Платформа RSP предназначена для расчета свойств чистых веществ и их смесей по различным уравнениям состояния для использования при проектировании и математическом моделировании различного оборудования в энергетической, машиностроительной и нефтегазовой отраслях. Основная целевая аудитория, на которую ориентирован продукт – производители CAE-систем и инжиниринговые и проектные организации. Для первых применение нашего продукта открывает выход на новые рынки за счет моделирования ранее недоступных явлений, в то время как инженерам-расчетчикам платформа RSP позволяет повысить комфорт и эффективность их деятельности за счет интеграции RSP с различными, широко используемыми в инженерной практике, программными средствами.
На данный момент в рамках реализации проекта создан MVP:
1. Разработано математическое ядро библиотеки на языке C++ (RSP Core), которое предоставляет основной функционал для расчета чистых веществ и их смесей;
2. Реализован расчет свойств более чем для 20 чистых веществ и их смесей, включая различные углеводороды и технические газы;
3. Получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ RSP Core (свидетельство № 2025614954);
4. RSP Core зарегистрирован в реестре отечественного ПО (запись № 28406 от 11.06.2025);
5. Разработана клиентская часть платформы RSP с графическим интерфейсом (RSP web): https://rsp-api.ru/;
6. Достигнуты предварительные договоренности о сотрудничестве с контрагентами (ООО «ТЕСИС», ПАО «СИБУР Холдинг», ООО «ДЖЭТ ЛАБ», ООО «СИНЦ»),
7. В настоящий момент RSP Core совместно с сотрудниками ООО «ТЕСИС» адаптируется для использования в составе CFD-пакета FlowVision.

В перспективе от 1 до 3 лет поставлены следующие цели:
1. Завершить адаптацию RSP Core для использования в составе FlowVision, выйти на рынок расчетного ПО в составе FlowVision;
2. Разработать библиотеки замыкающих соотношений по гидродинамике (коэффициенты местного сопротивления) и теплообмену (коэффициенты теплоотдачи);
3. Разработать и вывести на рынок MLP программного комплекса для моделирования теплогидравлических процессов в промышленности (в энергетическом, нефтехимическом и машиностроительном секторе).

Нефтегазовая отрасль, Химическая промышленность

Технологии управления свойствами биологических объектов

Наша команда разрабатывает прибор измерения магнитной восприимчивости VectorM, предназначенный для тестирования материала в магнитном поле переменного тока в технологических цепочках горнообогатительных комбинатов и передачи информации в систему АСУТП данных предприятий. Данный прибор и система на базе него позволит с помощью технологий тестирования материала в магнитном поле переменного тока вносить корректировки в технологию обогащения руды. Решение уже нашло поддержку на крупном горнообогатительном комбинате ГК «Северсталь». В планах команды стать основным поставщиком технологии для комплексного управления технологией обогащения магнитного железа.

IT

Технологии моделирования и разработки материалов с заданными свойствами, Технологии управления свойствами биологических объектов

Высокопроизводительные станции радиочастотного мониторинга на базе российских модулей могут использоваться для решения различных задач от систем Антидрон и мониторинга легальных БПЛА, до облета радиоэлектронного оборудования аэродромов и поиска потерявшихся людей по радиосигналам и пр.
На сегодняшний день разработаны опытные образцы радиочастотного сканера (диапазон 0,1-6,0 ГГц), проведены их испытания.
Производятся испытания станции радиочастотного мониторинга на базе этого сканера и доступных антенных систем, получена обратная связь от рынка.
В работе КД на более производительные сканеры с расширенным диапазоном (0,1-8,0 ГГц) и антенная система на этот диапазон.
Цель проекта разработка, производство и развитие ПАК Радиопогода включающего в себя станции радиочастотного мониторинга собственного производства, так и ПО сканера, станции мониторинга, объектового сервера, ситуационного сервера и других элементов платформы.

IT, Безопасность и оборонная сфера, Беспилотные авиационные системы

Технологии моделирования и разработки материалов с заданными свойствами, Технологии беспроводной связи и «интернета вещей», Технологии сенсорики

BayCX — это омниканальная CXaaS-платформа, разработанная на основе 3-летнего опыта использования 4000+ исполнителями, которая решает проблему разрозненности каналов связи через AI-модели, обученные на 250 тыс. реальных диалогов, и интеграцию с CRM/ERP-системами. Глобальный рынок CXaaS растёт на 30,4% в год (ожидается $80,3 млрд к 2029 г.), а 70% клиентов требуют персонализации — BayCX отвечает этим трендам, предлагая чат-боты с точностью ответов 89% и предиктивную аналитику. На текущий момент реализованы: масштабируемая облачная архитектура (Яндекс.Облако), готовые интеграции с Bitrix24 и AmoCRM, модули голосовых помощников и WFM. Основные цели развития включают внедрение отраслевых ML-моделей для 19 сфер, достижение 95% автоматизации типовых запросов к 2026 году и сертификацию по стандартам безопасности данных. Проект сочетает проверенную в реальных условиях технологию с чёткими метриками роста, что делает его конкурентоспособным решением на рынке автоматизации клиентского сервиса.

IT

Искусственный интеллект, Технологии хранения и анализа больших данных

Проект решает проблему эффективного и экономически целесообразного обеззараживания воздуха от микроорганизмов (вирусов, бактерий, плесени и др.) в помещениях различного назначения, включая объекты с большим объёмом внутреннего воздуха. Внедрение запатентованной технологии, обладающей уникальным комплексом преимуществ, не представленных в текущих рыночных решениях, позволяет обеспечивать уничтожение жизнеспособности микроорганизмов при крайне низком энергопотреблении (до 20 Вт на 1 500 м3/ч, что в намного эффективнее большинства конкурентов), низком аэродинамическом сопротивлении (40 Па на 1 500 м3/ч, что минимизирует нагрузку на вентиляционные системы и снижает эксплуатационные затраты), полной безопасности для человека и работоспособности в любых внешних условиях (при низких/высоких температурах, повышенной влажности).
Практическое применение технологии уже подтверждено успешными испытаниями на производственных площадках. Независимая лаборатория «Вектор» подтвердила высокую эффективность системы. На текущий момент ведутся проекты внедрения на предприятиях молочной, мясной и птицеводческой отраслей.

Стратегия развития проекта предусматривает поэтапное расширение рынка. Начав с пищевой промышленности, где потенциал российского рынка оценивается в 7 млрд рублей ежегодно, компания планирует выход на сегменты офисных зданий, образовательных учреждений, гостиничного бизнеса, транспортной инфраструктуры через кооперацию с вентиляционными компаниями, со стороны которых уже проявлен интерес.
Среди главных среднесрочных целей (до 2029 года) развития проекта стоит отметить:
1. Диверсификация продуктовой линейки: разработка специализированных решений для различных сегментов рынка с учетом их специфических требований.
2. Развитие партнерской сети: установление стратегических партнерств с производителями вентиляционного оборудования (NED, KORF, «Русклимат» и пр.).
3. Укрепление позиций на Российском рынке и активное международное продвижение в странах СНГ, Азии и Ближнего Востока.

Коммунальное хозяйство, Сельское хозяйство

Технологии моделирования и разработки материалов с заданными свойствами

Проект представляет собой развитие цифровой платформы для организации и сопровождения цепочек поставок фермерской продукции. Решение включает AI-аудит фермеров, контроль качества, логистику, аналитику и франшизу «фермерства под ключ». Платформа ориентирована на B2C и B2B2C-сегменты и позволяет упростить выход фермеров на рынок, повысить доверие потребителей и обеспечить прозрачность поставок.

Разработаны прототипы ключевых AI-модулей, проведены пилотные поставки, сформирован пул фермеров и установлены связи с крупными ритейлерами (заключены договоры, ведется работа). Цель проекта – масштабирование в регионы РФ и за рубеж, развитие интеллектуальной логистики и автоматизированной поддержки фермеров, создание сквозной экосистемы поставок натуральной продукции.

Производство продуктов питания, Торговля и ритейл

Искусственный интеллект

HeadBridge – платформа виртуальной интернатуры, которая готовит IT-специалистов на базе реальных производственных данных. Мы воссоздаем цифровую среду настоящих проектов и задач компаний, чтобы обучать, адаптировать и оценивать разработчиков в условиях, максимально приближенных к рабочим. Система на базе ИИ формирует персональные треки, анализирует цифровой след и помогает бизнесу быстрее находить и растить кадры, готовые к задачам здесь и сейчас.

Особенность решения – интернатура, в которой задачи формируются на основе актуальных производственных данных, а система адаптирует их под целевые навыки и опыт стажеров.

Цель проекта – обеспечить максимально быстрое погружение специалистов в реальные рабочие процессы, повысить качество подготовки и упростить кадровое планирование в IT-компаниях. Основные технологические наработки включают систему AI-агентов для генерации сценариев обучения, анонимизации и обработки данных из реальных сред разработки (GitLab, Jira, Slack, Confluence), включая автоматическое создание юнит-тестов и документации, а также модули персонализированной аналитики и оценки компетенций участников.

IT, Образование

Искусственный интеллект

Ошибки и недостатки в работе сотрудников являются неотъемлемой частью человеческой природы. Люди нуждаются в отдыхе, времени для выполнения задач и справедливом вознаграждении за свои усилия. Эти факторы, в свою очередь, могут замедлять рабочие процессы, приводить к повышению издержек и снижению качества выполняемой работы.
Современный искусственный интеллект может решить львиную долю повседневных задач среднестатистического офисного работника, при чём с большей точностью, 24/7 и за меньшие деньги.
Автоматизация это центральный фактор повышения технологического развития и роста КПД труда. Мы работаем над тем чтобы принести эту автоматизацию на новый уровень.

Для одного из клиентов мы генерируем свыше 20 тысяч экспортых деклараций в день, а также заполняем более 2,5 тысяч медицинских карт в день. Все это работает на локальных моделях без ChatGPT и в полном соответствии с российским законодательством.

IT

Искусственный интеллект

Совершенствование БПЛА в военных целях способных работать в режиме радиомолчания, низколетящие и малозаметные для радаров и оптики формируют новые угрозы для безопасности объектов.
Предлагается программно-аппаратный комплекс «МСБ - Дрон детектор» для акустического обнаружения дронов, по характерному звуку двигателя с применением нейросетевой обработки аудиосигналов непосредственно на устройстве. Комплекс может эффективно дополнять уже применяемые методы обнаружения и также для новых типов беспилотников на «оптоволокне» и под управлением ИИ.
Для коммерческой реализации несколько вариантов комплекса для обеспечения безопасности ТЭК, аэропортов, объектов критически важной инфраструктуры, государственных структур, границ: - одноканальный портативный комплекс для защиты по направлению; - стационарный многоканальный комплекс - для защиты протяженного периметра и локализации аудиособытия.

Безопасность и оборонная сфера, Беспилотные авиационные системы

Искусственный интеллект, Технологии беспроводной связи и «интернета вещей», Технологии сенсорики

Система автоматического управлением капельным орошением "АДНИЛ" представляет собой инновационное решение для автоматизации управления процессом капельного орошения, предоставляющее заказчику удобные и функциональные инструменты для оптимизации полива и повышения эффективности современного точечного земледелия. Система реализована в виде программно аппаратного комплекса (ПАК).
Система может быть адаптирована под различные размеры участков и количество культур, благодаря современным технологиям передачи данных и интуитивно понятному интерфесу пользователи могут настраивать параметры орошения в зависимости от выбранных культур, погодных условий и состояния почвы. Система обеспечивает возможности мониторинга и контроля за процессами с возможностью формирования отчетов.

Сельское хозяйство

Технологии моделирования и разработки материалов с заданными свойствами