TechTalk
Zapraszamy na pierwszy w tym roku TechTalk! Dwójka naszych specjalistów z Software Solutions Center opowie o inteligentny koszyku na zakupy :)
Czego możecie się spodziewać na spotkaniu?
Naszym celem było zbudowanie inteligentnego koszyka na zakupy, który wykrywa, jakie produkty zostały w nim umieszczone i generuje podpowiedzi dotyczące zakupów kolejnych produktów. Wykorzystaliśmy jeden z wiodących algorytmów wykrywania obiektów w czasie rzeczywistym - YOLOv2 - którego dostosowaliśmy do działania na urządzeniu złożonym z komputera Raspberry Pi oraz akceleratora głębokiego uczenia na USB - Intel® Movidius Neural Compute Stick.
Abstrakt
Podczas spotkania omówimy motywację stojącą za wyborem projektu do realizacji, jakim był inteligentny koszyk - sytuację tradycyjnych (off-line) sprzedawców detalicznych w kwestii możliwości oferowania dodatkowych produktów (upselling-u). Dotkniemy także aspektu doboru architektury rozwiązania, która ogranicza ilość danych koniecznych do przesłania poprzez sieć, a także wykorzystuje nowe możliwości, jakie niesie ze sobą paradygmat Edge Computing i powstający dzięki jego popularności sprzęt pozwalający go stosować.
Następnie pokażemy nasz projekt na żywo i skupimy się na innowacyjnych aspektach technicznych, takich jak Intel® Movidius ™ Neural Compute Stick, AWS IoT i AWS Lambda, a także wykorzystanych frameworkach i bibliotekach (Tensorflow, OpenCV, AWSIoTPythonSDK), czy innych narzędziach, z których korzystaliśmy (Docker, Intel DevCloud).
Kilka informacji o samym urządzeniu: nasz algorytm rozpoznał produkt nawet wtedy, gdy widoczny był tylko tył opakowania. Oznacza to, że logo nie musi być widoczne. Wystarczy tekstura i kształt. Obserwowaliśmy prawie 100% dokładności. Wystarczyło umieścić produkt w koszu, nie zwracając uwagi na jego rozmieszczenie w przestrzeni.
Nasze rozwiązanie zostało również zaprezentowane podczas O'Reilly Artificial Intelligence Conference 2018 w Londynie, a także na konferencji PyData Warsaw 2018.
O prelegentach:
Piotr Szajowski – z wykształcenia matematyk. Posiada on bardzo różnorodne doświadczenie w wielu branżach - pracował w banku jako analityk, później jako kierownik i dyrektor departamentu, na uczelni jako doktorant, a później jako asystent, w firmie produkcyjnej z branży motoryzacyjnej jako wdrożeniowiec i menedżer projektu, w fundacji wspierającej startupy jako trener. W Capgemini pracuje od 2016 roku. Był tu jednym z inicjatorów Data Science Community, a obecnie jest aktywnym jego członkiem w funkcji trenera, mówcy i lidera. Jest twórcą pierwszej wersji aplikacji do automatycznego przydzielania zadań (ticketów) w systemie JIRA opartego o algorytmy z dziedziny przetwarzania języka naturalnego. Z zamiłowania żeglarz (instruktor żeglarstwa i jachtowy sternik morski), majsterkowicz i kolekcjoner komputerów “klasy vintage” ;-).
Marcin Stachowiak - od niedawna Artificial Intelligence Development Lead, uczestniczy w rozwoju systemów dużych przedsiębiorstw. Od kilku lat nauczyciel akademicki i prowadzący badania nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji w inżynierii oprogramowania. Marcin ma także kilkuletnie doświadczenie w wystąpieniach na konferencjach i branżowych spotkaniach. Ponadto od początku 2017 roku jest Ambasadorem Studentów Intel ds. Rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce. Pasjonat Agile i Domain Driven Design, ale trzymający sztywno standardy UML. W wolnym czasie pasjonuje się kolarstwem górskim.