучшается: предприятия растят компетенции внутри своих ИТ-команд, чтобы быстрее и качественнее вести проекты вместе с подрядчиками.
Более глубокий вопрос - постановка задачи. До начала работ важно понять, какой процесс заказчик хочет улучшить, какой риск убрать и какую точку роста сделать системной. Видеоаналитика дает объективные и проверенные данные о том, где в процессе есть резерв. Результат появляется тогда, когда за данными следуют управленческие решения.
Более глубокий вопрос - постановка задачи. До начала работ важно понять, какой процесс заказчик хочет улучшить, какой риск убрать и какую точку роста сделать системной. Видеоаналитика дает объективные и проверенные данные о том, где в процессе есть резерв. Результат появляется тогда, когда за данными следуют управленческие решения.
“
«Нейросетевая аналитика даёт объективные данные, а что с ними делать, решает человек».
Карьера в компьютерном зрении
Отдельная часть разговора посвящена студентам. Максим Захаров считает, что позиция начинающего специалиста в прежнем виде исчезла: рутину взяли на себя большие языковые модели. Работодателю стоит показывать собственные проекты, сделанные из интереса к реальной задаче.
Два обязательных требования - математическая база и осознанная работа с инструментами. «Если за вас делает нейросеть, а вы не понимаете, что она делает, – шансы нулевые», - предупреждает эксперт.
Два обязательных требования - математическая база и осознанная работа с инструментами. «Если за вас делает нейросеть, а вы не понимаете, что она делает, – шансы нулевые», - предупреждает эксперт.
CVC и Томский государственный университет
CVC - партнер Томского государственного университета. Максим Захаров планирует читать лекции студентам онлайн-магистратуры ТГУ «Компьютерное зрение и искусственный интеллект».
Читать интервью полностью на сайте ТГУ
Другие выступления и публикации собраны на странице Максима Захарова.
Читать интервью полностью на сайте ТГУ
Другие выступления и публикации собраны на странице Максима Захарова.
Читать по теме