Рестораны
Предотвращение краж, контроль за соблюдением стандартов гигиены, подсчет уникальных посетителей, ожидание заказа, пустая посуда
Прогнозные и рекомендательные системы, обработка естественных языков
Скачать презентациюРазработка прогнозных систем оттока, поведения потребителей, прогноза поломок и нагрузки оборудования, прогнозирования конверсии продаж, спроса и страхового случая, предсказания трафика, ДТП и т.д.
Персонализированные предложения на основе предпочтений клиентов, программы лояльности, рекомендательные системы и системы помощи принятия решений
Системы на базе технологий компьютерного зрения, видеоаналитики, распознавании, классификации, детекции и сегментации объектов и изображений
Системы на базе технологий обработки естественного языка, большие языковые модели, локальные ChatGPT, структурированное извлечение информации
Обеспечьте безопасность и держите бизнес под контролем
Решения на базе технологий искусственного интеллекта, машинного обучения, компьютерного зрения, обработки естественных языков и анализа данных
Основные направления разработки:
Компания основана на базе международной лаборатория машинного обучения университета ИТМО и ведет разработки в области внедрения технологий машинного обучения, компьютерного зрения, обработки ествественного языка и анализа данных для решения различных задач бизнеса. За последние годы было реализовано множество проектов для крупнейших российских и зарубежных компаний, среди которых Норникель, Мегафон, Евраз, Синара-Транспортные машины, Газпром нефть. Это позволило нам накопить огромный опыт и экспертизу, создать продуктовую линейку и стать ведущей компанией в области внедрения технологий искусственного интеллекта.
ПодробнееКомпании с которыми мы работали и продолжаем работать
Сегодня машинное обучение широко применяется во многих отраслях цифровой экономики, таких как промышленность, ретейл, автономные транспортные средства и системы помощи водителю, беспилотные летательные аппараты, высокотехнологичное сельское хозяйство, здравоохранение и многих других.
Машинное обучение позволяет ритейлерам автоматизировать процессы, которые раньше требовалось выполнять вручную. Уведомления о закончившихся товарах или неудовлетворении других требований покупателей можно получать автоматически, создав систему аналитики непосредственно в торговой точке. Контроль работы персонала, подсчет посетителей, оптимизация рабочего графика, анализ эффективности рекламных акций и множество других приложений позволяет решить технология машинного обучения.
Анализ складских запасов, системы автоматизированной сортировки и отслеживания товаров, сканеры для считывания штрих кодов и проверки соответствия продукта заказу. Автоматизированные системы пропуска и контроля, а также системы прогнозирования спроса и объемов поставок на базе машинного обучения.
Современное высокотехнологичное производство требует особых подходов к контролю качества выпускаемой продукции, а также оптимизации технологических процессов. Машинное зрение совершило настоящий технологический прорыв и значительно расширило возможности дефектоскопии в промышленности, перевела ее на новый уровень. Теперь технологии позволяют отслеживать качество не только после изготовления изделия или продукта, но и непосредственно во время производственного процесса. Другие возможности применения компьютерного зрения, такие как, например, анализ гранулометрического состава сырья позволяют существенно оптимизировать процесс производства.
Контроль работы персонала, трафика посетителей, контроль пропускного режима, оптимизация рабочего графика, системы безопасности и охраны труда и множество других приложений.
Контроль работы персонала, нарушений сотрудниками регламентов и дисциплины труда, детекция трафика посетителей, нарушение общественной безопасности и порядка и множество других приложений.
Внедрение технологий компьютерного зрения совместно с системами глобального позиционирования позволяет вести прецизионное земледелие, которое может значительно повысить урожайность и эффективность сельского хозяйства. Мониторинг сельскохозяйственных полей со спутниковых снимков и беспилотных летательных аппаратов, определение зрелости урожая позволяют делать прогнозы количества продукции.
Внедрение технологий компьютерного зрения в пищевой промышленности позволяет контролировать качество продукции, вести учет и подсчет, а также выявлять брак. Системы распознавания маркировки, надписей, QR-кодов, сравнение с образцом ускоряют и автоматизируют различные процессы на предприятии. Контроль эффективности на рабочем месте, контроль безопасности и выявления нарушений позволяет существенно сократить расходы
Оптимизация дорожного трафика, работы светофоров, детекция нарушений правил дорожного движения (ПДД), распознавание характеристик транспортных средств (номер, типа, марка, цвет и т.д.)
Оптимизация рекламных компаний, look-alike аудитория (LAL), прогнозирование просмотров, кликов, отзывов, лайков и других характеристик публикаций
Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) позволяет повысить производительность, оптимизировать и автоматизировать различные процессы страховых компаний, а также улучшить качество обслуживания клиентов. Системы на базе алгоритмов машинного обучения, обработки естественных языков и анализа данных позволяют существенно снизить риски, вероятности мошенничества, давать качественные прогнозы, автоматизировать и ускорить процесс получения данных для принятия различных решений Благодаря таким системам растет скорость обработки заявок, а также уровень персонализации страховых продуктов. Технологии искусственного интеллекта используются в том числе для более качественной сегментации клиентов, выделения безубыточных клиентов и как инструмент привлечения аудитории, интересующейся новыми технологиями
Применение компьютерного зрения для обработки медицинских изображений используется в компьютерной диагностике для планирования персональной терапии, медицинского ухода и улучшения принятия решений. Системы на базе компьютерного зрения помогают врачу поставить диагноз, поскольку на изображении могут присутствовать мелкие детали, которые врач может не заметить, но такие детали могут быть распознаны системой с высокой степенью точности. Кроме того, изображение может быть сравнено с тысячами других подобных изображений в базе данных медицинской системы, и результат сравнения используется для более точной постановки диагноза медицинским специалистом.
Широкий спектр услуг по анализу данных, разработке интеллектуальных систем на базе машинного обучения и компьютерного зрения
Исследование данных, выявление скрытых закономерностей и аномалий в данных. Сегментация и кластеризация данных.
Разработка аналитических систем на базе машинного обучения и компьютерного зрения.
Проверка гипотез, проведение научных исследований, разработка новых алгоритмов.
Анализ и изучение перспектив внедрения интеллектуальных алгоритмов для решения бизнес задач.
Готовые решения на базе алгоритмов компьютерного зрения, которые необходимо дообучить на данных заказчика.
Адаптация алгоритмов искусственного интеллекта под тензорные процессоры, одноплатники типа Jetson Nano, Raspberry Pi
По любым вопросам и предложения пишите нам
Примеры наших проектов
Распознавание параметров объектов
Большие языковые модели (LLM), ChatGPT
Распознавание надписей, номеров, qr-кодов
Прогнозирование поломок, наработки на отказ
Классификация веб-сайтов
Распознавание дефектов поверхностей
Прогнозирование оттока и удержание клиентов
Прогнозирование конверсии продаж
Генерация доменных имен и логотипов
Типовые решения и продукты, разрабатываемые компанией Подробнее
Система классификации деталей, построенная на базе алгоритмов компьютерного зрения позволяет автоматически определять тип детали, ее артикул, характеристики, а также выделять бракованные детали
Система распознавания дефектов на различных поверхностях, посторонних включений, качества печати и т.д.
Система распознавания лиц, силуэтов, возраста
Распознавание номеров, маркировок, QR-кодов, надписей произвольной формы
Определение количества, типа, марки, скорости, цвета и габаритов ТС
Определение расстояний и размеров объектов
Контроль нахождения в опасных зонах, нарушения границ зон, контроль СИЗ (каска, маска, cпецодежда, страховочный трос, защитные очки, перчатки, устройства), возгораний и задымленности
Определение в базе данных сегмента клиентов, склонных к оттоку
Прогнозирование конверсии продаж, оптимизация наценок на товар
Система позволяет подобно ChatGPT находить информацию в локальной документной базе, сегментировать и суммиризовать тексты
Интеллектуальное включение рекламы в видео-контент
Система трекинга объектов по видео множества камер
Анализ времени нахождения объекта в зоне, подсчет, классификация и трекинг объектов по заданным параметрам
Интеллектуальная система анализа городской среды Подробнее
Самый современный стек технологий
Python, PyTorch, MMDetection, MMSegmentation, Ultralytics (YOLOv8), Transformers (Hugging Face), OpenCV SAIL (TPU - Sophon Artificial Intelligent Library)
Bloom, transformers, tokenizers, datasets, nltk, spacy, pythia GPT, GPT-Neo, GPT-J, BERT, LLAMA, Reformer, Alignment-а (RLHF, ect)
Scikit-learn, Keras, ARIMA, 1D convolutional NN, LSTM, Attention-based, CatBoost/ Light GBM/ XGBoos
Анализ бизнес требований и выявление главных бизнес-целей.
Анализ бизнес требований и постановка задачи.
Сбор, подготовка и предобработка данных, на которых будут строиться модели.
Разработка и обучение алгоритмов и построение моделей машинного зрения.
Тестирование, проверка метрик и соответствию бизнес требованиям и целям.
Развертывание полноценной системы, мониторинг и поддержка решения.
Россия, Санкт-Петербург, Биржевая линия, 16