Dyfeisio arloesedd data 

Mae busnes newydd myfyriwr graddedig o Brifysgol Caerdydd, Avoir Fashion, yn defnyddio gwyddorau data i helpu prynwyr i ddod o hyd i’r bargeinion gorau. Cafodd y cwmni ei sefydlu o gariad y perchennog at ffasiwn, a’r dyhead i fod yn glyfar a chraff wrth siopa am ei hoff gynnyrch. Roedd Amir Koochek (BDS 1999) , myfyriwr graddedig o Brifysgol Caerdydd, a’i bartner Kathy, yn barod iawn i geisio cymorth arbenigol i helpu eu busnes i dyfu, yn ôl Amir.  

“Pan brynodd Kathy bâr o esgidiau chwaraeon ar-lein, sylwodd fod yr un pâr o esgidiau ar gael o siop arall nid yn unig mewn dewis o liwiau, ond hefyd yn sylweddol ratach! Roedd hi bob amser yn ystyried ei hun yn siopwr craff, ond gwnaeth hyn iddi deimlo’n rhwystredig ac yn flin. Roedd hi’n awyddus i wneud y dewisiadau gorau wrth siopa am ei hoff eitemau, heb orfod treulio gormod o amser ac egni ar sawl safle yn chwilio am y pris gorau, neu’r opsiynau cludo gorau, neu’r fersiwn orau.

Wrth drafod ei rhwystredigaethau, cawsom syniad o beiriant chwilio cymharu prisiau ffasiwn. Gwnaethom ymchwilio’r farchnad a sylweddoli bod bwlch fan hyn, a bod angen bachu ar y cyfle.

Roedd yr enw “Avoir” – Ffrangeg ar gyfer ‘cael’ – yn adlewyrchu sut roeddem yn teimlo am yr hyn yr oeddem am ei gyflawni: Mae Avoir Fashion yn ymwneud nid yn unig â chael yr eitem ffasiwn moethus yr ydych yn dymuno ei gael, ond hefyd y wybodaeth a’r ddealltwriaeth i’ch helpu i wneud y penderfyniadau iawn wrth brynu.

Y brif broblem yr oeddem yn ei hwynebu oedd y farchnad ffasiwn dameidiog, a diffyg tacsonomeg cyffredin i ddosbarthu a chategoreiddio cynnyrch o siopau a brandiau ffasiwn o bob rhan o’r byd. Sut gallem ni normaleiddio a safoni’r cyfresi data cynnyrch oedd yn dod gan sawl siop, a chreu dull cymharu cynnyrch dibynadwy?

Gwnaethom fuddsoddi llawer o egni ac arian i ddechrau, ond yn y pendraw, sylweddolom ni fod angen i ni wella technoleg y platfform yn sylweddol gan ddefnyddio gwyddorau data, technoleg cydnabod lluniau a deallusrwydd artiffisial os oedd Avoir Fashion yn mynd i fod yn llwyddiant.

Gofynnom am gymorth Cyflymydd Arloesedd Data Prifysgol Caerdydd (DIA) yn 2019. Bu i’r tîm DIA ddeall yr heriau yr oeddem yn eu hwynebu yn gyflym. O fewn mis, roeddent wedi darparu adroddiad gwiriad iechyd yn cadarnhau y byddai cyfuniad o Brosesu Iaith Naturiol, Cydnabod Lluniau a DA yn fuddiol iawn o ran cyflawni ein hamcanion. Dechreuwyd ar gydweithrediad 9 mis lle rhoddodd DIA fodel prawf-cysyniad i Avoir Fashion, oedd yn defnyddio’r technolegau uchod.

Diolch i’r gwersi a ddysgwyd yn sgîl y cydweithio gyda DIA, ac integreiddio’r algorithmau a ddatblygwyd i seilwaith y wefan, rydym yn bwriadu lansio’r fersiwn gyntaf ar ein platfform yn ystod chwarter cyntaf 2021.

Mae hyn wedi agor y drws i gydweithio yn y dyfodol ag Athrawon yn y Brifysgol, gan weithio ar dechnoleg adnabod delweddau o’r radd flaenaf, a hyd yn oed y posibilrwydd i ni gyflogi graddedigion cyfrifiadureg Prifysgol Caerdydd.

Rydyn ni wedi bod trwy amser anodd iawn, gan wynebu sawl rhwystr, gwario arian, treulio amser a gwneud ymdrech, ond rydyn ni’n teimlo’n hyderus nawr am y daith o’n blaenau ac mae gennym yr adnoddau i wireddu Avoir Fashion. Yn dilyn lansiad Avoir Fashion, rydym yn bwriadu trefnu rownd egin a chyflogi graddedigion o Brifysgol Caerdydd, yr Academi Meddalwedd Genedlaethol a’r Academi Gwyddorau Data.

Ar hyn o bryd rydym yn cydweithio ag unigolion a chwmnïau yn y DU, y Weriniaeth Tsiec a’r Almaen i ddatblygu a lansio ein gwasanaethau. Ein nod yn y pen draw yw partneru â channoedd o frandiau a manwerthwyr mwyaf y byd i ddod â phrofiad unigryw i’n cwsmeriaid. Mwy yn y man!”

Amir Koochek, Cyd-sylfaenydd, Avoir