Manapság egy biológus a pipettázás mellett jó, ha számos más dologhoz is konyít valamennyire: például tud programozni, adatot elemezni, és mondjuk ért a mesterséges intelligenciához (AI). Mivel Bogival, a feleségemmel mi is ilyenek vagyunk, az alapötletünk az volt, hogy keressünk olyan, akár teljesen hétköznapi területeket, ahová a mesterséges intelligencia még nem tört be, és fejlesszünk oda AI-alapú applikációkat. Több emberrel is beszélgettünk arról, hogy mit dolgozik, hogyan csinálja azt, amit csinál, nem lenne-e boldogabb az élete, ha bizonyos dolgokat automatizálnánk a munkahelyén. A konkrét startup projekt egy ilyen beszélgetés során jött Gazsi öcsémtől, Képiró Gáspártól, aki a vendéglátó iparban dolgozik: standolás. A standolás az a folyamat, amely során az éttermekben, kocsmákban mérik az üvegekben lévő folyadékmennyiséget, így követve a napi fogyást. Ez a gyakorlatban úgy néz ki, hogy a pincérek, csaposok a műszak után vagy egy mérőedénybe kiöntögetve, vagy az adott üveg típushoz gyártott mérőcsíkokkal leméregetik minden egyes üvegben a folyadék-mennyiségeket, az adatokat leírják egy papírfecnire, amit aztán átadnak a főnöküknek további feldolgozásra. A mi megoldásunk erre a problémára egy telefonos app. A találmányunk röviden egy olyan AI-alapú algoritmus, ami egyetlen képből felismeri az üvegtípust, és megmondja, hogy hány centiliter ital van benne (mondjuk Jack Daniels Black Label: 13 cl). Sajnos az üvegek pár százaléka nem átlátszó, itt ez a módszer nem működik. Az apphoz azonban adunk egy kis méretű bluetooth mérleget is, amivel a nem átlátszó üvegeket is gyorsan le lehet mérni.
Mennyiben kapcsolódik az applikáció az alapkutatásokhoz?
Ahhoz, hogy telefonos fényképeken térfogatokat tudjunk méregetni, elég sok trükköt kell alkalmazni, többek közt ki kell küszöbölni a képeken a perspektivikus torzítást, amire jelenleg nincs általánosan használható módszer. Ezt mi egy speciális neuronális hálózattal oldottuk meg, amit az elmúlt hónapokban direkt erre a projektre fejlesztettünk ki. Ha egyetemi kutatócsoport lennénk, akkor ezt most publikálnánk mint alapkutatást: leírnánk, hogy mennyire jó ez a módszer, és hogy milyen potenciális ipari alkalmazásai lehetnek a jövőben. De mivel egy startup vagyunk, a módszert nem publikáljuk, hanem integráljuk a termékünkbe és eladjuk mint szolgáltatást. Tehát a kérdésre visszatérve, az applikációnk fejlesztése módszertanilag nagyon hasonló egy alapkutatási projekthez: sok szempontból azt csináljuk, mint Floridában,
csak nem mitokondriumokat méregetünk, hanem szeszes üvegeket.
Mikor jelenik meg az app? Milyen üzleti lehetőséget látnak benne?