ہماری دکانوں، اسٹوریجز، ٹرین سٹیشنوں، اور یہاں تک کہ ہمارے گھروں میں، کیمرے ہر دن ملین گھنٹے کی تصاویر کو ریکارڈ کرتے ہیں لیکن ان میں سے اکثر صرف ریکارڈ کرتے ہیں اور ہم کو غیر فعال طور پر دیکھتے ہیں۔ وہ نہیں سمجھتے ہیں کہ وہ کیا دیکھتے ہیں. Theodor Calin یہ تبدیل کرنا چاہتا ہے.Romanian engineer and researcher is the co-founder of ، ایک انٹرفیس جو معمولی کیمرے کو ذہین نظام میں تبدیل کر رہا ہے جو ان کی دیکھ بھال کے بارے میں تفسیر اور عمل کرسکتے ہیں. لابراتوار Labs "اب کلین کہتے ہیں کہ وہ آپ کو دکھاتے ہیں کہ واقعہ کے بعد کیا ہوا۔ ہم ان کو پیشہ ورانہ بناتے ہیں، حقیقی وقت میں سمجھنے اور جواب دینے کے قابل ہیں۔" یہاں، ٹیو ہمیں اپنی نئی کمپنی کے لئے پیشکش کے ذریعہ بات کرتا ہے، اور وہ ان لوگوں کو کیا کہتے ہیں جو یہ ناممکن کہتے ہیں. Vulture لیبز سے ملاقات کریں: کمپنی کیمرے بدلتی ہے Vulture Labs سافٹ ویئر بناتا ہے جو ویڈیو کی تصاویر کو تفسیر کرسکتے ہیں اور کسی چیز کی صورت حال میں نقطہ نظر فراہم کرسکتے ہیں. لوگوں کو گھنٹوں کی ریکارڈنگ کی جانچ پڑتال کرنے کے بجائے، اس کی ٹیکنالوجی لائیو فیڈز کا تجزیہ کرتی ہے، قابل ذکر واقعات کو پتہ چلتا ہے، اور صارفین کو فوری طور پر مطلع کرتا ہے. تصور آسان ہے: پہلے سے ہی موجودہ کیمرے لے لو اور ان کو ذہین بنائیں. "بہت سے صارفین کو پہلے سے ہی کیمرے کے نیٹ ورک ہیں، "کالین بیان کرتا ہے. "ان کو نئے ہارڈ ویئر کی ضرورت نہیں ہے. سافٹ ویئر کمپیوٹر بصیرت کا استعمال کرتا ہے، AI کا میدان جس میں مشینوں کو "نظر" کرنے کی اجازت دیتا ہے، کارروائیوں، ماڈلوں، اور غیر معمولی حرکتوں کو شناخت کرنے کے لئے. یہ عام اور غیر معمولی حرکتوں کے درمیان فرق کرسکتا ہے، بات چیت کو پہچانتا ہے، اور کنکشن کو سمجھتا ہے. مثال کے طور پر، ایک اسٹوریج میں، یہ دیکھ سکتا ہے کہ اگر ایک ملازمین کو ایک محدود علاقے میں داخل کیا گیا ہے یا اگر سامان خالی ہے. جب یہ کچھ توجہ مرکوز کرنے کے قابل ہے، تو یہ ایک خبردار، پیغام یا رپورٹ بھیجتا ہے. "سیسٹم صرف ریکارڈ نہیں کرتا، "کالین کا کہنا ہے. "یہ تفسیر کرتا ہے. کاروبار کے کورس میں تحقیق کا کاغذ Vulture Labs کے کام کی بنیاد اساتذہ کے مطالعہ میں ہے. کیلن نے "third: Cue-Aware Monocular Depth Estimation via Brain-Inspired Multi-Stage Fusion" - ایک مطالعہ جس میں گہرائی اور 3D فضائی اعداد و شمار کو فلیٹ، دو متغیر تصاویر سے نکالنے کا ایک طریقہ پیش کرتا ہے. تحقیق کے حل کے مسائل نے طویل عرصے سے کمپیوٹر بصیرت کے ماہرین کو چیلنج کیا ہے. روایتی گہرائی کا اندازہ کرنے کے لئے سٹیریو کیمرے، لیڈار سینسرز، یا ماہر ہارڈ ویئر کی ضرورت ہے. کالین کے کام سے پتہ چلتا ہے کہ یہ عام کیمرے کے ساتھ باقاعدگی سے رابطے کے اشارے اور انسانی دماغ کی بصیرت کی معلومات کو کیسے پروسیسنگ کرتا ہے کی طرف سے حوصلہ افزائی کی جاتی ہے. "ہم سمجھتے ہیں کہ آپ ایک منظر کو سمجھ سکتے ہیں، نہ صرف اس میں کیا ہے، بلکہ چیزیں کتنی دور ہیں، وہ کس طرح رابطے میں ہیں، اضافی سینسرز کے بغیر، "اس کا مطلب ہے کہ کسی بھی کیمرے کو فضائی طور پر محسوس کیا جا سکتا ہے." یہ نقطہ نظر یہ ہے کہ Vulture Labs کی مصنوعات کو اتنی وسیع پیمانے پر بناتا ہے. یہ نئے تنصیبوں یا مہنگی آلات پر منحصر نہیں ہے. کس طرح Vulture لیبز حقیقی دنیا میں چیزوں کو دیکھتے ہیں پہلے سے ہی کئی صنعتوں میں گاہکوں کے ساتھ کام کر رہا ہے. ریٹائرمنٹ میں، اس کی ٹیکنالوجی مینجمنٹ کو گاہکوں کی سرگرمیوں اور عملے کی سرگرمیوں کو سمجھنے میں مدد کرتی ہے. مینوفیکچرنگ اور اسٹوریجنگ میں، یہ کام کی رفتار، سیکورٹی اور پیداوار کی لائیو نگرانی فراہم کرتا ہے. لائیوجیسٹنگ اور نقل و حمل میں، یہ پیچیدہ آپریشنوں میں بصیرت کو بہتر بناتا ہے. لابراتوار Labs "اس کے بارے میں سوچو کہ آپ کے کاروبار کو ذہین آنکھوں کی ایک سیٹ فراہم کرتے ہیں، "کالین کہتے ہیں. "آپ اپنے ماحول میں کیا ہوتا ہے کے بارے میں حقیقی وقت کی شناخت حاصل کرتے ہیں. چونکہ یہ موجودہ انشورنس کا استعمال کرتا ہے، حل کو منافع بخش اور تیزی سے اپ ڈیٹ کیا جا سکتا ہے. کمپنیوں کو مکمل نظام کو تبدیل کرنے کے بجائے ان کی موجودہ کیمرے سے نئے نقطہ نظر کو بلاک کر سکتے ہیں. سافٹ ویئر بھی پیغامات کے پلیٹ فارمز کے ساتھ انٹرویو کرتا ہے، جس میں کالین کو "on-demand context" کہا جاتا ہے.Users can ask questions such as 'Has anyone entered this zone today?' and receive visual answers powered by the system's AI. لیکن کیا یہ سب واقعی ممکن ہے؟ Vulture لیبس کی ٹیم خود کو تحقیق کی طرف سے ڈھانپ اور مستحکم کے طور پر بیان کرتی ہے. کیلن اس بات کا اعتراف کرتا ہے کہ کمپنی نے "تقریبا تکنیکی بلاکروں" کا سامنا کیا ہے، لیکن ان کو ختم کرنے کا کہنا ہے کہ ان کے ڈی این اے کا حصہ ہے. "بہت سے لوگ کہتے ہیں، 'یہ ناممکن ہے.' ہم تقریبا ہر ہفتے یہ سنتے ہیں، "اس نے ہنسایا. "لیکن یہ بالکل وہاں ہے جہاں ہم ترقی کر رہے ہیں. Calin نے حال ہی میں ریلوے ٹرانسمیٹ ٹرمینٹ 2025 میں بات چیت کرنے کے لئے دعوت دی تھی، جہاں انہوں نے بحث کی کہ کس طرح AI پر مبنی شناخت کے نظام ٹرانسمیٹ ٹرمینلز کو محفوظ اور زیادہ مؤثر بنا سکتے ہیں. "یہ روایتی صنعتوں کو AI کے لئے زیادہ کھولنے کے لئے دیکھنے کے لئے دلچسپ ہے،" انہوں نے کہا. "وہ سمجھتے ہیں کہ AI ان کو بہتر علم اور فیصلہ کرنے کے آلے فراہم کرنے کے بارے میں ہے." ہمارا مستقبل ایک زیادہ واقف دنیا کی طرح لگتا ہے ناکامیوں کے باوجود، وولٹر لیبس یورپ بھر میں بڑھتی رہی ہے، چھوٹے خریداروں سے بڑے لوجسٹک آپریٹرز تک گاہکوں کے ساتھ. کالین کے لئے، مقصد سادہ ہے: ٹیکنالوجی کو زیادہ مشاہدہ، زیادہ کنٹیکٹوریل، اور زیادہ مفید بنانے کے لئے. "علمی طور پر AI میں اگلے قدم ہے، "اس نے کہا. "مکنیاں پہلے سے ہی اشیاء اور لوگوں کو پہچان سکتے ہیں. انہوں نے کہا کہ اگر ہم کمرے کو پیشہ ورانہ بننے کے لئے سکھا سکتے ہیں تو، ہم دنیا کو اپنے آپ کو بہتر دیکھنے کے لئے سکھا سکتے ہیں. ۔۔۔۔۔ This article is published under HackerNoon’s کاروباری بلاگنگ program. یہ مضمون HackerNoon کے تحت شائع کیا گیا ہے کاروباری بلاگنگ کاروباری بلاگنگ پروگرام کے
