Рубрики

Аграрные игры: 13 стартапов в борьбе за рынок. Игрок № 12 – “Детектор здоровья”

15 июня в 16:51

354

Еще только в феврале этого года на Agro Idea Garage команда “Детектора здоровья” предложила свою идею — создать систему, позволяющую идентифицировать проблемы с кожным покровом человека. А уже сегодня этот стартап попал в финал конкурса MHP Аccelerator. О пути — от зарождения идеи до ее реализации — редакции Aggeek рассказал руководитель проекта Олег Пономарчук.


Как возникла идея проекта?

Команда из четырех человек работала над проектом системы, которая могла бы диагностировать состояние здоровья человека по 130 показателям. Диагностика осуществлялась по снимкам, сделанным в разных диапазонах электромагнитного спектра. На Idea Garage в процессе общения с представителями МХП решили, что для начала необходимо разработать систему, которая могла бы идентифицировать состояние рук.

Контроль рук сотрудников, которые имеют дело с производством продукции, не проблема. Процедура проверки состояния рук уже реализована на Accelerator"е, но МХП заинтересованы в автоматизации этого процесса. Определение состояния кожного покрова рук сотрудников на наличие ран, воспалений, лака на ногтях или посторонних предметов — вот начальный перечень задач для детектирования. В принципе, такая постановка заданий оказалась близка к проектам, над которыми мы ранее работали, и мы предложили свое решение — использовать искусственный интеллект

рассказывает Олег Пономарчук.

Система может определять не только физические повреждения, но и болезни?

Стартап "Детектор здоровья" в перспективе сможет предложить решение, которое позволит проводить удаленную бесконтактную диагностику состояния здоровья человека. Такой проект у нас уже в разработке под названием "Умное зеркало". Но это перспектива, а пока мы с партнерами сосредоточились над идентификацией базовых параметров, интересующих потенциальных заказчиков.

Работа системы основана на подсветке рук и фотоснимках. Подсвечивая кожный покров в разных диапазонах спектра частот, можно выявлять различные признаки. Например, в инфракрасном диапазоне мы четко видим наличие крови, ран. А подсвечивая в ультрафиолетовом диапазоне, можем определять экземы, лишаи, грибок. И в этом направлении мы планомерно продвигаемся, разбив процесс реализации на несколько этапов. На первом этапе это определение посторонних предметов, целостности кожного покрова. А дальше перейдем к более тонким вещам

делится планами Олег Пономарчук.

Кому будет полезна эта технология?

Команда ориентируется не только на предприятия животноводства или птицеводства, которые выпускают конечную продукцию для потребителей. Их разработка заинтересует и другие предприятия, в которых строго контролируются санитарные условия.

Никита Корсун и Олег ПономарчукОснователи проекта "Детектор здоровья" Никита Корсун и Олег Пономарчук

Как сегодня осуществляется контроль состояния рук?

На предприятии, которое нам удалось посетить, вопросу контроля состояния рук уделяется серьезное внимание, реализована система двойного контроля. Сначала работников проверяют медицинские сотрудники на проходной, а затем непосредственно перед доступом к рабочему месту. Альтернативное решение, предложенное "Детектором здоровья", позволит автоматизировать этот процесс, собирать и обрабатывать статистику в целях разработки и своевременного проведения дополнительных мероприятий.

На какой стадии проект?

Система на стадии тестирования. Команда надеялась уже в финале представить готовый продукт. Но три месяца — слишком мало для реализации такой цели.

Первый этап мы прошли — программу сделали. Сейчас проект находится на этапе обучения и тестирования. Если результат будет положительным — двигаемся дальше; если результат нас не удовлетворит — продолжим обучать систему. В работе с искусственным интеллектом часто возможны непредсказуемые моменты. Необходимо обучать, тестировать и снова обучать, многие вещи решаются методом проб и ошибок. Если с первого раза система где-то не справляется — ее необходимо перестраивать и обучать заново. Недавно мы проверяли систему на "незнакомой" руке — программа справилась, идентифицировала все предметы. Но нужна серия тестов, чтобы подводить какие-то итоги

объясняет Олег Пономарчук.

Есть ли аналоги за границей?

Создатели системы говорят, что за рубежом нет подобных решений. Это может содействовать успеху в реализации подобной идеи.

Мы надеемся, что как украинские, так и зарубежные предприятия, которые беспокоятся о качестве выпускаемой продукции и о своем имидже, заинтересуются нашей разработкой

делится ожиданиями Олег Пономарчук.

Систему несложно внедрить на предприятии?

Принципиальных сложностей с внедрением системы на предприятии не возникнет. Но ее нужно интегрировать в существующую систему допуска. Например, сотрудник заходит через проходную по пропускной карточке. Когда карточка контактирует со считывающим устройством — автоматически включается система, которая анализирует кожный покров на руке. Если все хорошо — сотрудник проходит. Если нет — отправляется в медицинский пункт. И уже там решают, допускается ли человек к работе

рассказывает Олег Пономарчук.

Главная сложность для внедрения системы в Украине — это то, что компании мало беспокоятся о своем имидже. Многие предприятия считают, что дешевле оставить все как есть, и неадекватно оценивают риски потратить намного больше усилий и средств на восстановление имиджа, если возникнет вспышка инфекции на предприятии или другие неприятные ситуации. Система же, которую разработала команда "Детектора здоровья", минимизирует такие риски.

Сколько времени система затрачивает на одного сотрудника?

Разработчики поставили задачу — меньше секунды на обработку данных по одному сотруднику, поскольку важно, чтобы на контрольном пункте не формировалась очередь.

В принципе, где-то столько же затрачивает и медицинский сотрудник. Но здесь другой нюанс — как бы ни хотел медик, он не застрахован от ошибок, связанных с человеческим фактором. Кто-то сжал пальцы, кто-то, наоборот, растопырил.

Мы специально посетили производство, чтобы ознакомиться с процедурой, проанализировать ее плюсы и минусы

говорит Олег Пономарчук.

Таким образом, время, необходимое на обработку одного сотрудника, соизмеримо с временем, которое затрачивает медик на проходной. Но значительное преимущество — это автоматизация и точность. Также система в процессе эксплуатации будет обучаться: чем дольше ее работа — тем точнее идентификация состояния кожного покрова рук. С ростом объема формируемой базы данных точность системы возрастет.

Детектор здоровья

Украинские предприятия готовы внедрять такие системы?

На данном этапе еще нет готового решения, чтобы как-то проводить обсуждения с компаниями отрасли. Агрохолдинг МХП предложил реализовать систему на их базе.

Когда у нас будет готовое, апробированное решение, тогда мы сможем предложить его и другим предприятиям. Это будут не только сельскохозяйственные компании или производители продуктов питания, а все предприятия, где важно придерживаться строгих санитарных норм

прогнозирует Олег Пономарчук.

Почему решили взять участие в конкурсе MHP Accelerator?

Команда сосредоточила все силы на реализации своего решения, поэтому не хватает ресурсов для подготовки правильного продвижения продукта на рынке. MHP Accelerator предоставил возможность наладить связи, общаться со специалистами сферы, пройти обучение по грамотному продвижению своего продукта, подготовки бизнес-плана и финансовых показателей. Например, коммуникация с представителями иностранных стартапов позволила понять, как агропроекты развиваются в Европе.

Благодаря MHP Accelerator у нас появилась возможность участвовать в других проектах, разрабатывая новые продукты. Мы уже видим перспективу своего дальнейшего развития — есть много процессов, которые требуют современной интеллектуальной автоматизации

говорит Олег Пономарчук.

Какое будущее систем, основанных на машинном обучении?

Создатели стартапа считают, что их система основана на оптимальном подходе. На раннем этапе были попытки реализовать чисто алгоритмический подход, но намного проще и эффективнее оказался путь построения нейронной сети, способной к самообучению.

Вскоре произойдет массовый переход на использование искусственного интеллекта практически во всех сферах жизнедеятельности человека. Единственная сложность в том, что в области проектирования и создания искусственного интеллекта некоторые вопросы тяжело поддаются формализации. По-прежнему решения некоторых вопросов выбора сетевой модели опираются на интуицию и опыт самого человека

говорит Олег Пономарчук.

Мнение экспертов

Напомним, MHP Accelerator — это уникальная конкурсная программа от Radar Tech, Agrohub и МХП, ориентированная на поиск, акселерацию и интеграцию инновационных технологий и разработок в сфере агробизнеса. Стать участниками смогли предприниматели, стартапы, продуктовые команды, а также представители малого и среднего бизнеса. Интенсивная программа преакселерации, 250 часов теории и практики от 30 лекторов, менторская поддержка МХП и приз в 300 тысяч гривен для победителя — вот что представлено в меню акселератора.

Заметили ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl+Enter, чтобы сообщить нам.


AgriGeek

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам:

bn

Вверх