http://tensodrone.io/

На страницу проекта

Текущая диагностика заболеваний сельскохозяйственных культур, основанная на исследованиях, проводимых с участием человека, требует много времени и средств, и, хотя технологии искусственного интеллекта могут повысить эффективность определения заболеваний, большая вариативность симптомов заболеваний из-за разного возраста инфицированных тканей растений, генетических вариаций и условий освещения снижает точность их детектирования. Сотрудниками и студентами Тамбовского государственного технического университета разработан программный комплекс диагностики заболеваний яблонь на основе анализа фотографий листьев. Цель разработки комплекса – повышение точности и оперативности определения заболеваний яблонь по фотографиям листьев на основе разработанных веб-сервиса и мобильного приложения. 

Программный комплекс выполняют функцию определения по фотографиям листьев яблони наличия конкретного заболевания или его отсутствия с высокой точностью за счёт использования современных технологий глубокого обучения, включения экспертных знаний в процесс идентификации заболеваний, разметки набора данных и управления процессом обучения моделей нейронных сетей. В отличие от традиционных методов комплекс позволяет с высокой точностью определить наличие заболевания, его конкретный вид и наличие нескольких заболеваний одновременно.

Ключевые особенности комплекса:

–   использование технологий искусственного интеллекта в виде ансамбля современных архитектур свёрточных нейронных сетей, обученного на 20 000+ фотографиях листьев яблонь и обеспечивающего точность предсказаний 96%;

–   детектирование отсутствия заболевания или наличия заболеваний из следующего списка: поражение ржавчинным грибом (ржавчина), поражение мучнисторосяным грибом (мучнистая роса), поражение сумчатым грибом (парша), поражение грибом Sphaeropsis malorum (чёрная гниль);

– классификация тестового оптического изображения в одну из 12 категорий, представляющих собой комбинации заболеваний, перечисленных выше и выявления новых симптомов;

– многофункциональное мобильное приложение для платформы Android (функции: создание сада, определение заболеваний, хранение истории заболеваний и результатов лечения, получение рекомендаций по лечению).

Помимо этого, комплекс позволяет визуализировать предсказания, сделанные нейронными сетями, с целью формирования доверия пользователя к результатам работы сервиса.

В настоящее время ведётся работа по созданию платформы, которая позволит обеспечить пользователей (садоводов, фермеров, сотрудников плодоводческих хозяйств и питомников) инструментами для снижения рисков потерь и затрат на производство урожая, увеличения объёмов и качества производимой сельскохозяйственной продукции. 

На страницу проекта

https://idea.asi.ru/improject-...

На страницу проекта

Обучающий нейрокибернетический
конструктор с онлайн-платформой по
нейротехнологиям и «Emotion AI».

https://idea.asi.ru/improject-...

На страницу проекта

catone.ru

Это интеллектуальная среда для интерактивного обучения музыке, на которой учитель и ученик взаимодействуют в режиме реального времени. 

Платформа умеет "слушать" ученика и определять его ошибки. Мы перекладываем эту задачу с учителя на искусственный интеллект, которому не страшны задержки, обрывы связи и сильный фоновый шум. Нейронные сети на достойном уровне справляются с этой задачей. Учителю больше не нужно отвлекаться, вслушиваясь в искаженные звуки, а вести процесс как при обычном живом взаимодействии. 

Для самостоятельных занятий у нас есть приложение-тренажер с базой видео-курсов, интерактивных уроков и практических заданий. В зависимости от возраста ученика в приложении настроены разные виды геймофикации и системы мотивации и поощрения. 

Кроме того, платформа отслеживает большое количество метрик как учителя, так и ученика, давая подсказки по построению, по эффективности урока, по усвояемости. Таким образом, мы видим карту развития и можем постоянно и обоснованно улучшать свои материалы и давать интерактивные подсказки всем участникам обучения.

На страницу проекта

Повысим прибыль с грузового транспорта на 20%, и сократим сроки доставки, за счет оптимизации навигационного сопровождения.

На страницу проекта

Мы не оставим наедине с трудной задачей и выведем из тупика :) Ученики выполняют домашние задания с поддержкой чат-бота, который задает наводящие вопросы или реагирует на ошибки, объясняя их, как это делает хороший учитель в индивидуальной работе. Это позволит детям, у которых есть сложности с математикой или физикой, не бояться пробовать: чат-бот поможет дойти до ответа и почувствовать радость от осознания "я могу!". В основе алгоритмов чат-бота лежит опыт реальных опытных учителей. 

Для учителей и репетиторов: 

• Персонализация обучения каждого ученика вне зависимости от размера группы и уровней подготовки учеников 
• Гарантия качества обучения за счёт оцифровки опыта профессиональных педагогов
• Улучшение результатов за счет более качественной работы с домашними заданиями 

Для учеников: 

• Повторение, обучение и закрепление тем по точным наукам 
• Возможность получить обратную связь от системы и анализ ошибок без участия педагога в любое время 
• Повышение уверенности в себе за счёт персонализации алгоритмов решения задач, которые помогут самостоятельно дойти до правильного ответа 
• Снижение тревожности по поводу неуспеваемости в школе
  

В современных платформах зачастую используется метод пошагового решения (объяснения решения) задачи. Однако, если ученик ошибается, чтение готового решения не всегда помогает разобраться и, что важно для обучения, понять причину ошибки. Ключевое отличие нашей методики заключается в более глубокой оцифровке опыта профессионального преподавателя и масштабировании этого опыта при помощи алгоритмов, а также создании модели решения задач по точным наукам. 
Формат обучения с чат-ботом выбран для погружения ученика в привычную среду общения в чате, а также для детальной учебной аналитики с последующим построением персональной траектории обучения. 

На данный момент: 
1) Описана методика для ручного создания единицы обучающего контента (задачи). Это позволяет сейчас оцифровывать опыт специалистов (педагогов) по объяснению той или иной темы с учетом ошибок или сложностей, с которыми может столкнуться ученик, и проводить тестовые запуски с пользователями для сбора учебной аналитики. 

2) Реализован mvp, платформа проходит апробацию в нескольких учебных центрах и школах: 

• кабинет ученика, который позволяет решать задачи в формате диалога с чат-ботом, проходить диагностические тестирования 
• кабинет учителя, который позволяет отправлять ученику персональную ссылку для прохождения конкретной темы и видеть факт выполнения задания 
• интерфейс ручного создания обучающего контента (задач) по разработанной методике 
• сбор данных о поведении ученика внутри обучающего контента, совершаемых действиях и ошибках для методической аналитики 
  

Мы заинтересованы в запуске пилотных проектов с учебными заведениями, в том числе с разработкой отдельных курсов на заказ.

На страницу проекта

На страницу проекта

В настоящее время в медицине используется несколько основных методов визуализации: ультразвук (УЗ), компьютерная томография (КТ), магнитно-резонансная томография (МРТ). Несмотря на все преимущества данных методов визуализации, не всегда их применение целесообразно. Например: КТ производит воздействием ионизирующего излучения на биологическую ткань; МРТ предъявляет экстремальные требования к помещению, персоналу, оборудованию и пациенту; УЗ не подходит для визуализации некоторых органов. Так же стоит отметить высокую стоимость проведения томографического исследования, а так же невозможность контроля за исследуемым органом в режиме реального времени в течение длительного периода времени ­– нескольких часов, дней.

Для решения и устранения данных недостатков, команда проекта разрабатывает новый продукт для визуализации, применяемой в медицине – портативный томограф, используемый метод эклектической импедансной томографии.

Готовый продукт представляет собой программно-аппаратный комплекс, который будет проводить визуализацию биологической ткани с помощью электрической импедансной томографии. Суть метода заключается в том, что при прохождении через биологический объект переменного эклектического тока безопасного уровня, на поверхности будут регистрироваться разность потенциалов между электродами, и определяться электрические свойства биологической ткани. Зная данные параметры, можно определить пространственное распределение электрической проводимости внутри исследуемого биообъекта и таким образом строить томографическое изображение.

Разработка относится к области медицины, медицинской визуализации, медицинской диагностики. Область применения разрабатываемого комплекса - медицина, системы визуализации, системы диагностики, хирургии.

На страницу проекта

На страницу проекта