1 сентября — день, когда взрослые радуются: уроки и контрольные остались в прошлом. Но есть нюанс: вместо звонка на перемену теперь звонок на работу.

А ещё у каждого из нас есть фраза учителя, которая засела в памяти надолго. У Саши, например, это была: «Мануйло? Да он никогда не сдаст математику». Не знаем, как со сдачей, но аналитик из него вышел отличный 🙂

А какая фраза запомнилась вам? Делитесь в комментариях 👇

👁 Подписаться

#сериал_zool

🛠 Можно ли строить продукты на open-source?

Сегодня это уже скорее правило, чем исключение. Многие технологии, которые стали стандартом в индустрии, выросли именно из open-source:

🔵Linux — ядро для большинства серверов и облаков.
🔵PostgreSQL — база, которую используют и стартапы, и банки вместо Oracle или MS SQL.
🔵Kubernetes — стандарт оркестрации контейнеров.
🔵Android — крупнейшая мобильная ОС, в основе которой открыт AOSP.
🔵PyTorch и TensorFlow — ключевые библиотеки для ML и нейросетей.

👋 Привет, я Иван, продакт-менеджер zool.ai. Когда мы запускали систему видеоаналитики, мы сделали ту же ставку. Взяли проверенные инструменты — YOLO, OpenCV, PyTorch, NumPy. Они решают базовые задачи: детекция объектов, работа с изображениями, обучение моделей.

Но open-source сам по себе — это только кирпичи. Чтобы получился продукт, мы добавили своё:

— пайплайн обработки потоков в реальном времени,
— backend с моделью данных (события и кропы),
— модули под конкретные сценарии — от учёта рабочего времени до контроля касок,
— личный кабинет и интеграции.

Что это дало:

🔵прототипы модулей делаем за недели, а не месяцы,
🔵дообучаем модели под российские номера и специфические объекты,
🔵на сервере с 2× RTX 4090 система держит около 30 потоков с задержкой <1 секунды,
🔵после дообучения точность распознавания номеров выросла с ~72% до 94%.

Вывод: open-source — это не «бесплатный софт», а общий язык индустрии. А ценность продукта появляется там, где к нему добавляют архитектуру, данные и бизнес-логику.

👉 А в ваших проектах open-source — это больше про экономию или про риски?

#продукт_zool

✉️ Сегодня среда, а значит — время для нашего традиционного дайджеста новостей за две недели! #новостнаясреда

🔵Минтранс России предложил выдавать «права» операторам беспилотных авиационных систем.

🔵Учёные выяснили, что до четверти пациентов в коме понимают речь, но не могут показать этого.

🔵«СКБ Контур» внедрила в платформу «Контур.Толк» функцию автогенерации протоколов онлайн-встреч.

🔵В США начали принимать звонки в 911 с помощью нейросети.

🔵 В Казахстане создадут министерство искусственного интеллекта и цифрового развития.

🔵Google внедрила в Gemini анализ аудиофайлов, а в NotebookLM появилась генерация отчётов на 80 языках.

🔵Uber и Momenta планируют тестировать беспилотные автомобили в Мюнхене с 2026 года.

🔵По данным «Сбера», крупные компании в будущем планируют внедрять предиктивную аналитику (19%), облака (18%), сервисы принятия решений (14%), GenAI для HR и управления (13%) и цифровых двойников (12%).

📌 Новости команды zool

⭐️ Иван, наш продакт-менеджер, выступит спикером на конференции «Металлообработка. Металлургия — 2025» 25 сентября в Перми с докладом про бережливое производство.

⭐️ Завершился приём работ на курс по созданию AI-бизнес-решений в Ижевске — начали проверку заданий.

А теперь вопрос: на видео👇 это нейросеть или реальная съёмка?

👁 Подписаться

#дайджест_zool

if day == 256:
    print("С Днём программиста ❤️")

Завтра 256-й день года — праздник программистов.

Именно программисты делают то, без чего сегодня не обойдётся ни одна компания: превращают данные в решения, а технологии — в рабочие инструменты.

Благодаря вам технологии становятся ближе и понятнее каждому.

С++пасибо, что вы у нас е1сть ❤️

В честь праздника мы подготовили викторину ↓

#Пятница Вспоминали факапы. Мы решили продолжить рубрику — поняли, что вам она зашла :)

Привет, с вами Павел — эксперт по AI.

Зимой мы устроили необычный тест в «Гараже». Взяли коллег в фокус-группу и дали простое задание: пройти мимо камер и остаться незамеченными.

📎Первые два дня всё шло ожидаемо: капюшоны, одеяла, прятки за мебелью. Алгоритм фиксировал всех.
А потом один из ребят нашёл «лазейку»: свернулся калачиком, отвернулся от камеры и прошёл «невидимкой».

Почему это сработало:
— камера стояла под одним углом → образовался мёртвый сектор;
— силуэт получился слишком маленьким и нетипичным, confidence сети рухнул;
— в углу было темнее, и модель хуже «видела» очертания;
— трекер был настроен жёстко и срезал короткие срабатывания как шум.

Что мы сделали после:
— дообучили модель на «нестандартных» позах (согнутый, ползком, частично закрытый силуэт);
— поправили трекер: теперь даже короткие детекции склеиваются, если совпадает траектория движения;
— обновили re-id, чтобы идентичность сохранялась даже при плохом ракурсе.

Любая нейросеть ограничена тем, на чём её учили и какие данные получает с камер. Если нет примеров «человека-калачиком», она его и не узнает. Поэтому мы регулярно проводим такие проверки — они помогают находить слабые места в живых сценариях и фиксить их ещё до продакшена.

А вы как думаете — можно ли вообще обмануть ИИ?

❤️ — конечно, человек всегда найдёт лазейку
👀 — нет, система всё равно поймет
😄 — интересно, жду продолжения рубрики

Всем привет, это Михаил, аналитик zool.ai. Обычно я веду рубрику #вопросы, но сегодня хочу поделиться кейсом внедрения. А в комментариях можете задать свои вопросы.

Мы работали с заводом по производству красок и эмалей.

Перед нами стояли задачи:

🔵предотвратить несанкционированный доступ людей и автотранспорта;
🔵контролировать наличие средств индивидуальной защиты;
🔵повысить уровень пожарной безопасности;
🔵автоматизировать учёт прихода и ухода сотрудников.

Как решили

— Интегрировали zool.ai с 1С: «белые списки» номеров транспорта автоматически загружаются в систему, отчёты возвращаются обратно.

— Настроили детекцию СИЗ (каски) и контроль перемещений сотрудников.

— Автоматизировали учёт времени прихода/ухода сотрудников, данные доступны через 1С.

— Внедрили модуль возгорания, который умеет отличать сварку от реальных признаков пожара (подробнее о тестах, мы писали в посте).

Что получили

🔵100% контроль въезда и прохода на территорию.
🔵Повышение уровня промышленной безопасности на 80%.
🔵Дисциплина сотрудников выросла: нарушения фиксируются автоматически.
🔵Снижение нагрузки на службу охраны и минимизация человеческого фактора.

📌Полный кейс → читать на сайте продукта

#кейсы_zool
#промышленность_zool