Razuma.AI — технологический проект в области affective computing и цифровых биомаркеров, который разрабатывает решения для объективной оценки эмоционального и психофизиологического состояния человека по видео, голосу и другим поведенческим сигналам.

Технология анализирует динамику эмоциональной экспрессии, валентность и уровень активации, темп речи, паузы, просодию и другие признаки. На втором аналитическом уровне эти параметры объединяются моделями машинного обучения и системой интерпретации результатов, что позволяет не просто получить итоговый показатель, но и объяснить, какие признаки повлияли на вывод системы.

Разработки Razuma.AI применяются в нескольких направлениях: оценка стресса и риска профессионального выгорания сотрудников, выявление признаков внешнего давления и социальной инженерии во время банковских звонков, клинический скрининг депрессивной и посттравматической симптоматики, а также исследование эмоциональной реакции потребителей на продукты, рекламу, упаковку и другие стимулы. Для разных сценариев технология адаптируется под конкретный бизнес- или клинический процесс.

Компания является резидентом «Сколково», участвовала в акселерационных программах и реализовывала пилотные проекты в FMCG, банковском, HR и медицинском направлениях.

Ксения Варакина-Митрай — CSO / научный и продуктовый руководитель

Отвечает за научную обоснованность технологии и перевод исследовательских разработок в прикладные продукты.

Основные зоны ответственности:

• формирование научной и продуктовой стратегии Razuma.AI;
• определение цифровых биомаркеров и принципов их интерпретации;
• разработка логики второго аналитического слоя и моделей принятия решений для конкретных use cases;
• валидация гипотез на основании исследований в нейронауках, психофизиологии, психофармакологии и поведенческих науках;
• разработка клинических сценариев применения технологии, включая скрининг депрессии и ПТСР;
• проектирование исследований и пилотов;
• формирование требований к продукту со стороны врача, банка, HR или другой бизнес-функции;
• взаимодействие с заказчиками, медицинскими учреждениями, акселераторами и партнерами;
• подготовка продуктового позиционирования, бизнес-кейсов и стратегии коммерциализации.

Ксения имеет медицинское и биомедицинское образование, степень Ph.D. и исследовательский опыт в нейробиологии, фармакологии и биохимии, что позволяет связывать работу алгоритмов с физиологическими и поведенческими механизмами.

Александр Шестерин — CTO / технический руководитель

Отвечает за технологическую архитектуру Razuma.AI, разработку моделей и превращение научных гипотез в работающую программную систему.

Основные зоны ответственности:

• архитектура платформы;
• разработка и обучение моделей машинного обучения;
• обработка видео-, аудио- и других мультимодальных данных;
• разработка моделей оценки эмоционального состояния;
• интеграция первого уровня распознавания признаков со вторым аналитическим уровнем;
• разработка алгоритмов real-time и post-call/post-session анализа;
• серверное развертывание решений;
• API и интеграция Razuma.AI с информационными системами заказчиков;
• техническая масштабируемость, производительность и безопасность;
• подготовка технологической части пилотов и переход от прототипа к промышленной эксплуатации.

Таким образом, Александр отвечает за то, чтобы научная концепция и продуктовая логика были реализованы в виде устойчивой технологической платформы.

Дарья Алексеева — CEO / операционное управление

Отвечает за развитие компании как бизнеса и организацию работы между продуктом, технологической командой, клиентами и партнерами.

Основные зоны ответственности:

• общее управление компанией;
• операционная стратегия;
• развитие партнерств и взаимодействие с корпоративными заказчиками;
• организация пилотных проектов;
• координация коммерческих переговоров;
• развитие каналов продаж и партнерской сети;
• взаимодействие с институтами развития, акселераторами и потенциальными инвесторами;
• финансовое и организационное планирование;
• контроль выполнения ключевых этапов проектов.

Дарья обеспечивает переход от технологической разработки к реальному внедрению: помогает определить заказчика, бизнес-процесс, формат пилота, критерии успешности и дальнейшую модель масштабирования.

Как распределены роли внутри Razuma.AI

Команда построена по принципу Science → Technology → Business.

Ксения Варакина-Митрай отвечает за вопрос: «Что именно мы измеряем, почему это научно обосновано и какую задачу пользователя это решает?»

Александр Шестерин — за вопрос: «Как это технически измерить, обработать и превратить в надежно работающую систему?»

Дарья Алексеева — за вопрос: «Как внедрить решение у клиента, организовать пилот и превратить технологию в масштабируемый бизнес?»

Такое распределение ролей позволяет Razuma.AI одновременно развивать научную основу продукта, собственную технологию и практические сценарии коммерческого применения.

На страницу проекта