Платформа для управления стройкой на основе достоверных BIM-данных.
Обеспечивает бесшовный процесс передачи информации от проектировщиков к застройщику, а далее к подрядчику и банку в режиме реального времени.
АКТУАЛЬНОСТЬ ЗАДАЧИ
Автономные транспортные средства (ТС), как правило, не подключены к городской ИТС-инфраструктуре и используют бортовые датчики (видеокамеру, радар, лидар) для обнаружения объектов по ходу движения. Они «не видят» потенциально опасные объекты (другие ТС, пешеходов, иные препятствия на пути движения), находящиеся вне области прямой видимости (находящиеся за углом, скрытые другими ТС). В результате, автономные ТС, как правило, замедляются при приближении к перекресткам и другим участкам дорог с ограниченной видимостью. Как следствие, снижается средняя скорость, с которой автономное ТС двигается по городу и увеличивается расход топлива и уровень выбросов в окружающую среду в случае ТС на газомоторном топливе или увеличивается скорость разряда аккумуляторной батареи в случае электрического ТС.
РЕШЕНИЕ
Внедрение инфраструктуры V2X, интегрированной с инфраструктурными сенсорами, на перекрестках и других потенциально опасных участках дорог обеспечивает заблаговременное обнаружение отдельных автомобилей, автобусов, велосипедов, пешеходов и т.д. Распознавание объектов осуществляется инфраструктурным радаром (видеокамерой), и информация о распознанном объекте передается в подъезжающее автономное ТС через элемент телекоммуникационной инфраструктуры V2X в режиме онлайн. Наше устройство будет просто установить в дорожной инфраструктуре, поскольку оно не нуждается в LAN/проводном подключении к серверной части и может питаться от перезаряжаемого аккумулятора и солнечной батареи.
РЕЗУЛЬТАТ
Внедрение инфраструктурного устройства V2X с функцией совместного распознавания дорожной обстановки обеспечивает:
Реализация проекта «Приливные океанические турбины» позволит энергетическим компаниям использовать природные явления, вызываемые регулярным изменением гравитации и как следствие, изменением распределения покрытия мировым океаном поверхности Земли, вместо углеродных и радиоактивных энергоносителей для генерации электроэнергии, и решать проблему углеродного следа и загрязнения окружающей среды путем постепенного перехода на не экзотермические технологии генерации, в частности, разработанные для применения в прибрежных зонах.
NeuroSat это сверхмалый космический аппарат (СМКА) серии «CubeSat», автономно выполняющий функции по семантическому анализу собираемых данных ДЗЗ для их последующей передачи на Землю.
ПРОБЛЕМА: Сложность с доставкой данных со спутниковых аппаратов заключается в узком канале для передачи данных и ограниченном времени его использования. Между тем сфотографированные данные направляются на наземные станции в излишнем объёме, так как существующие решения предполагают отправку снимков либо в полном объёме, либо по частям. В результате и без того узкий канал передачи данных используется неэффективно, так как через него передаётся большое количество ненужной информации.
РЕШЕНИЕ: Разрабатываемое устройство решает данную проблему. В основе технологического решения устройства лежит изобретение Родиона Юрьева - устройства спутникового распознавания данных (Патент РФ № 2710369). Устройство спутникового распознавания изображений состоит из комплекса фиксации (включая видеофиксацию) излучений и полей, комплекса обработки данных, комплекса приёма передачи на узлы связи, с помощью которого данные направляются на узлы связи (в том числе на наземную станцию) и получаются задания на производство фиксации и обработки данных и интерфейса взаимодействия с бортовой аппаратурой спутника и комплекса обработки данных.
Комплекс автоматизированной обработки изображений строится на базе вычислительного устройства, снабжённого видеокартой (графическим процесором) или несколькими видеокартами для быстрого вычисления параметров нейронной сети.
Для осуществления вычислений в постоянную память комплекса обработки данных загружают предобученную нейронную сеть и сопутствующее программное обеспечение для её работы и взаимодействия с остальными элементами устройства. Комплекс может осуществлять распознавание необходимых данных и передавать управляющие команды на комплекс фотофиксации, который может при необходимости осуществлять оптическое увеличение или уменьшение фотографируемой поверхности, изменять углы наклона и другие параметры съёмки.
ДОСТИЖЕНИЯ: Проект является участником и победителем Отраслевого акселератора по цифровым технологиям, проведенного Государственной корпорацией по космической деятельности "Роскосмос" и Фондом "Сколково" в 2021 году. У команды проекта есть достаточно обширный опыт как в области проектирования сверхмалых космических аппаратов (СМКА), так и в области работы с технологиями искусственного интеллекта. Денис Малыгин в качестве инженера-конструктора более 15 лет разрабатывает и создает СМКА, имеет опыт их успешных запусков на орбиту Земли. Родион Юрьев является изобретателем и дата-сайнтистом с широким опытом коммерческого внедрения технологий с использованием ИИ (анализ изображений камер домофонов, анализ дефектоскопического и вибродиагностического оборудования). Павел Перегудов совместно Родионом Юрьевым принимали участие в создании тестового образца ПО, предназначенного для автоматического анализа спутниковых снимков с целью определения мест незаконной вырубки леса по заказу компании "Рослесинформ", и являются соучредителями компании-резидента Сколково "Нейросканер", работающей в области внедрении ИИ в промышленности.
Прогрессивная технология решает важные задачи для деталей и узлов ГТД, выполняет технологические режимы с усовершенствованной конструкцией.
ИТ-платформа для автоматизации процессов адаптации, оценки и непрерывного развития сотрудников средних и крупных компаний.
Beehive позволяет развивать у сотрудников только необходимые для решения задач навыки
Предлагается разработать сервис для удаленного управления компьютером для служб технической поддержки, который придёт на замену teamviewer.
Рекомендательный сервис
на основе анализа потребительского поведения
с помощью ИИ и web-приложения
стабилизирует поток покупателей
продукции ферментации.
Сыр, йогурт, вино, колбаса, мёд: в их производстве используется ферментация с разной выдержкой.
Актуальность проекта
Производитель выпускает продукцию партиями.
Ему необходим сбыт равный производству - для сопоставимости с доступным размером сырья и оборотных средств.
Ценна стабильность повторных покупок от розничных покупателей.
Проблема
Производителю необходима организация пульсирующих покупок в моменты выпуска очередной партии продукта для продаж равных выпуску. Требуется сопряжение выпуска и организованного / спрогнозированного вала запросов покупателей.
Производители недополучают выручку, а розничные покупатели не удовлетворены планированием покупок и выбором продуктов ферментации.
Решение
Регулирование спроса покупателей - наиболее прямой способ настройки выручки.
Сервисом мягких рекомендаций соединяем покупателя с производителем.
Продукт
Мы стабилизируем производственную программу с индивидуальным вкусом и ритмом потребления покупателя.
Мы ориентируемся на производство и поддерживаем запросы покупателей, исходя из потребительского поведения схожих людей.
Оптимизируем параметры сделки.
Продукт, загримированный под программу-калькулятор с функцией чат-бота, встраивается производителем в процесс розничной продажи. Накапливается датасет - информация о потребительском поведении в сделках. Он обогащается данными о параметрах производственного процесса. На основании этих данных с использованием инструментов машинного обучения, создается модель процесса «производство-продажа».
Имея данные о частотности покупок и других параметрах потребительского поведения, вычисляем период готовности сделать покупку, запрашиваем производство о выпуске и остатках, и посредством чат-бота приглашаем за покупкой в привычный для покупателя срок. Если покупатель говорит «да», то в производственный план добавляется заказ. Впоследствии отслеживается дисциплина по выкупу заказа и производится скоринг покупателя, с постоянным дообучением модели.
Таким образом, продукт нашего проекта регулирует поток заказов и организует производство под заказ разрозненных покупателей.
Приложение для адаптивной подготовки к экзаменам и оценки качества знаний.
Помогает выстраивать индивидуальную траекторию подготовки и следовать плану подготовки
Роботизированное устройство для оптимизации процесса кормления крупного рогатого скота на животноводческих комплексах, представляет собой компактный колесный робот, который оснащен управляемыми рабочими органами (подталкиватель кормов в виде спирального шнека со сплошной навивкой, дозатор кормовых добавок). Функционирует полностью автономно по предварительно заданному режиму работы, при необходимости можно осуществлять изменение режимов работ дистанционно через мобильное приложение или Web версию программы управления.
Назначение: выполнение трудоемких обслуживающих операций на ферме при кормлении КРС (поддержание доступности корма на кормовом столе путем подталкивания, дозирование комбикорма или минеральных добавок) без участия человека.
Преимущества использования предлагаемого решения:
- обеспечение физиологически адаптивного скармливания комбикорма и минеральных добавок (многократно в течении суток, небольшими порциями с возможностью изменения разовой порции) крупному рогатому скоту на ферме;
- автономность устройства и возможность повышения питательности кормов в процессе работы;
- функциональность и товарный вид;
- не оказывает вредного воздействия на окружающую среду за счет применения электротяги;
- бесшумность работы устройства снижает уровень стресс-факторов у животных на ферме.
Вконтакте
0