SlutskTeam поборется за $100 000 на технологическом конкурсе Imagine Cup 2018 в США

В Минске состоялся региональный финал международного технологического конкурса Imagine Cup 2018. 12 команд из Беларуси, Азербайджана, Казахстана, Грузии и Украины, занявшие ранее первое и второе места в национальных финалах, представляли свои проекты жюри. Победителем вышла SlutskTeam, которая продемонстрировала систему TheBestConsultant для улучшения сферы обслуживания.

Ее основная идея — создание программно-инженерного комплекса, который с помощью камер видеонаблюдения и специальных алгоритмов подскажет консультанту способ общения с клиентом. Система может быть применена в магазине, отеле. Для работы системы необходимо лишь подключить камеры к компьютеру.

Второе место досталось команде DiabetHelp из IT Academy «Step» (Одесса, Украина). Третьи места жюри, в состав которого вошли руководители различных направлений Microsoft, а также представители бизнеса из стран СНГ, присудило сразу двум командам — Breedge Американского университета Армении и .System Грузинского государственного университета Сан-Диего.

Для конкурса в 2018 году объявлены 3 категории. AI — разработка ботов на Microsoft Bot Framework, использование Microsoft Cognitive Services в приложениях на Windows, ботах, Xamarin, мобильных приложениях; Big Data — построение предиктивных моделей на основе больших данных с использованием Microsoft Azure Machine Learning или CNTK, визуализация на Microsoft PowerBi. Команды могут сделать свой девайс на базе интернета вещей (IoT) и больших данных, а также на технологиях Blockchain; Mixed Reality — разработка приложений на Unity под дополненную и виртуальную реальность.

В прошлом году победителем регионального финала также стала белорусская команда. Imagine Cup — это один из крупнейших международных технологических конкурсов среди талантливой молодежи. В этом году он проходил в 16-й раз.

Onliner.by поговорил учеником слуцкой 11-й школы с Яном Шляховым и узнал подробности проекта. Идея заключается в системе оценки потенциального покупателя по его внешности. На основе полученных данных продавец получает подсказки: как себя вести и что лучше предложить клиенту, чтобы тот остался доволен товаром и купил его:

— Допустим, приходите в магазин одежды, камера вас заметила. Продавцу приходит уведомление на смартфон: ага, человек зашел, для достижения наилучшего результата с ним нужно выбрать такую-то линию поведения и нужно предложить определенные товары. Сейчас оценка создается только по лицу, но в дальнейшем можно добавить, например, походку. Вариант с одеждой не подходит: в Америке айтишники могут ходить в порванных кроссовках и кататься на Lamborghini.

— Что узкий нос или большие глаза скажут обо мне как о покупателе?

— В основе лежит психогеометрический тест, который разработала Сьюзен Деллингер. Она связала лицо человека со способом общения с ним. Ради интереса был собран дата-сет людей и проведена корреляция лица с его психотипом. Точность составила более 80%.

— То есть я приду в магазин за джинсами, а система посчитает, что мне нужны кроссовки?

— Нет, оно будет работать не так. Система будет определять, что вам, скорее всего, понравится из товаров на основе возраста, расы, пола.

— На основе расы?

— Это больше для локализации. Например, грузины любят громко разговаривать. У нас люди повышают голос, когда проявляют агрессию, а в Грузии это нормально. Значит, консультант должен учитывать эту особенность с покупателем-грузином.

Система неприхотлива к «железу»: подойдет даже веб-камера ноутбука. Камеры наблюдения в магазинах тоже сгодятся — главное, чтобы фото лица было размером примерно 70 на 70 пикселей. Этого достаточно для определения 68 точек.

Onliner.by