Як тисячі камер знайдуть вас за 5 секунд. Історія українського стартапу Traces AI
Будь-яку статтю можна зберегти в закладки на сайті, щоб прочитати її пізніше.
Режим читання збільшує текст, прибирає все зайве зі сторінки та дає можливість зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
Що буває, коли українців не влаштовує ефективність популярної технології типу facial recognition? Вони створюють свою. Спочатку Костянтин Шиш і Вероніка Юрчук разом працювали в українському офісі Ring, а потім пішли звідти і заснували власний стартап. Він дозволяє знаходити людину серед десятків тисяч відеокамер за лічені секунди. Технологія аналізує не обличчя, а фізичні параметри та одяг людини.
Команда вже відкрила офіс у Кремнієвій долині та знайшла перших клієнтів. Розповідаємо, як українці створили продукт для ринку обсягом $40 млрд, що цікавить клієнтів окрім безпеки та до чого тут славнозвісна історія про агентів у Солсбері.
Що не так із розпізнаванням облич
Засновники Traces AI познайомилися на роботі в компанії Ring, де створювали розумні дверні дзвінки. Вероніка працювала у Ring інженером, Костя був її менеджером. Їхня команда розвивала алгоритми штучного інтелекту. Як розповідають Вероніка і Костя, вже тоді вони розуміли, що технологія Face recognition має багато недоліків.
По-перше, технологія ефективно працює лише у тих випадках, коли є можливість сфотографувати людину під максимально зручним кутом. Наприклад, Face recognition допомагає розблокувати iPhone, бо обличчя знаходяться дуже близько до телефону. Проте камери відеоспостереження не мають такої якості, як телефон. А розбірливо сфотографувати людину, якщо у приміщенні недостатньо яскраве освітлення – майже неможливо.
Друга причина, чому Face recognition не завжди спрацьовує, – якість камер відеонагляду дуже низька. Іноді неможливо отримати якісне фото, де чітко видно найдрібніші риси обличчя. Натомість, можна отримати лише «хмару пікселів» – та цього буде недостатньо, аби відрізнити двох схожих людей.
По-третє, люди просто ніколи навмисно не дивляться в камери відеонагляду. Натомість вони дивляться або у смартфон, або під ноги. Цих причин було достатньо, аби Костя і Вероніка почали шукати альтернативу, що давала б змогу ефективно шукати злодія або загублену дитину серед натовпу.
Звідки взяли ідею
Коли Amazon купив компанію Ring, Вероніка та Костя звільнилися. Після цього Костя поїхав у тривалу поїздку Азією, що й стало тригером для створення Traces AI.
Найбільше його цікавив Китай. Ця країна вабила своїми інноваціями: у Китаї встановлено понад 200 млн камер, а інвестиції країни у відеонагляд перевищують інвестиції у цю сферу в Британії, яка тривалий час була лідером серед всіх країн світу за кількістю камер на душу населення.
У Китаї камери встановлюють в першу чергу для того, щоб забезпечувати порядок на вулицях. Проте Костя не розумів, яке рішення знайшли китайські розробники, щоб технологія могла ефективно розпізнавати сотні тисяч облич щодня.
У розвинених містах Китаю він помітив, що на кожні 200 метрів є стовп, на якому приблизно 16-18 камер. При цьому камери встановлені на рівні людського зросту – таким чином вони отримують ідеальний кут для фотографування облич. У Китаї серед людей популярні маски, але їхня технологія все одно могла розпізнавати людей, не аналізуючи їхні обличчя, а лише ходьбу та статуру. Повернувшись в Україну, Костя і Вероніка задумалися над розробкою альтернативного рішення під інші ринки наприклад, під Англію.
«Це був той період, коли медіа активно обговорювали отруєння у Солсбері. На розслідування цього кейсу британський уряд витратив приблизно 10 млн фунтів стерлінгів. Ці всі величезні витрати пов’язані із тим, що британці не змогли використати технологію розпізнавання обличчя. При всіх колосальних інвестиціях британського уряду в систему відеоспостереження, їм довелося наймати людей, які вручну переглядали все відео, бо не змогли використати технології автоматизованого пошуку»,— згадує Костя.
Костя та Вероніка подивилися на зображення, з якими доводилося працювати британським поліцейським, і помітили, що попри те, що злочинці навіть не намагалися ховати свої обличчя від камер, технологія Face recognition не спрацювала — підозрювані просто не дивилися вгору. Більшість знімків була зроблена з боку або зі спини. Фаундери захотіли, щоб для пошуків злочинців було достатньо фото людини. Далі був довгий шлях від того, як народилася ідея, до того, як започаткувався Traces AI. Фаундери мали створити з нуля те, чого не існувало раніше.
Як це працює
Їхню технологію використовують для пошуку необхідної людини за секунди. Якщо необхідно знайти одну людину на відео з 1 000 камер, що знімали протягом 7 днів, алгоритму потрібно 5-10 секунд. Це могло б зайняти тисячі годин роботи спеціалістів, які переглядатимуть ці відео, та технологія Traces AI спростила цей шлях, і тепер замість людини відео переглядає алгоритм.
У Traces AI є два варіанти використання їхнього алгоритму: по-перше, клієнти можуть завантажити в їхню систему фото людини, яку шукають. Програма аналізує понад 2 000 параметрів зовнішнього вигляду: колір одягу, текстури, логотипи, надписи, довжину рукавів, типи капюшону, статуру. Система знаходить усі можливі збіги, а у результаті видає фото людей, що дуже схожі на розшукувану людину. Алгоритм видає список людей, що поділений за рівнем ймовірності.
Засновники компанії говорять, що алгоритм працює із точністю 98%. Вони гарантують, що людина, яку розшукують, буде в перших 5% списку. Тобто, якщо у камери потрапило 10 000 людей – в їхньому списку серед перших 500 точно потрібна людина.
Другий варіант використання — якщо у вас немає фото людини, можна описати словами її зовнішність. Наприклад, «жінка, зріст 179 см, сіре пальто, червоний капелюх». Цього достатньо, аби знайти реальне зображення розшукуваної людини на відео. Саме це зображення стає основою для подальшого пошуку.
Що з безпекою
Traces AI не розглядають як ринок такі країни, як Китай, Росія та Венесуела. За словами фаундерів, із дня заснування компанії вони прийняли моральне рішення не продавати свою технологію в країни або регіони, де нема громадських свобод і демократичних інститутів.
«Наша технологія дозволяє відстежувати людей, навіть якщо вони будуть приховувати обличчя. Тому ми хотіли б, щоб ця технологія використовувалась для добра, а не для політичних переслідувань»,— пояснює Костя.
Аби уникнути зловживання технологією, Traces AI аналізує зовнішність людини за 2 000 параметрами, але не аналізує обличчя. Натомість система автоматично розмиває обличчя людей під час відеозйомки, тож система обробляє анонімізовані дані. Це допомагає зберігати приватність людей та зменшує кількість упереджень з боку алгоритмів, бо дуже часто алгоритми упереджено ставляться до жінок та людей з не білим кольором шкіри. Англійською це називається bias in the algorithm. Третя причина – алгоритму просто легше аналізувати людину за одягом чи статурою.
З іншого боку, таким чином фаундери перестраховували себе від витоку даних. Однією з ключових загроз для бізнесу є кібератаки, під які вже підпадали Twitter та Facebook. Хакерам вдавалось вкрасти персональні дані користувачів із серверів цих компаній. Тому Traces AI розробили архітектуру свого продукту таким чином, аби кібер-злочинці не могли отримати доступ до даних людей, навіть якщо сидітимуть всередині системи.
За словами Кості та Вероніки, вони активно працюють над анонімізацією, бо зараз в Америці — хвиля заборон технологій розпізнавання облич, в Європі — активно впроваджується GDPR. Одна з цілей усіх цих ініціатив – унеможливити використання людського обличчя для тривалого трекінгу людей.
Хто купує продукт
У Traces AI вже є клієнти у США. Вже зараз їхні продукти тестують потенційні клієнти з Австралії та з Японії. Як розповідає Вероніка, спочатку вони вважали своїми потенційними клієнтами лише компанії, що працюють у сфері безпеки. Проте зараз найбільше запитів вони отримують від компаній з інших сфер.
Наприклад, одна з компаній з Австралії має 1 500 будинків для літніх людей. Вони спробували технологію розпізнавання облич, та ця технологія не змогла розв’язувати їхню проблему. Австралійські будинки для літніх людей – це великі будівлі зі спортзалами, гольфом, бібліотеками. Аби вчасно дати ліки літній людині, медсестри щодня годинами бігали в пошуках потрібної людини.
Traces AI вигадали рішення: створили карту переміщення пацієнтів у режимі реального часу, за допомоги якої медсестри знаходять конкретну людину за хвилину.
«Можна було б спробувати GPS — але ця технологія не може чітко визначити, на якому поверсі знаходиться людина», – пояснює Вероніка.
Ще один нестандартний приклад використання Traces AI – команда створила рішення для клієнта зі сфери реклами. Це американська компанія, яка продавала покази реклами на LED-екранах, що прикріплені до дахів автомобілів. Ці машини їздять Нью-Йорком та Сан-Франциско і показують рекламу через екрани на автомобілях. Тож клієнт вирішив, що замість сталої ціни за розміщення, вони будуть рахувати ціну індивідуально для кожного клієнта. Вони встановили технологію Traces AI, щоби порахувати споживачів, які точно побачили рекламу.
Більшість клієнтів приходить до Traces AI з альтернативних сфер, але найбільші їхні клієнти – саме з безпеки.
Найбільші, бо розмір клієнта у компанії вимірюють за кількістю камер, яку використовує один клієнт. Великі клієнти починаються із 10 000 камер, малі клієнти — до 5 000. «Для порівняння, в місті Києві зараз всього встановлено до 7 000 камер, а один із наших найменших клієнтів в Нью-Йорку має 5 000 камер»,— говорить Костя.
Хто в команді
За американськими мірками Traces AI – це досі стартап, а не компанія. У них нема офісу в Україні. Їхній офіс знаходиться у Кремнієвій долині, в місті Саннівейл. В команді 7 інженерів, яких засновники знали особисто і підбирали під конкретні задачі. При цьому вся команда розподілена по всьому світу.
Засновники Traces AI
«Як показав досвід компанії Ring, розподіл — це розумна стратегія. Тому, можливо, на наступний рік розглянемо відкриття офісу в Україні», — прогнозує Костя.
Гроші та ринок
З дня заснування Traces AI фаундери вирішили, що будуть продавати свою технологію як SaaS-продукт (тобто Software as а service, — ред.). Технологія виглядає як API, яку можуть використовувати інші розробники для того, щоб будувати свої продукти.
Говорячи про перспективи Traces AI, Костя пояснює: сьогодні ринок відеоаналітики та відеобезпеки оцінюють у $40 млрд, а за 5 років ця цифра складе $90 млрд. «З цих 40 млрд наша компанія може потенційно заробити $1 млрд на американському ринку (за метрикою Total addressable market)», — говорить Костя.
За словами Кості, найближчим часом Traces AI не розглядатимуть залучення інвестицій, бо вже підняли значні суми на seed-раунді. Точну суму не розголошують, але говорять, що вона склала до $5 млн.
На думку Кості, підняття коштів – це постійний процес, тож навіть коли гроші не потрібні, все одно завжди потрібно підтримувати стосунки з інвесторами. «Є такий жарт в Долині: інвестор – це ваша дружина. Тож до стосунків з інвестором потрібно підходити так само, як до стосунків з людиною, з якою ти хочеш одружитися». Їхня наступна мета на найближчі два роки – підняття інвестицій серії А.
