Choć tym razem nie udało się zdobyć złota, drugie miejsce na podium to i tak duży sukces (do konkursu zgłosiło się 96 uczestników), ale jednocześnie bodziec do dalszej, wytężonej pracy. W marcu 2018 roku Ministerstwo Finansów rozstrzygnęło konkurs MinFinTech, zorganizowany przez resort już po raz drugi. Tegoroczna edycja dotyczyła opracowania aplikacji służącej ochronie polskich granic z wykorzystaniem urządzeń RTG.

Głównym zadaniem aplikacji miało być automatyczne identyfikowanie obiektów na zdjęciach wykonywanych przez urządzenia rentgenowskie i odróżnianie przedmiotów codziennego użytku od tych, które mogą być niebezpieczne, lub których przewóz jest zabroniony.

Konkursową aplikację opracowaliśmy na bazie naszych doświadczeń w zakresie wizji komputerowej przy zastosowaniu technik sztucznej inteligencji. W swoim portfolio mamy już m.in. system rozpoznawania twarzy RFace, a obecnie pracujemy nad inteligentnym rozwiązaniem klasy Computer Vision/Business Intelligence, przeznaczonym dla sektora handlu detalicznego do oceny emocji i zachowań konsumenckich. Wspólnym mianownikiem wszystkich tych rozwiązań jest wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego i głębokiego uczenia (ang. Machine Learning i Deep Learning – ML, DL).

Wszystkich zainteresowanych wykorzystaniem technik ML/DL dla usprawnienia biznesu zachęcamy do bezpośredniego kontaktu z naszymi ekspertami.

Grzegorz Gwardys  – W Promity jest liderem zespołu Data Science / Computer Vision, odpowiedzialnego za rozwój projektów związanych ze sztuczną inteligencją i maszynowym uczeniem. Rozwija również system rozpoznawania twarzy oraz współtworzył dla Promity rozwiązania z obszaru Big Data.