Dipankar Sarkar

Ahogy közeledünk 2024 közepéhez, itt az ideje, hogy átgondoljuk a RoboGPT átalakító hatását, amelyet bevezetése óta különböző iparágakban gyakorolt. Az Orangewood Labs korábbi AI és Platform vezetőjeként büszkén osztom meg, hogyan alakítja át úttörő technológiánk az ember-robot együttműködés területét, és állít új standardokat az ipari automatizálásban.

Örömmel osztom meg az Orangewood Labs egyik legambiciózusabb projektjének részleteit: egy következő generációs SDK és platform fejlesztését a robotika számára, amelyet az EdgeML hajt. Ez a kezdeményezés újradefiniálja a robotprogramozás és -menedzsment megközelítését, példátlan szintű intelligenciát és hatékonyságot hozva a robotrendszerekbe.

Ahogy belépünk a 2024-es évbe, izgatottan osztom meg az Orangewood Labs-nál elért figyelemre méltó előrelépéseinket az AutoInspect és AutoSpray megoldásainkkal. Ezek az innovatív rendszerek jelentős előrelépést jelentenek a gépi tanulás és a számítógépes látás ipari robotikában való alkalmazásában, különösen a minőségellenőrzés és a precíziós gyártás területén.

A Hike Limited gépi tanulási csapatának vezetőjeként irányítottam egy innovatív, AI-vezérelt párosítási rendszer fejlesztését a Rush, a Hike valódi pénzes játékhálózata számára. Célunk az volt, hogy tisztességes, lebilincselő és rendkívül személyre szabott játékélményt teremtsünk a játékosok automatikus párosításával készségszintjük, játékviselkedésük és általános felhasználói élményük alapján.

Mint egy vezető indiai e-kereskedelmi platform fő mérnöki tanácsadója, én irányítottam egy csúcstechnológiás valós idejű adatbeviteli és elemzési keretrendszer fejlesztését. Ez a projekt átfogó, valós idejű betekintést kívánt nyújtani a felhasználói viselkedésbe és a rendszer teljesítményébe, felülmúlva a hagyományos elemzési eszközök, mint az Adobe Analytics és a Google Analytics képességeit.