Dipankar Sarkar

Jak se blížíme k polovině roku 2024, je čas zamyslet se nad transformačním dopadem, který RoboGPT mělo na různá odvětví od svého uvedení. Jako bývalý vedoucí AI & platformy v Orangewood Labs jsem hrdý na to, že mohu sdílet, jak naše průlomová technologie přetváří krajinu spolupráce člověka a robota a stanovuje nové standardy pro průmyslovou automatizaci.

S radostí se s vámi podělím o poznatky z jednoho z našich nejambicióznějších projektů v Orangewood Labs: vývoj SDK a platformy nové generace pro robotiku, poháněné EdgeML. Tato iniciativa má přehodnotit náš přístup k programování a správě robotů a přinést bezprecedentní úroveň inteligence a efektivity do robotických systémů.

Když vstupujeme do roku 2024, jsem nadšený, že mohu sdílet pozoruhodný pokrok, kterého jsme dosáhli v Orangewood Labs s našimi řešeními AutoInspect a AutoSpray. Tyto inovativní systémy představují významný krok vpřed v aplikaci strojového učení a počítačového vidění v průmyslové robotice, zejména v oblastech kontroly kvality a přesné výroby.

Jako vedoucí týmu strojového učení ve společnosti Hike Limited jsem vedl vývoj inovativního systému matchmakingu řízeného umělou inteligencí pro Rush, herní síť Hike s reálnými penězi. Naším cílem bylo vytvořit férový, poutavý a vysoce personalizovaný herní zážitek automatickým párováním hráčů na základě jejich úrovně dovedností, herního chování a celkové uživatelské zkušenosti.

Jako hlavní inženýrský konzultant pro přední e-commerce platformu v Indii jsem vedl vývoj nejmodernějšího rámce pro příjem a analýzu dat v reálném čase. Cílem tohoto projektu bylo poskytnout komplexní přehled o chování uživatelů a výkonu systému v reálném čase, překonávající možnosti tradičních analytických nástrojů jako Adobe Analytics a Google Analytics.