Tým z ČVUT pracuje na strojovém vidění pro Toyotu. Na českých školách je to zcela výjimečný projekt, říká profesor Matas

prof. Jiří MatasRozhovor

Foto: Petr Neugebauer, ČVUT

Jiří Matas z FEL ČVUT dlouhodobě spolupracuje s Toyotou

0Zobrazit komentáře

Až před vámi příště odpadne z kamionu kus ledu, možná to budou čeští vědci, kterým budete moct poděkovat, že asistenční systémy vašeho vozu včas zareagovaly. České vysoké učení technické a jeho Fakulta elektrotechnická už přes patnáct let pracují na výzkumu v oblasti strojového vidění s japonskou automobilkou Toyota.

Čeští a japonští vědci už naučili kamery rozeznávat dopravní nebo registrační značky, dnes vylepšují například detekci a predikci pohybu rychle se pohybujících předmětů nebo analýzu vozovky. I přes veškeré dosažené úspěchy ale profesor Jiří Matas, který český výzkumný tým vede, nepovažuje Česko za světovou špičku ve strojovém vidění.

Profesor Matas by sám sebe jednoduše označil za zkušeného vědeckého pracovníka. Jeho životopis nicméně zdobí celá řada oceněných vědeckých prací a umístění na předních příčkách mezi odborníky na strojové vidění, nedávno působil na univerzitách ve Finsku. Kromě pozice zástupce vedoucího katedry kybernetiky Fakulty elektrotechnické pražského ČVUT, kde zastává i funkci proděkana pro rozvoj, vystupuje také jako garant ve vědecké radě nadačního fondu Neuron a je šéfredaktorem špičkového časopisu International Journal of Computer Vision.

Přes patnáct let stojí v čele desetičlenného výzkumného týmu, který v rámci katedry kybernetiky vyvíjí různé aplikace strojového vidění pro systémy z dílny japonské automobilky Toyota. Jak sám trefně shrnul, mezi vědci už patří k té starší generaci, která se nemusí hnát přes mrtvoly za kariérou a může se v klidu věnovat svému výzkumu a zlepšování reputace celé vědecké komunity. Snaží se proto říkat věci tak, jak jsou, a vždy objektivně hodnotit obsah, ne formu.

Na ČVUT vedete už přes 16 let výzkum pro japonskou Toyotu. Zkusíte si vzpomenout, jak se vám povedlo zaujmout významnou automobilku proslulou svým důsledným přístupem k inovacím a kvalitě?
Svět si nás začal všímat v roce 2004, kdy jsme na uznávané vědecké konferenci British Machine Vision Conference získali cenu za nejlepší článek. Bylo to něco jako vyhrát druhou nejvyšší soutěž ve fotbale, ale i tak nás to zviditelnilo a otevřely se nám úplně nové možnosti. To, co jsme tenkrát vymysleli, šlo mimo mainstream, měli jsme úplně jiný přístup než všichni ostatní, kdo se v té době strojovému vidění věnovali. Tím jsme zaujali i Toyotu, se kterou jsme poté navázali spolupráci, která trvá až dodnes.

Nastartujte svou kariéru

Více na CzechCrunch Jobs

Co přesně jste pro Toyotu tady na ČVUT začali vyvíjet?
Tenkrát jsme byli první, kdo dokázal funkčně rozpoznávat značky a jiné ploché objekty z kamerového záznamu. Kromě toho nejjednoduššího scénáře, kdy na značku koukáte přímo, jsme si poradili i s případy, kdy ji vidíte pod ostrým úhlem a obraz značky se deformuje. Kromě značek dopravních jsme uměli číst pod ostrými úhly i ty poznávací. To byla jedna z prvních věcí, kterou jsme pro Toyotu na prvopočátku vyvíjeli, teď už by nešlo o nic světoborného.

Kam jste se tedy ve výzkumu posunuli?
Těžiště naší práce se plynule přesunulo na sledování a detekci rychle se pohybujících a letících předmětů. Dnes se věnujeme detekci neočekávaných předmětů a odhadujeme jejich dráhu. Snažíme se odhadnout hmotnost předmětu, jeho rychlost a vzdálenost od vozidla tak, abychom mohli případně určit, zda se jedná o nebezpečí, na které by měly další systémy či přímo řidič začít reagovat. Snažíme se například rozpoznat, zda jde o kusy prasklé pneumatiky, padající listí nebo o led uvolněný z plachty kamionu.

Co je v této oblasti největší výzvou?
Kromě samotné detekce pohybujícího se předmětu musíme interpretovat celou situaci a zvážit nebezpečí, které by hrozilo řidiči. Vytváříme proto kontextový model celého okolí a vyhodnocujeme, zda jde o malý předmět pohybující se blízko, nebo velký předmět pohybující se daleko, které na kamerovém záznamu není strojově jednoduché odlišit. Teď se nově zaměřujeme i na vizuální analýzu vlastností povrchu, kdy umíme rozpoznat například výmoly nebo riziková místa mimo zpevněné cesty, kde hrozí smyk či zapadnutí. Výsledné hodnocení kvality kontaktu potom může využít centrální jednotka vozu k nastavení elektronických zabezpečovacích systémů jako ABS, ESP, nastavení bezpečnostních pásů a mnoha dalších. A to ještě předtím, než se na nebezpečný povrch auto dostane. To ale už není naše starost, my se soustředíme pouze na tu první fázi.

V Česku vyvíjíte pouze software pro strojové vidění, nebo tu máte i nějaké prototypy kamer či celých vozidel?
Pro Toyotu u nás vyvíjíme v drtivé většině pouze software, který je potom nasazen v Belgii, kde je v ostrém provozu plně autonomní vozidlo testující celou řadu nově vyvíjených komponent a systémů, včetně toho našeho. Pokud se daný systém v testovacím provozu osvědčí, převezme si celou záležitost oddělení vývoje a výzkumu Toyoty přímo v Japonsku, které se postará o to, aby se novinka dostala na trh. Je to ovšem běh na velmi dlouho trať a my jsme rádi, že můžeme Toyotě pomáhat se strategickým výzkumem na deset až patnáct let dopředu a netlačí nás žádná provozní omezení nebo nedostatek času.

jiri-matas-regular-2

Foto: Jiří Ryszawy, ČVUT

Odborník na strojové vidění Jiří Matas

Máte v rámci ČVUT i další podobné výzkumné projekty?
Toyota je v mnoha ohledech jedinečným projektem. Je zcela výjimečným délkou spolupráce a dlouhodobým výhledem zaměřeným na základní problémy, o ničem podobném na českých univerzitách nevím. Spolupracovali jsme na několika projektech například s americkou společností Cisco, aktuálně má fakulta projekty s firmou Avast, ale tam je horizont maximálně kolem pěti let a zaměřuje se na řešení aplikovaných problémů operativnější povahy.

Využíváte ve svém výzkumu umělou inteligenci?
Většina strojového vidění, které tu děláme, je založena na hlubokých neuronových sítích, dnešními slovy bych tedy asi měl mluvit o umělé inteligenci. Před deseti lety by mě ale nenapadlo náš výzkum spojovat s umělou inteligencí, protože jde o vlastně jen o pokročilé využití strojového učení a zpracování dat. Celkově na mě šum kolem umělé inteligence působí trochu jako situace kolem „fuzzy logic”, což byl kolem roku 2000 podobně populární termín. Byly fuzzy logic pračky a vyvolávalo to podobně přehnaná očekávání jako umělá inteligence dnes. Kdybych se tomu chtěl vyhnout, říkal bych, že využíváme modely učené na datech.

Když uvidím poprvé v životě na silnici losa, budu vědět, jak se zachovat, protože jsem třeba viděl koně. Ale počítač zatím ne.

Jak daleko jsme od stavu, kdy budou na silnicích běžná autonomní vozidla bez řidiče?
Úplně daleko nejsme, zatím jsme pořád ve stadiu, kdy je k řízení nezbytná přítomnost řidiče, jenž je v kterýkoliv moment schopen okamžitě převzít řízení. Jinými slovy, číst si za jízdy ještě nějakou dobu nebudeme. Umíme systémy naučit zvládat celou řadu situací, ale neumíme jim předat jedinečnou lidskou schopnost generalizace, zobecnění. Když uvidím poprvé v životě na silnici losa já, budu pravděpodobně vědět, jak se mám zachovat, protože jsem třeba viděl podobnou situaci s koňským spřežením. Ale počítače, ač sebevíc výkonné, na takovou situaci připravené zatím nejsou a neumíme je vybavit schopností reagovat na všechny možné eventuality.

Jaká je přesnost vašeho strojového vidění?
Přesnost na standardní databázi dosahuje obvykle téměř 100 procent, ale to není zajímavé. Je tu totiž realita, kde přesnost bude vždy funkcí podmínek. Značka zapadá sněhem, kamerový záznam bude přesvícený, protože do mlhy svítíte dálkovými světly, a tak dále. To jsou extrémně komplikované podmínky, kterým se budeme v nejbližší době věnovat podrobněji na specializovaných workshopech. Jelikož potřebujeme testovat chování, nestačí nám jen záznamy z jízdy vozidel, potřebujeme vědět, co se stane, když danou situaci nějak vyhodnotíme a upravíme třeba směr nebo rychlost vozu. K takovému testování přesnosti se začínají používat simulátory, ale zatím to není nijak standardizované, takže se opíráme o testování v Belgii, které jsem už zmiňoval.

01_Architektura_FEL_cervena_17042021 8

Foto: Petr Neugebauer, ČVUT

Jiří Matas stojí v čele týmu ČVUT, který spolupracuje s Toyotou

Je dnes něco, co limituje oblast strojového vidění od dalšího významného evolučního kroku?
Mám obrácený pocit. Celá oblast strojového vidění se posouvá tak rychle dopředu, že to už jednotlivec ani nestíhá sledovat. Připadám si spíš jako mořeplavec, který objevil neprobádanou pevninu a může se vydat doleva, doprava i rovně a všude najde něco nového. Ano, svět se mění, potřebujeme stále více výpočetního výkonu, který začíná tvořit značnou nákladovou položku každého výzkumu, ale zase tu jsou nové možnosti jako třeba okamžitý přístup k tisícům strojů skrze cloud. Možná nám jednou pomohou i kvantové počítače. Tedy v současné chvíli žádnou zásadní limitující překážku kolem nás nespatřuji.

Mají Češi v oblasti strojového vidění nějakou specialitu?
Tady bych si pomohl tenisem. Dřív možná existovala španělská, česká nebo americká škola, dnes je ale na internetu k vidění tolik videí rozebírajících styl jednotlivých hráčů, že se ty rozdíly stírají. Podobně je to už i ve vědě, kde není možné být dlouhodobě v úniku. Je standardem, že veškerý publikovaný software z vědecké činnosti je volně dostupný na online úložišti GitHub, kde je jeho použití umožněno pro další výzkum či případnou kontrolu. Celý svět vám tedy vidí pod ruce a věci se dopředu posunují neskutečně rychle.

Kdybych ale měl vyzdvihnout přece jen jeden úspěch, tak je to zpětná rekonstrukce rozmazaných pohybujících se předmětů na fotografiích. Jeden z mých studentů pomocí speciálního nástroje dokonce vyřešil přes deset let starou záhadu UFO, když se jim ze šmouhy údajného létajícího talíře na snímku podařilo metodou zpětného „odmazání” rekonstruovat obrys ptáka raroha velkého.

A dá se říct, že patříme mezi světovou špičku, když na vás v ČVUT vsadila i Toyota?
Naší přidanou hodnotou pro Toyotu je především stabilita a vytrvalá snaha o dosahování stále lepších výsledků. To je ostatně velmi důležitým pilířem celé japonské kultury, kterou mám po těch 15 letech snad ještě raději než na začátku. Kdybych to rozšířil o sportovní metaforu, tak určitě existují lepší pracoviště po celém světě, třeba na anglické univerzitě Cambridge, ale trápí je to samé, co velké fotbalové týmy. Přemotivovanost vedoucí k častým přestupům, které celý výzkum brzdí, protože zapojení nového člověka do výzkumného projektu je otázkou minimálně šesti měsíců, než se stane přínosem.

Určitě tu je spousta špičkových odborníků a šikovných lidí. Pro akademické prostředí by největší přínos mělo začít budovat excelenci a upustit od zakořeněné myšlenky, že všechny vysoké školy jsou stejné. Prvním krokem by bylo vytvořit podmínky pro postup našich nejlepších univerzit do první stovky ve světě nebo první desítky v Evropě. Ani k jednomu se zatím ale neblížíme.

První lekce bolela a stála milion aneb Jak Michal Vrátný v Železné kouli vyvíjí aplikaci na online cvičení

zelezna-koule5Rozhovor

Foto: Železná koule

Michal Vrátný, zakladatel Železné koule

0Zobrazit komentáře

Železná koule může být klasické posilovací náčiní, ale také síť populárních pražských tělocvičen. Radar je zase přezdívka, kterou proslavil desátník Walter Evžen O’Reilly ze seriálu M*A*S*H, ale od dvanácti let tak říkají i Michalovi Vrátnému. Právě tento dnes třiatřicetiletý a věčně usměvavý chlapík stojí za značkou Železná koule, pod kterou se skrývají tělocvičny a od loňska také specializovaná aplikace na domácí cvičení. Na ni vybral od fanoušků miliony na Hithitu, pak se několikrát spálil, ale teď už podle ní cvičí vyšší stovky zákazníků.

První tělocvičnu s názvem Železná koule otevřel Michal Vrátný v roce 2012. Od té doby přibyly další dvě pobočky a i přes covidový výpadek a následná omezení dnes do „Koule“ chodí pravidelně cvičit kolem tisícovky lidí. Kvůli propadu, který pandemie způsobila, se Michal se svým týmem rozhodl na podzim 2020 vytvořit program na domácí cvičení – nejprve jen pro ty, kdo měli měsíční předplatné do zavřených tělocvičen. Odtud už byl ale jen krůček k nápadu na online trenéra, se kterým by mohl cvičit každý. Kdykoliv a kdekoliv.

V prosinci 2020 se na Hithitu objevila kampaň zvaná Online koučink, co má koule a potvrdilo se, že zástup věrných fanoušků má Železná koule opravdu dlouhý. Na realizaci odvážného nápadu se podařilo vybrat takřka rekordních 6,75 milionu korun. Následně vznikla první verze webové aplikace, která ale přispěvovatelům nedokázala nabídnout pokročilé funkce slíbené při dosažení určitých milníků v crowdfundingové kampani – například výživový modul, vlastní tréninkový deník či personalizované cvičební plány.

Milníky se začalo dařit splňovat až koncem roku 2021. Tedy potom, co si Michal a celá Železná koule prošli trnitou cestou, kterou zná velmi dobře většina technologických startupů. „Už tenkrát mi pár lidí říkalo, že je nesmysl si tak komplexní aplikaci nechat vyvinout. Stálo nás to přes milion korun, ale dnes to už můžu potvrdit,“ přiznává s úsměvem Michal Vrátný, vrchní tělocvikář a zakladatel Železné koule. V rozhovoru pro CzechCrunch poodhaluje, jak se digitální verze jeho tělocvičen vlastně rodila.

Jak si vedou tělocvičny Železná koule?
Naštěstí výborně, všechny tři pražské pobočky jedou naplno. Poslední rok se dařilo převážně velkým řetězcům a tělocvičnám, které kolem sebe budují silnou komunitu, jako je ta naše, nebo sdružují lidi kolem crossfitu. Ale jednotlivá soukromá fitka covid slušně potrápil – těm spadla návštěvnost na polovinu.

Loni se mluvilo o tom, že populace kvůli lockdownům a dalším omezením obecně zlenivěla a ztloustla. Vnímáte tento vývoj?
Nějaká ta kila jsme určitě nabrali, na to je dokonce několik výzkumů. Horší je ale to, že nedostatek pohybu v kombinaci s nevhodným stravováním dopadl na psychiku a motivaci lidí. Návrat k nějakému režimu je pro všechny těžký a bojím se, že nám tu covid zasel něco, co budeme ještě dlouho sklízet. Snažím se v tom ale najít to pozitivní a doufám, že jakmile se lidé dostanou s fyzičkou na nějaké pomyslné dno, bude to pro ně impuls, aby se o svoje tělo, kondici a imunitu začali starat lépe než dřív.

zeleznakoule

Foto: Železná koule

Jedna z tělocvičen Železná koule

V březnu 2021, kdy byla sportoviště zavřená a pohyb omezený jen na okresy, jste spustili Online koučink. Kolik lidí s vámi aktuálně cvičí?
Za poslední kvartál jsme vyrostli o 45 procent v počtu platících uživatelů. Co je pro nás ale důležitější, zdvojnásobili jsme počet lidí, kteří s námi v předchozích sedmi dnech odcvičili alespoň jeden tréninkový blok. Těch je aktuálně přes 800. Zhruba třetina všech současných klientů cvičí program Starter Pack, který je navržený pro naprosté začátečníky. Takový trénink nezabere víc než 40 minut, není náročný, ale lidem, co nikdy pořádně necvičili, vnese do života pravidelný pohyb. To přesně kopíruje jedno z našich hesel, že jsme fitko pro všechny, kdo byli na tělocviku vybíráni jako poslední (smích).

A daří se vám začátečníky u cvičení udržet?
Zatím musím zaklepat, že přes 80 procent z nich zvládne projít všech čtyřiadvacet tréninků a postoupit do náročnějšího programu. Takže bych řekl, že daří.

Jsou oblíbené i náročnější programy?
Ano, ale už tam je víc překážek, je potřeba správné vybavení a i nějaký základ techniky. Spálili jsme se u programu, kde byly cviky na gymnastických kruzích. Ty doma moc lidí nemá, vrtat do stropu se nikomu nechce a hrazda nebo klec, kam se kruhy dají pověsit, zase zabere moc místa. Takové cviky jsme z většiny programů odstranili a jdeme cestou nejlehčích úrovní pro začátečníky a cvičení s vlastní vahou.

Proč ses při rozjezdu Online koučinku rozhodl vsadit zrovna na crowdfunding?
Tohle je potřeba vnímat v kontextu té doby. Znenadání se všechno zavřelo, začala druhá vlna covidu a mezi lidmi vládla taková ta nálada „pojďme si pomáhat“. Čistě pro naše studenty jsme vytvořili první prototyp, kam se nám hlásili, jen aby nás mohli dál podporovat. Prvním faktorem tedy bylo, že jsme cítili chuť lidí nás podpořit.

Druhým a mnohem důležitějším faktorem bylo, že kampaň na Hithitu pro nás zároveň byla i průzkumem trhu. Když nám přispělo 1 900 lidí, získali jsme jistotu, že o náš nápad bude zájem. Možná až moc, protože jsme bláhově čekali, že všechno půjde samo a my budeme mít tisíce uživatelů přes noc. A třetí faktor byl, že jsem chtěl zůstat nezávislý a nemít investora, který mi dýchá na záda a říká, jak to mám dělat.

Nastartujte svou kariéru

Více na CzechCrunch Jobs

Na druhé straně ti na záda dýchají stovky lidí, kteří peníze poslali a čekají, že je dokážeš brzy nadchnout.
Ano, a to je naprosto skvělý tlak! Když vypustíme novou funkcionalitu nebo něco změníme, stačí se zeptat lidí a ti nám bleskově řeknou, jak se jim to líbí. Mám mnohem radši, když víme, že to lidé chápou a chtějí používat, než abychom tu vymýšleli něco od stolu, co pak nikdo nedokáže pochopit.

Někdy v létě jsem navštívil facebookovou skupinu pro klienty Online koučinku. Přišlo mi, že tam dost lidí kritizovalo fungování aplikace, pomalé zavádění slíbených rozšíření a někteří tam dokonce prodávali roční členství předplacená v crowdfundingové kampani. Čím to bylo?
Když první člověk zkusil prodat členství, zpanikařili jsme, že jsme to nezvládli, že jsme šarlatáni. Pak jsme se ale naučili na věci koukat malinko jinak. Na jednoho člověka, kterému náš trénink nesednul nebo od něj měl jiná očekávání, tu totiž bylo sto jiných, kteří s námi dál spokojeně cvičili, jen o tom nikam nepsali. Nedá se prostě trefit do vkusu všech, vždycky bude někdo, komu to nesedne nebo až pozdě zjistí, že se ta služba nepotkává s jeho potřebami. Je mi to strašně líto, ale musím uznat, že je na nás řada lidí naštvaná právem, protože jsme nedokázali slíbené moduly a novinky dodávat dost rychle.

Co za tím zdržením bylo?
Odpovím od lesa. Na samém začátku tohoto projektu mi kamarádi, co už měli zkušenosti s nějakou aplikací nebo online řešením, říkali, že si něco takovýho musíme vyvíjet sami, že takhle komplexní věc nám nikdo nezvládne dodat. Byl jsem tenkrát chytrý a přesvědčen, že nemají pravdu. Ale měli. Jde o to, že každá vývojová agentura funguje na projektové bázi, ale my jsme neměli vůbec představu, jak má ten náš projekt vlastně vypadat. Přitom jsme už tenkrát tušili, že Online koučink bude vyžadovat dlouhodobý kontinuální vývoj, takže tohle se nám slušně vymstilo.

zelezna-koule1

Foto: Železná koule

Aplikace Online Koučink od Železné koule

Co bylo v první verzi Online koučinku špatně?
Nezvládli jsme si pohlídat několik oblastí. Neměli jsme prakticky žádná data o uživatelích a jejich chování, takže jsme nevěděli, jak lidi aplikaci vlastně používají, kdo cvičí jaký program. Neexistovala ani databázová struktura, nemohli jsme jednoduše upravovat cviky v programech, natož vyvinout mobilní aplikaci nebo vytvářet personalizované tréninky.

Kde byla chyba?
Rozhodně na naší straně, šli jsme do toho kompletně bez zkušeností s vývojem takové aplikace, a to se nám vymstilo. Dost možná jsme neuměli dostatečně přesně vyspecifikovat požadavky do zadání. Hned po té první spolupráci mi došlo, že potřebujeme parťáky, co s námi budou na jedné lodi a potáhnou vývoj Online koučinku dopředu.

Kolik vás tato chyba stála?
Stálo nás to přes milion korun, ale beru to jako lekci, která nás posunula k vlastnímu týmu. Nejvíc mě mrzí, že jsme nestíhali testování, což nás stálo tři měsíce času stráveného reportováním chyb a jejich oprav. Tím jsme ztratili momentum z úspěšné kampaně, kdy se všichni těšili a byli plní nadšení. Při spuštění jsme netrpělivě čekali, těšili se, co bude. A ono nic. Naprosto vlažné přijetí. Nálada ochladla i u nás, ale hned jsme začali vymýšlet, co s tím dál.

Jak jste nakonec to období překonali?
Zachránil nás koulí lid. Jeden ze skoro prvních studentů Železné koule přišel s tím, že má kolem sebe tým vývojářů, který by nám dokázal pomoci. My jsme s nimi spojili síly, kluci se stali součástí týmu a vytvořili jsme in-house vývojářské oddělení. Během několika málo týdnů jsme zvládli vytvořit provizorní řešení, aby lidi mohli dál cvičit. To bylo v provozu od července až do prosince 2021, kdy jsme ho nahradili redesignovanou verzí Online koučinku, která celou řadu problému vyřešila a nabídla hromadu novinek. A zároveň je to plnohodnotná platforma, na které můžeme dál stavět.

Kdy tedy dojde na výživový modul?
Ten je už úplně na spadnutí. Brzy přibude možnost dozvědět se víc o zdravém stravování a osvojit si základní „mikronávyky“. Stačí zadat, jaký mám cíl – zda chci nabrat, zhubnout nebo jen jíst zdravěji –, a pak se po týdenních blocích učit, jak do svého životního stylu zařadit drobné změny. Přidat pestrost, zvýšit příjem bílkovin, vyhradit si na chipsy a pivo jen jeden den v týdnu. Jednoduše věci, které lze dlouhodobě začlenit do života. Z testování nám přišly pochvaly, že to je konečně něco, u čeho lidé vydrželi. A to je jen základ, na kterém začnou přibývat například rozšíření pro vegany, sbírky receptů, automatické generování nákupních seznamů a hromada dalšího.

zelezna-koule4

Foto: Železná koule

Aplikace Online Koučink od Železné koule

Co kromě toho plánujete do budoucna?
Z Online koučinku by se měla stát plně personalizovaná aplikace na cvičení ve stylu služby Duolingo. Nebudu si muset vybírat program, jen řeknu, jaké mám vybavení, čeho chci dosáhnout a jaká je moje současná úroveň. Rázem dostanu tréninkový plán na míru, který budu moct kdykoliv odcvičit. Adaptivní tréninkové plány spustíme někdy během léta, takže to není zas až tak vzdálená budoucnost. A naším snem a hlavním cílem je dostat se do konce roku na deset tisíc aktivních uživatelů.

Jak chcete tak rychlého růstu dosáhnout?
Chceme zabojovat o důvěru lidí, které jsme nějakým způsobem zklamali. K problémům jsme se postavili čelem a každému, kdo nebyl spokojený, jsme dali možnost vyzkoušet novou verzi na čtrnáct dní zdarma, pokud tam byl nějaký problém, tak jsme prodlužovali i členství. Za sliby, které jsme dali na Hithitu, si stojíme i dál a dáváme maximální prioritu jejich úspěšnému splnění.

Zaměřujeme se ale i na nové klienty. Fyzioterapeutům jsme nadělili několik tisíc kreditů na šest týdnů cvičení zdarma, aby si Online koučink vyzkoušeli a případně ho nabídli svým klientům. Když člověk narazí na zdravotní problém, se kterým skončí u fyzioterapeuta, má obrovskou motivaci se sebou něco začít dělat. A Online koučink je přesně to, co si může z terapie odnést domů a co ho naučí pravidelně a zdravě cvičit, aby se jeho problém už neopakoval.