Японският стартъп Vaak създаде софтуер, който предупреждава за крадци в магазина още преди да са откраднали. Използват се камери и изкуствен интелект, които следят поведението и езика на тялото на посетителите, правят анализ и подават сигнал. Софтуерът се тества в 16 магазина в Токио. "Има доста разработки в тази насока, свързани с лицево разпознаване и идентифициране на крадци, хора, които се канят да извършат престъпление, спрямо бази данни от полиция и разследващи служби, използват се от доста години в цял свят - по летища и други обществени места. Това има приложение и извън ритейл индустрията. Използва се за фокус групи, за идентифициране на емоции във фокус групи$. Това каза в коментара си Ангел Келчев, главен изпълнителен директор на Centroida, в предаването "Бизнес старт" с водещ Христо Николов.

"Такива разработки се използват и в училища, за да се следи заинтересоваността на съответните ученици, в онлайн изпити - доста университети преминават към онлайн курсове и когато се провеждат самите изпити има камера, която следи фокуса на ученика и неговия интерес и дали мами по време на изпита. Има основно 8 до 10 емоции, които се анализират с подобни технологии и в зависимост от това какво изследване клиентът иска да направи, приложението на изкуствения интелект е много широко", поясни Келчев.

Във връзка с computer vision продукти Келчев посочи основния момент, той е свързан с наличие на релевантни и класифицирани данни.

"Това е основната бариера дори пред компании като нашата , които търсят да навлязат в computer vision пазар. Доста от тези данни са собственост на компании, които не искат или не могат да споделят тази данни и съответно набавянето на тези данни и създаване на модели е скъпо, дълго и трудно упражнение. Фактори като светлина, като ъгъл на камера, като false positive са неща, които биха могли да предразположат към провал на подобни технологии“, обясни гостът.

Като ключови той посочи и регулациите, свързани със сигурността на данните:

„Това е нещо мъгляво като понятие и в момента навлиза на доста пазари и спира или подпомага развитието на подобни компании, в много от случаите е обуславящо за тяхното развитие. В САЩ има  тежки регулации, но най-тежките са в ЕС“. 

Относно начинанието на  Vaak Ангел Келчев предположи, че има бекофис, в който се анализират данните, подадени от камерите. Когато някой човек се идентифицира с потенциална кражба, служителите пускат камерите под различни ъгли, за да разберат дали това е така. Той допусна, че все пак е възможно това идентифициране да допусне грешка при определянето на човешките емоции: „Човешкият елемент е доста ключов, особено в самото начало на изграждането на подобни модели, защото те във времето при наличието на правилните данни стават все по-добри и процентът на тези false positive се намалява“.
Сред държавите, където подобни технологии, анализиращи емоции, език на тялото, облекло и дори използването на аксесоари, на базата на компютърна визуализация, намират условия за развитие, е и САЩ, посочи Келчев, позовавайки се на лични наблюдения. Все по-голям процент капиталовите фондове заделят за инвестиции в изкуствен интелект, а от този процент все повече се отделя за технологии в областта на компютърната визуализация.

На българския пазар разработки в тази област има Centroida. Тя е фокусирана в анализирането на камери за целите на пазарите и на охранителната дейност, но разработките й могат да създават достът до офис сгради, да класифицират хора на базата на определени фактори в някакъв модел и други услуги, ползвани от различни сектори. След няколко седмици Centroida пуска на пазара първия си продукт Notify. 

„В България доста често идеализираме американския пазар и смятаме, че компания, която е там, е доста по-привилегирована, отколкото са тези в България. Те имат доста сходни проблеми, да не кажа същите, като нас – проблеми, свързани с набирането на правилните хора, набиране на капитал, сключване на партньорство с подходящите страни. Основният им позитив е, че те са на голям пазар и могат да продават доста по-ефективно.“

Гледайте още по темата във видео материала.