Удалённый мониторинг здоровья близких
описание проекта
проблема
решение
технология
целевая аудитория
конкурентное преимущество,модель монетизации/бизнес-модель
Уникальный голосовой помощник, оснащённый настраиваемым ии и связывающий все устройства пользователя в единую экосистему.
Графическая карта Института Экономики
QRRest объединяет цифровое меню и оформление заказа по QR с операционной работой ресторана: очередями кухни и зала, статусами заказа и кабинетом владельца или менеджера. В production развернут модуль Food Cost: он рассчитывает себестоимость по рецептурам с учетом вложенных заготовок, модификаторов и складских движений, сохраняет стоимость меню и заказа и показывает отклонения и предупреждения. Доступ в рабочем пространстве разделен по ресторанам и ролям. Продукт связывает обслуживание гостя с управленческими операциями; клиентская база, выручка и измеренный эффект не подтверждены.
Проект направлен на разработку и исследование интеллектуальной системы прогнозирования технологических параметров аппаратов тепло и массообмена производства полипропилена.
В основе решения используются физико-информированные нейронные сети (PINN) и гибридные модели, объединяющие машинное обучение с физическими закономерностями технологического процесса.
Основными объектами исследования являются теплообменники и ректификационный колонны разделения пропан-пропиленовой фракции. Для теплообменного оборудования предполагается прогнозирование выходной температуры потока и других параметров теплопередачи. Для ректификационных колонн – прогнозирование параметров качества разделения.
Особое внимание уделяется работе моделей в условиях дефицита, шума и неполноты промышленных данных. PINN и гибридные модели будут сравниваться с классическими моделями машинного обучения по точности прогнозирования, необходимому объему обучающих данных и способности сохранять качество прогноза за пределами даипазона обучающей выборки.
Результатом проекта должен стать программный прототип интеллектуальной системы, способной использовать технологические данные и физические закономерности процессов для прогнозирования состояния промышленного оборудования и поддержки принятия решений при управлении производством.
Интеллектуальные капсулы для контролируемого высвобождения активных веществ в корневой зоне растений
Разработана система моделирования тепловых процессов для исследования законов управления нагревательными установками высокой мощности. Цель — повышение качества продукции, ресурса оборудования, коэффициента мощности и электромагнитной совместимости.
Система поддерживает различные законы ШИМ, оценку температуры разными методами, построение кривых нагрева с разными регуляторами и сохранение параметров в базу данных в реальном времени.
Приложение Верста - единая точка входа в город в интернет пространстве с готовыми маршрутами и активностями для местных и туристов с возможностью построить собственный маршрут и обновлять информацию.
ЭндоКонтроль — интеллектуальная система контроля полноты и качества проведения эзофагогастродуоденоскопии (ЭГДС) на основе технологий искусственного интеллекта и компьютерного зрения.
Система анализирует эндоскопический видеопоток, распознаёт анатомические зоны верхних отделов желудочно-кишечного тракта и фиксирует полноту их осмотра. В ходе исследования врач получает информацию об уже осмотренных и потенциально пропущенных зонах, а после завершения процедуры система формирует карту осмотра и отчёт о полноте исследования.
Проект решает проблему оператор-зависимости эндоскопического исследования и влияния человеческого фактора на качество ЭГДС. «ЭндоКонтроль» не устанавливает диагноз и не заменяет врача: продукт предназначен для объективного контроля процесса исследования, стандартизации эндоскопического осмотра и поддержки внутреннего контроля качества в медицинских организациях.
Технологическое ядро проекта — методы компьютерного зрения и машинного обучения для анализа последовательности кадров эндоскопического видеопотока, классификации и распознавания анатомических областей.
На текущем этапе проект находится на уровне TRL 2: сформирована технологическая и продуктовая концепция, определена клиническая задача, проведён анализ научных публикаций и конкурентной среды, подтверждён научный задел команды, проведено исследование потребностей врачей-эндоскопистов. Следующий этап — формирование учебного датасета, разработка и экспериментальная проверка MVP.
Целевые потребители — государственные и частные медицинские организации, эндоскопические отделения, онкологические центры и многопрофильные клиники.
Вконтакте
0