GOTCHA-ն հայտնաբերում է թաքնված հույզերն ու սուտը

GOTCHA-ն համակարգչային տեսողության վրա հիմնված տեխնոլոգիա է, որը հայտնաբերում է թաքնված հույզերը եւ բացահայտում հնարավոր խաբեության դեպքերը դեմքի մկանային գործողությունների վերլուծության եւ մարդու դեմքի վարքագծի նույնականացման միջոցով: Այն հիմնված է վարքագծային գիտության հետազոտության վրա:

Տեխնոլոգիան նախատեսված է մարդկային ռեսուրսների կառավարման, հոգեբանական, իրավաբանական ընկերությունների, բանկերի եւ պետական մարմինների համար:

Ստարտափի գաղափարի, տեխնոլոգիայի, առանձնահատկությունների մասին iTel.am-ին պատմել է համահիմնադիր Աննա Գեւորգյանը։

Գաղափարը

Սկզբում ցանկանում էինք ստեղծել հոգեբանական չատ-բոտ, որը կօգներ սթրեսային կամ խոցելի իրավիճակում գտնվող մարդկանց, որոնք չեն գնում հոգեբանի մոտ կամ չեն կիսվում հարազատների հետ։ Այն պետք է լիներ պոզիտիվ ու հոգեբանական ֆունկցիաներով բոտ, որը կօգներ դուրս գալ սթրեսային վիճակից։

Հասկացա, որ հոգեբանական շատ նրբություններ կան, որպեսզի բոտի ծառը ճիշտ կառուցենք, իսկ մակերեսային չէինք կարող անել։ Ես եւ մեր համահիմնադիր Համո Վետունցը որոշեցինք դա մի կողմ դնել։

Սկսեցինք այս ոլորտի մոբայլ հավելվածներն ուսումնասիրել, տեսնել՝ ինչ մրցակիցներ կան շուկայում։ Գտանք խաղի ձեւով սուտը բացահայտող հավելվածներ, որոնք ընդհանրապես չէին աշխատում կամ էլ ուղղակի ժամանցային ինչ-որ խաղեր էին։ Հետաքրքրություն առաջացավ ու սկսեցինք ուսումնասիրել, թե ուր է հասել տեխնոլոգիան այս ուղղությամբ։ Հասկացանք, որ 1992 թվականից սկսած՝ Պոլիգրաֆից (ստի դետեկտոր) հետո գրեթե ոչ մի լայն կիրառելի տեխնոլոգիա չի ստեղծվել, սակայն շատ գիտական հետազոտություններ են կատարվել։
[[gallery1]]
Միայն ժեստերի լեզուն մի մեծ համակարգ է, բայց սա էլ բավարար չէ, քանի որ ժեստերը հեշտ կառավարելի են ու համակարգին կարելի է հեշտորեն խաբել եւ մանիպուլացնել։ Շատ ժեստեր կախված են նաեւ ազգային պատկանելիությունից ու առանձնահատկություններից։ Դեմքի վարքագիծը գրեթե բոլորի մոտ հիմնականում նույնկերպ է արտահայտվում ու այնքան արագ է կատարվում, որ մարդն ի վիճակի չէ դա կառավարել ամբողջապես։

Մանրամասն ուսումնասիրություններ կատարեցինք դեմքի մկանների շարժի, գործողությունների, արտահայտության ուղղությամբ։ Կարելի է ասել՝ առաջին 4-5 ամիսն ինքնակրթության փուլ էր։ Թրեյնինգներ ու թեստեր անցա, միջազգային սերտիֆիկատներ եմ ստացել դեմքի կոդավորման ու պրոֆիլավորման (face coding, face profiling) ուղղությամբ։ 2019-ին հիմնադրեցինք GOTCHA-ն։

GOTCHA-ի կիրառությունն ու ուղղությունները

Մեր բիզնես մոդելը B2B SaaS է։ Կիրառության հիմնական երկու ուղղություն ունենք ու դրանց վրա հիմնված երկու մոդել՝ հետաքննող եւ գնահատող։

Հետաքննող մոդելը մեր ամենամեծ էմոցիաների գրադարանն է, որում ներառված են բազային էմոցիաները, հնարավոր խաբեության դեպքերի էմոցիաները, նաեւ մի քանի ժեստ դեմքին՝ ձեռքերի հպումով։ Այն դարձնում ենք ավելի ուժեղ ու ճշգրիտ՝ ինտեգրելով որոշակի պոլիգրաֆիկ ֆունկցիաներ hardware լուծումների միջոցով, ու նաեւ խոսքի ճանաչման էլեմենտներ։ Սա ամբողջական լուծում կդառնա իրավական շուկայի համար։

Գնահատող մոդելն ավելի սահմանափակ է։ Այն ուղղված է հաճախորդների բավարարվածության չափմանը, գնահատում է աշխատակիցների արդյունավետությունը։
[[gallery2]]
Նաեւ ունենք իրական ժամանակի մոդելը, որի բիզնես ուղղությունների առումով դեռեւս փնտրտուքի մեջ ենք։ Սրա առավելությունն այն է, որ ծրագիրն իրական ժամանակում է ճանաչում էմոցիան։ Այս մոդելը, սակայն, ունի սահմանափակում, քանի որ կարող է 4-5 էմոցիայի հետ աշխատել։ Բարդ էմոցիաների համար անհրաժեշտ է նախնական մշակման ավելի երկար ժամանակ՝ մի քանի կադր համեմատելու եւ եզրակացնելու համար։

Ունենք մեկ այլ մոդել մեր տեխնոլոգիայի հիման վրա, որը նախատեսված է վարորդների համար։ Տեսախցիկը տեղադրվում է մեքենայում ու ի հայտ բերում մարդու հոգնածությունը, ալկոհոլի ազդեցության տակ լինելը, վերահսկողությունը կամ գիտակցությունը կորցնելը։ Սա եւս սոցիալական մեծ կարեւորություն ունի։

Տեխնոլոգիայի մշակումն ու դժվարությունները

Տեխնոլոգիայի նախնական մշակումը սկսել ենք outsource-ից, այդ ժամանակ դեռ ներդրում չունեինք ու որոշել էինք՝ մինչեւ ինքներս չհամոզվենք, որ իսկապես հնարավոր է այս մոդելը կիրառել ու վերածել աշխատող տեխնոլոգիայի, ռիսկի չենք դիմի։

Մեր միջոցներով ներդրումներ կատարեցինք։ Ամենադժվար տարիներն էին ինձ համար։ 2019-ից 2020 թվականներին առաջին փորձերն էինք կատարում, ու ես իմ հիմնական աշխատանքից դուրս եկա, ամբողջովին ներգարվվեցի այս նախագծում։



Առաջին մոդելի մշակման վրա շատ ենք չարչարվել, աշխատել ենք ծրագրավորողի հետ։ «Հում» վիճակ ունեինք, որի ճշգրտությունը դեռ ցածր էր։ Առաջին ներդրումը ներգրավեցինք ձեռներեց, բիզնես հրեշտակ Վահե Պետրոսյանից։ Դրանից հետո սկսեցինք ակտիվ աշխատել տեխնոլոգիայի զարգացման ուղղությամբ՝ հավաքելով մեր ծրագրավորողների թիմը։
[[gallery3]]
Ալգորիթմը շատ ենք փոխել, արհեստական բանականության գործառույթներ ենք ավելացրել եւ հիմա բավականին ճշգրիտ արդյունքներ ենք ստանում։ Այս տեխնոլոգիան, իհարկե, սահմանափակում էլ ունի, օրինակ, բոտոքս արած դեմքի էմոցիաների մի մասը հնարավոր չէ բացահայտել։ Նաեւ դիմային մկանների նորմալ աշխատանքի շեղումների ժամանակ է բարդանում այս մեթոդով դիմային վարքագծի նույնականացումը։

Թիմը

Մեր հիմնական թիմը կազմված է 7 հոգուց։ Աղջիկների թիմ ենք։ Ռուզաննա Օրդյանն ու Լիլիթ Զաքարյանը ավագ մասնագետներն են՝ ծրագրավորող ու ինժեներ։
[[gallery4]]
SAP Startup Factory-ի հետ գործակցության շրջանակում մեզ որպես խորհրդատու միացել է նաեւ Յանա Անդրիասովան, նրա ազդեցությունը մեծ է ու մեր հետագա զարգացման համար արժեքավոր։ Բիզնես կոնցեպտի առումով նա մեծ ներդրում ունի։ Բացի գործնականից, նաեւ ընկերական շփում կա: Ունենք եւս 2 ծրագրավորող։ Երկրորդ ներդրումը ստանալուց հետո, հավաքելու ենք նաեւ վաճառքի թիմ:

Նունե Գրիգորյան