स्किनकेयर के लिए सेल्फी | Anastasia Georgievskaya, CEO और सह-संस्थापक, Haut.AI के साथ साक्षात्कार

कितनी बार आप खुद को यह सोचते हुए पाते हैं कि कोई खास त्वचा देखभाल उत्पाद आपके लिए सही है या नहीं? ज्यादातर लोगों के लिए, विशेष रूप से संवेदनशील त्वचा वाले लोगों के लिए, स्किनकेयर उत्पाद चुनना एक चुनौती है, जिसके परिणामस्वरूप अक्सर परीक्षण और त्रुटि होती है, बार-बार स्किनकेयर के नमूनों से गुजरते हुए जब तक कि वे एक स्किनकेयर रूटीन पर नहीं पहुंच जाते जो काम करता है।

यह त्वचा देखभाल उत्पादों की कमी के लिए नहीं है, यह देखते हुए कि ग्लोबल स्किनकेयर मार्केट के 100.13 में $2021 बिलियन से बढ़कर 145.82 में $2028 बिलियन होने का अनुमान है - वहाँ स्पष्ट रूप से विकल्पों की एक श्रृंखला है - बल्कि सही विकल्प बनाने में।

यह कहाँ है हौताई अपनी पहचान बनाने की कोशिश कर रहा है - स्किनकेयर ब्रांड और पेशेवरों को एक सामान्य गतिविधि से एक त्वचा डायग्नोस्टिक टूल दे रहा है जिसका उपयोग लोग सोशल मीडिया के लिए करते हैं - एक सेल्फी लेना!

तेलिन में स्थित, हौताई एक एआई त्वचा विश्लेषण सास उत्पाद है जो एक साधारण सेल्फी से उच्च गुणवत्ता वाले त्वचा डेटा के संग्रह को स्वचालित करता है। इसके उपयोग के मामलों में से एक स्किनकेयर ब्रांडों को त्वचा परीक्षण प्रदान करने और ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म पर इंटरैक्टिव उत्पाद अनुशंसाएं बनाने में मदद करना है।

हमने पकड़ लिया अनास्तासिया जॉर्जिएवस्काया, HautAI के सीईओ और सह-संस्थापक, अनास्तासिया ने हमें HautAI की स्थापना के बारे में बताया कि कैसे यह सेल्फी से त्वचा डेटा एकत्र करता है और यह कैसे सुनिश्चित करता है कि एकत्र किए गए त्वचा विश्लेषण और डेटा से उत्पाद सिफारिशें सटीक हैं। उन्होंने HautAI के उपयोग के मामलों, त्वचा निदान और त्वचा की देखभाल में आने वाली चुनौतियों और HautAI के लिए अगले कदमों के बारे में भी बताया।

आपने Haut.AI के साथ शुरुआत कैसे की? 

मैंने 2018 में अपने बिजनेस पार्टनर कॉन्स्टेंटिन केसेलेव के साथ हौट.एआई की स्थापना की। हम त्वचा विश्लेषण के लिए गेम-चेंजिंग सॉफ़्टवेयर समाधान देने के लिए दृढ़ थे। इसलिए, जब हमने Haut.AI लॉन्च किया, तो शुरुआत में हमने मार्केट एप्लिकेशन या त्वचा की देखभाल पर ध्यान नहीं दिया। हमारा मिशन जनसांख्यिकीय, जीवन शैली और भौगोलिक स्थानों में त्वचा की स्थिति में अंतर खोजना था।

हमारे सॉफ्टवेयर की रीढ़ प्रभाव माप से पहले और बाद में प्रदर्शन करने के लिए अनुबंध अनुसंधान संगठनों (सीआरओ) के लिए नैदानिक ​​​​सॉफ्टवेयर विकास के वर्षों से पैदा हुई थी। इस काम में से कुछ शोध पत्रों में विकसित हुए, जैसे कि पहला विज़ुअल स्किन एजिंग बायोमार्कर एल्गोरिथम कहा जाता है फोटोएजक्लॉक, और तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला के लिए सुपर-सटीक विभाजन. नवीनतम शोध में, मेरा एकल-लेखक अध्ययन, मैंने 17,000 से अधिक सेल्फी का अध्ययन करने के लिए कंप्यूटर विजन और एआई को संयोजित किया, 136 त्वचा विशेषताओं की गणना की और विभिन्न जनसांख्यिकी के लिए त्वचा की उम्र बढ़ने वाले बायोमार्कर स्तरों में मात्रात्मक और गुणात्मक अंतर का वर्णन किया। उन मापदंडों को विभिन्न जनसांख्यिकी के लिए लागू करने के बाद, मैंने पाया कि त्वचा के मानक लिंग, आयु और जीवन शैली में बहुत भिन्न हैं। लिथुआनिया में एक 35 वर्षीय व्यक्ति के लिए हम जिसे 'सामान्य' त्वचा मानते हैं, वह स्पेन में 50 वर्षीय महिला के लिए समान नहीं होगी। वैयक्तिकता की कमी का अर्थ था अवास्तविक उपभोक्ता अपेक्षाएँ और एक संघर्षरत स्किनकेयर उद्योग। कॉन्स्टेंटिन और मैं एक समाधान विकसित करने के लिए उत्सुक थे - और इस तरह हौट.एआई का जन्म हुआ।

अब, Haut.AI एक B2B कंपनी है जो इंटरएक्टिव और व्यक्तिगत खरीदारी अनुभव लॉन्च करने के लिए व्यवसायों को उपकरण प्रदान करती है। सौंदर्य और कल्याण व्यवसाय जो हमारे साथ काम करते हैं, वे सॉफ़्टवेयर समाधान प्राप्त करते हैं जिनका उपयोग उनके ग्राहक ऑनलाइन, अपने स्मार्टफ़ोन पर या खुदरा कियोस्क और स्पा जैसे भौतिक स्थानों पर कर सकते हैं। ग्राहक पहले हमारे सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म में एक सेल्फी लेते हैं, और फिर हम ब्रांड की उत्पाद लाइनों से अनुकूलित अनुशंसाओं के साथ पूरी तरह से त्वचा का विश्लेषण करते हैं।

हमें बताएं कि Haut.AI स्किन डेटा कैसे एकत्र करता है। क्या वास्तव में त्वचा की सही स्थिति का चित्र बनाने और उत्पादों की अनुशंसा करने के लिए केवल एक सेल्फ़ी की आवश्यकता होती है? पूरी प्रक्रिया कितनी तेज़ है?

हाँ ऐसा होता है! हमने अपने सॉफ़्टवेयर को छवियों से त्वचा डेटा निकालने और Haut.AI स्किनमेट्रिक्स रिपोर्ट सॉफ़्टवेयर - प्राकृतिक नेटवर्क एल्गोरिदम और कंप्यूटर विज़न विधियों के संयोजन का उपयोग करके उनका विश्लेषण करने के लिए प्रशिक्षित किया। पूरी प्रक्रिया में एक मिनट से भी कम समय लगता है। 

लेकिन "सिर्फ एक सेल्फी लेने" की सादगी ही वही है जो आंख को मिलती है। बैक एंड पर बहुत कुछ चल रहा है। जब पहली बार Haut.AI Skin SaaS® सॉफ़्टवेयर के साथ इंटरैक्ट करते हैं, तो हमारी LIQA® (लाइव इमेज क्वालिटी एश्योरेंस) तकनीक यह सुनिश्चित करने के लिए काम करती है कि हमारे एल्गोरिदम छवि से डेटा निकाल सकते हैं। अधिकांश गुणवत्ता जांच एप्लिकेशन के फ्रंट एंड पर होती हैं, जबकि उपयोगकर्ता की स्क्रीन पर केवल साधारण समायोजन निर्देश पॉप अप हो सकते हैं। छवि गुणवत्ता आश्वासन के बाद, हमारे एल्गोरिदम डिवाइस और बैकएंड दोनों पर विश्लेषण के लिए त्वचा डेटा बिंदु निकालते हैं। चूंकि हम एक ईयू कंपनी हैं, इसलिए हम उपयोगकर्ता के स्किन डेटा को गुमनाम करके जीडीपीआर डेटा गोपनीयता नियमों का पूरी तरह से पालन करते हैं। निकाले गए डेटा बिंदुओं को हमारे डेटाबेस में फीड किया जाता है और Haut.AI द्वारा मान्यता प्राप्त हजारों प्रासंगिक डेटा और मेट्रिक्स के बीच मूल्यांकन किया जाता है। हमारे एल्गोरिदम कथित उम्र और कथित लिंग का पता लगाते हैं और उपयोगकर्ता की त्वचा पर सबसे सटीक जानकारी प्राप्त करने के लिए इस डेटा का उपयोग हमारे एकीकृत एपीआई (जैसे मौसम ऐप ब्रीज़ोमीटर) में करते हैं। इस बिंदु पर, Haut.AI के विश्लेषण का पहला चरण समाप्त हो गया है। उपयोगकर्ता एक त्वचा रिपोर्ट प्राप्त करते हैं जो समान जनसांख्यिकी और पृष्ठभूमि के अन्य लोगों के खिलाफ उनकी उपस्थिति और त्वचा की स्थिति का मूल्यांकन करती है। यह व्यक्तिगत दृष्टिकोण उन्हें एक सटीक आत्म-छवि प्राप्त करने और विश्वसनीय अपेक्षाएँ निर्धारित करने की अनुमति देता है। हमें इस वैयक्तिकृत दृष्टिकोण पर गर्व है - हम नहीं चाहते कि कोई भी व्यक्ति एयरब्रश पत्रिका मॉडल की उपस्थिति प्राप्त करने का प्रयास करे (और असफल हो)। हम चाहते हैं कि वे एक निश्चित समय पर अपनी त्वचा की सेहत को सबसे पहले रखें। परफेक्ट का मतलब सबके लिए कुछ अलग होता है।

कुछ ग्राहक, जैसे त्वचा सलाहकार या कल्याण पेशेवर, इस प्रारंभिक चरण के बाद उत्पादों की सिफारिश करने के लिए डेटा का उपयोग करके हमारे सॉफ़्टवेयर के साथ बातचीत करना समाप्त कर सकते हैं। वे स्किनकेयर विशेषज्ञ हैं, और अपने ग्राहकों या मरीजों की त्वचा की रिपोर्ट का मूल्यांकन करके, वे उपचार डिजाइन कर सकते हैं। लेकिन Haut.AI के अधिकांश उपयोगकर्ता त्वचा पेशेवर नहीं बल्कि सामान्य त्वचा देखभाल खरीदार हैं। 

Haut.AI खुदरा अनुप्रयोगों के लिए विश्लेषण का एक और चरण प्रदान करता है, जो त्वचा की रिपोर्ट को आधार त्वचा देखभाल सामग्री के साथ मेल खाता है जो किसी दिए गए त्वचा प्रकार के साथ सबसे अच्छा काम करता है। रूखी और अधिक परिपक्व त्वचा वाली महिलाओं को ऐसे उत्पादों की तलाश करनी चाहिए जिनमें एंटीऑक्सीडेंट भरपूर मात्रा में हों resveratrol और हाइलूरोनिक एसिड, जबकि उसकी दोस्त, जिसकी त्वचा तैलीय होती है, को पूरी तरह से अलग सिफारिश मिल सकती है। स्किनकेयर रिटेलर्स अपने उत्पाद रेंज को Haut.AI के सॉफ़्टवेयर में एकीकृत कर सकते हैं और Haut.AI के डेटाबेस में मौजूद सामग्री के साथ अपने उत्पाद सामग्री को मैप कर सकते हैं ताकि ग्राहक उस रिटेलर के स्टॉक से तैयार उत्पाद अनुशंसाएँ प्राप्त कर सकें।

विज्ञान Haut.AI के मूल में बना हुआ है, जिससे हमारी तकनीक अत्यधिक विश्वसनीय और सटीक बनी रहती है। हम अग्रणी वैज्ञानिकों और शोधकर्ताओं के साथ लगातार सहयोग करते हैं, नई तकनीकों को शामिल करने और उद्योग मानकों को पार करने के लिए अपने मौजूदा और विकासशील नए बॉडी एनालिटिक्स समाधानों को अपग्रेड करते हैं। 

त्वचा विश्लेषण और अनुशंसित उत्पाद सटीक हैं या नहीं, इसका परीक्षण करने के लिए आप कौन से मेट्रिक्स का उपयोग करते हैं?

हमारे सॉफ़्टवेयर की सटीकता और विश्वसनीयता वैयक्तिकृत देखभाल के अभिन्न अंग हैं। हमने अपने एल्गोरिदम को 3 मिलियन से अधिक छवियों पर प्रशिक्षित किया है, और हमारे परीक्षण समूह के लिए, हमने त्वचा विशेषज्ञों और त्वचा विशेषज्ञों की सिफारिशों के विरुद्ध अपने सॉफ़्टवेयर पूर्वानुमानों का परीक्षण किया है। यही कारण है कि हम त्वचा और बालों के लिए एआई एनालिटिक्स के भीतर सहकर्मी-समीक्षित शोध करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि अन्य विशेषज्ञ नियमित रूप से हमारे दृष्टिकोण की समीक्षा करें। हम चल रही समीक्षा प्रक्रिया भी करते हैं ईबहुत 2 महीने टीओ परिणामों की पुष्टि करें और भविष्यवाणियां सही हैं। हमारे सिस्टम को लगातार अपडेट किया गया है, केवल पिछले वर्ष में 20 से अधिक नई सुविधाओं और उपयोगकर्ता अनुभव अपडेट के साथ। अंत में, हम अपने ग्राहकों के साथ एक खुला संवाद रखते हैं, जो लगातार ग्राहकों से उनके लिए अनुशंसित प्रोटोकॉल की प्रभावशीलता पर प्रतिक्रिया प्राप्त करते हैं।

Haut.AI के शीर्ष तीन उपयोग मामले क्या हैं? 

Haut.AI के सॉफ्टवेयर का सबसे लोकप्रिय अनुप्रयोग खुदरा विक्रेताओं और निर्माताओं द्वारा इसका ई-कॉमर्स अनुप्रयोग है। उल्टा जैसे रिटेलर्स हमारे स्किन एनालिसिस सॉफ्टवेयर को शामिल करते हैं और अपने उत्पाद की पेशकश को हमारे बेस इंग्रेडिएंट सिफारिशों पर मैप करते हैं। दुकानदार खुदरा कियोस्क, मोबाइल ऐप या वेब इंटरफेस के माध्यम से केवल एक सेल्फी खींचकर त्वचा का विश्लेषण करते हैं। बदले में, उन्हें उनकी जनसांख्यिकीय और उनकी त्वचा के लिए विशेष रूप से तैयार की गई उत्पाद अनुशंसाओं से संबंधित एक व्यक्तिगत त्वचा रिपोर्ट प्राप्त होती है। 

हमारे सॉफ़्टवेयर का एक अन्य उपयोग स्वास्थ्य और स्पा सेटिंग्स को शामिल करता है। पेशेवर अपने मरीजों की त्वचा की स्थिति का तुरंत आकलन करने और सर्वोत्तम उपचार चुनने के लिए हमारे उपकरणों का उपयोग करते हैं। चूंकि हमारे उपकरण गैर-आक्रामक हैं, त्वचा का मूल्यांकन प्रत्येक यात्रा के दौरान या उपचार से पहले और बाद में भी किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, स्पा जाने वाले अपनी यात्रा से पहले एक ऑनलाइन इंटरफ़ेस के माध्यम से त्वचा का विश्लेषण कर सकते हैं ताकि यह पता चल सके कि कौन से उपचार बुक करने हैं।

अकादमिक और तकनीकी शोध से पैदा हुआ, हौट.एआई स्वाभाविक रूप से वैज्ञानिक क्षेत्र में अपने अनुप्रयोगों को ढूंढता है। हम त्वचा विश्लेषण के लिए चिकित्सा स्तर की सटीकता के लिए प्रशिक्षित सबसे सटीक एआई समाधान बने हुए हैं। त्वचा वैज्ञानिक, बायोटेक्नोलॉजिस्ट और त्वचा विशेषज्ञ विभिन्न आबादी में अपने शोध करने के लिए हमारे सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते हैं। चूँकि Haut.AI केवल कंप्यूटर विज़न के बजाय AI और कंप्यूटर विज़न के संयोजन का उपयोग करता है, त्वचा की स्थिति निर्धारित करने के लिए डेटा इनपुट का स्वचालित रूप से विश्लेषण किया जाता है। 

विभिन्न कोणों से और अलग-अलग प्रकाश स्थितियों में ली गई तस्वीरों पर गुणवत्ता विश्लेषण करने की क्षमता के साथ, नैदानिक ​​​​और प्रयोगशाला सेटिंग्स की तुलना में डेटा प्रोसेसिंग समय और प्रयास काफी कम हो जाते हैं। वैज्ञानिक और प्रौद्योगिकीविद अपना शोध तेजी से और बहुत कम श्रम के साथ कर सकते हैं, अपना शोध पूरा कर सकते हैं और कम समय सीमा में प्रकाशित कर सकते हैं।

आपको क्या लगता है कि स्किन डायग्नोस्टिक्स और स्किनकेयर में शीर्ष 3 चुनौतियाँ हैं? Haut.AI इनका समाधान कैसे कर रहा है?

आज स्किनकेयर उद्योग जिन शीर्ष तीन चुनौतियों का सामना कर रहा है, वे आपस में जुड़ी हुई हैं: (1) स्किन डायग्नोस्टिक्स टूल्स तक पहुंच की कमी, जिसके कारण (2) त्वचा की देखभाल के लिए उत्पादों का अत्यधिक चयन होता है, जबकि (3) अधिकांश ब्रांडों में हर उपभोक्ता की अनूठी त्वचा के प्रकार के लिए उपयुक्त उत्पादों की कमी होती है। . उदाहरण के लिए, अनुसंधान दिखाता है कि मेलेनिन युक्त त्वचा वाले 75% लोग हाइपरपिग्मेंटेशन या निशान के साथ संघर्ष करते हैं। विभिन्न प्रकार की त्वचा के लिए एक ही उत्पाद का विपणन करने वाले सौंदर्य ब्रांड अपने ग्राहकों को त्वचा को नुकसान पहुँचाने और उनकी स्थिति बिगड़ने के जोखिम में डालते हैं।

सौभाग्य से, प्रौद्योगिकी और अनुसंधान उस बिंदु पर पहुंच गए हैं जहां वे समाधान प्रदान करने के लिए तैयार हैं। Haut.AI का सॉफ्टवेयर व्यक्तिगत त्वचा विश्लेषण पर हमारे सहकर्मी-समीक्षित वैज्ञानिक शोध का उपयोग करता है। 3 मिलियन से अधिक छवियों पर प्रशिक्षित, हमारा एल्गोरिदम त्वचा फेनोटाइप की एक श्रृंखला में समान रूप से अच्छा प्रदर्शन करता है। कॉस्मेटिक ब्रांडों के अनुसंधान और विकास प्रयासों को सुविधाजनक बनाने के लिए यह सबसे उन्नत, विज्ञान समर्थित विकल्प बना हुआ है। 

हमारे सॉफ़्टवेयर और डेटा का उपयोग करके, स्किनकेयर खुदरा विक्रेता और ब्रांड अपने ग्राहकों की ज़रूरतों के बारे में जान सकते हैं और उन्हें शिक्षित निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं। चूंकि हम कंप्यूटर विजन, न्यूरल नेटवर्क प्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग को लाइव इमेज क्वालिटी एश्योरेंस के साथ जोड़ते हैं, इसलिए हमारा सॉफ्टवेयर घर या स्पा सेटिंग्स में नैदानिक-स्तर की सटीकता प्राप्त करता है। किसी विशेष उपकरण या हार्डवेयर की आवश्यकता नहीं है, इसलिए उपयोगकर्ता परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए स्कैन को आसानी से दोहरा सकता है। स्किन एनालिटिक्स और व्यक्तिगत उत्पाद अनुशंसाओं की पहुंच स्वाभाविक रूप से उत्पादों की पसंद को कम करती है। उत्पाद अलमारियों के बीच भटकना या क्रीम और क्लीन्ज़र के अंतहीन पन्नों के माध्यम से स्क्रॉल करना स्किनकेयर का अतीत है। Haut.AI ने अच्छे के लिए सौंदर्य क्षेत्र में समावेशी, शिक्षित और सुलभ त्वचा देखभाल की अनुमति दी।

Haut.AI की स्थापना के बाद से, इसके सबसे महत्वपूर्ण मील के पत्थर क्या रहे हैं? उन चुनौतियों के बारे में क्या है जिन्हें Haut.AI ने पार कर लिया है या वर्तमान में काबू पा रही है?

दो सबसे बड़े मील के पत्थर Haut.AI ने पहले ही हासिल कर लिए हैं, हमारे विश्लेषणों की बाज़ार-तैयार गुणवत्ता सुनिश्चित करना (जो अब हमारे लाइव इमेज गुणवत्ता आश्वासन के माध्यम से किया जाता है) और हमारे सॉफ़्टवेयर के लिए बाज़ार अनुप्रयोगों की खोज करना। जब कॉन्स्टेंटिन और मैंने हौट.एआई की स्थापना की, तो हमारा प्राथमिक लक्ष्य विशेष उपकरणों की आवश्यकता के बिना सटीक त्वचा विश्लेषण के लिए अत्याधुनिक समाधान विकसित करना था। मुख्य चुनौती सही प्रशिक्षण डेटा और तंत्रिका नेटवर्क प्रसंस्करण, कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग का एक सही संयोजन खोजना था जो हमें सूक्ष्म अंतरों के प्रति संवेदनशील रहते हुए त्वचा मेट्रिक्स और त्वचा की स्थिति निर्धारित करने की अनुमति देगा। त्वचा वैज्ञानिकों और एआई विशेषज्ञों के साथ काम करने के बाद, हमने इस मुद्दे पर काबू पा लिया और ऐसे सॉफ़्टवेयर को डिज़ाइन किया जो स्मार्टफोन कैमरा गुणवत्ता की छवियों का उपयोग करते हुए नैदानिक-स्तर की सटीकता के साथ प्रदर्शन करता है, यानी कम रिज़ॉल्यूशन और पूरी तरह से प्रकाशित नहीं।

अपना पहला मील का पत्थर हासिल करने के बाद, हमने अपने अगले लक्ष्य पर काम किया - हमारे टूलींग के लिए बाजार अनुप्रयोगों को खोजना। हमने त्वचा देखभाल क्षेत्र पर शोध किया है यह पता लगाने के लिए कि अधिकांश ग्राहक खो गए थे और उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले उत्पादों से असंतुष्ट थे, जबकि कई लोग यह नहीं समझ पाए कि उनकी त्वचा निश्चित क्यों दिखती है। हमने यह भी पाया कि निर्माताओं द्वारा अपने ग्राहकों की जरूरतों की बड़ी तस्वीर की कमी के कारण 10% से अधिक बिना बिके स्किनकेयर का स्टॉक लैंडफिल में समाप्त हो जाता है। हमने महसूस किया कि यह वह अंतर है जिसे Haut.AI का सॉफ्टवेयर आसानी से भर सकता है। हमने फिर से प्रमुख वैज्ञानिकों और त्वचा पेशेवरों के साथ त्वचा की देखभाल सामग्री के साथ त्वचा मैट्रिक्स और स्थितियों को मैप करने के लिए काम किया। पिछले साल, हम आखिरकार बाजार के लिए तैयार हो गए और अपने पहले बड़े वाणिज्यिक क्लाइंट - उल्टा को साइन किया।

सबसे बड़ी चुनौती Haut.AI वर्तमान में दूर करने के लिए काम कर रही है, AI विश्लेषण के गलत होने या विभिन्न प्रकार की त्वचा के लिए समान रूप से अच्छा प्रदर्शन नहीं करने का कलंक है। एआई तकनीक पिछले वर्षों में महत्वपूर्ण रूप से विकसित हुई है, और हमारे सॉफ्टवेयर को शुरू से ही विविध डेटा बिंदुओं पर प्रशिक्षित किया गया है, जो सभी जनसांख्यिकी के लिए 98% सटीकता प्राप्त करता है। हम बाजार में ऐसा उत्पाद नहीं लाएंगे जो अपना काम करने के लिए पर्याप्त अच्छा न हो। अफसोस की बात है कि कुछ कंपनियों ने अतीत में ऐसा किया था, जिससे एआई विश्लेषण गुणवत्ता के बारे में जनता के आरक्षण और संदेह पैदा हुए। हमारा सबसे बड़ा लक्ष्य विश्व स्तर पर विस्तार करना है और ऐसा करने का सबसे अच्छा तरीका यह साबित करना है कि एआई सटीक और सुलभ हो सकता है।

Haut.AI एस्टोनिया में स्थित है, हमें एस्टोनिया में तकनीकी परिदृश्य के बारे में बताएं? सरकार और संस्थाओं से आपको क्या सहयोग मिलता है? 

एस्टोनिया में Haut.AI लॉन्च करने का निर्णय आसान था, क्योंकि मैंने पहली बार देश के जीवंत स्टार्टअप क्षेत्र और डिजिटलीकरण को गले लगाने का अनुभव किया है। कॉन्स्टेंटिन और मैंने एस्टोनिया द्वारा ईयू में पहला स्कोर करने के एक साल बाद हौट.एआई लॉन्च किया डिजिटल अर्थव्यवस्था और समाज सूचकांक - हम प्रौद्योगिकी व्यवसाय शुरू करने के लिए इससे बेहतर जगह और समय की कल्पना नहीं कर सकते थे। एस्टोनियाई डिजिटल अर्थव्यवस्था के साथ हर दिन बातचीत करने से हमें एआई के संभावित नए अनुप्रयोगों और क्षमताओं की भविष्यवादी मानसिकता में आने की अनुमति मिली। 

एस्टोनियाई क्षेत्र के भीतर Haut.AI एकमात्र टेक स्टार्ट-अप नहीं है - यह कई में से एक है! और एस्टोनिया का कॉम्पैक्ट आकार स्टार्टअप संस्थापकों को वैश्विक बाजार को ध्यान में रखते हुए मिलने, विचारों को साझा करने और अनुसंधान करने की अनुमति देता है। हालांकि Haut.AI और इसके एस्टोनियाई भाइयों और बहनों ने अन्य देशों में विस्तार किया है, हम सभी को इस समुदाय का हिस्सा होने पर गर्व है। हम अपने गृह क्षेत्र में योगदान देना जारी रखेंगे और इसके नवप्रवर्तकों का समर्थन करने की पूरी कोशिश करेंगे।

डिजिटल और नवाचार से संचालित एस्टोनियाई सार्वजनिक क्षेत्र भी एआई और निजी स्टार्टअप और व्यवसायों के तकनीकी विकास के लिए प्रमुख चालकों में से एक है। Haut.AI लॉन्च करने के बाद, कॉन्स्टेंटिन और मुझे एस्टोनियाई सरकारों से महत्वपूर्ण समर्थन प्राप्त हुआ, हमने यूरोपीय संघ क्षेत्रीय विकास निधि EAS और एंटरप्राइज़ एस्टोनिया RUP अनुदानों की समीक्षा की है। यूरोपीय संघ, एस्टोनियाई सरकार, साथ ही निजी और गैर-लाभकारी क्षेत्र से हमें जो समर्थन मिला, उसने हमें अनुसंधान करने और अपने उपकरणों को विकसित करने के लिए पहले कुछ वर्षों को समर्पित करने की अनुमति दी ताकि हम उन्हें लाने से पहले अपने उपकरणों की सटीकता सुनिश्चित कर सकें। बाज़ार तक।

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• स्रोत: https://www.eu-startups.com/2023/01/selfies-for-skincare-interview-with-anastasia-georgievskay-ceo-and-co-founder-haut-ai/