Прототип безопасной среды выполнения для автономных интеллектуальных агентов, обеспечивающий изоляцию и строгий контроль прав доступа при взаимодействии с операционной системой, целью которого является предотвращение несанкционированных или ошибочных действий AI-агента, исключение рисков потери данных и сбоев системы, которые возникают при попытках удержать агента в рамках задачи с помощью текстовых указаний.

Команда:
Бикеева Александра Романовна (лидер): fullstack разработчик, зам. тимлид, тестировщик, продакт-менеджер, аналитик, генератор идей;
Алешин Вадим Александрович: производитель, fullstack разработчик, тестировщик, мастер презентации, маркетолог, копирайтер, экономист;
Журкин Георгий Михайлович: производитель, back-end разработчик, тимлид, зам. продакт-менеджер, системный администратор, аналитик, дата-инженер, генератор идей, спикер;
Иванов Михаил Сергеевич: производитель, back-end разработчик, тестировщик, системный администратор, аналитик, копирайтер, экономист;
Шавернев Владислав Александрович: производитель, back-end разработчик, системный администратор, аналитик, дата-инженер, тестировщик, спикер.

На страницу проекта

Это сервис по подбору запасных частей для компрессоров и холодильного оборудования

На страницу проекта

Прогнозирование уровня заболеваний щитовидной железы с использованием новейших js функций

На страницу проекта

Приложение, которое помогает изучить и отточить навыки оказания первой медицинской помощи в условиях виртуальной реальности

На страницу проекта

Useefy — мобильное приложение для тех, кто хочет лучше понимать, что ест, и следить за своим рационом без сложных подсчётов. Пользователь может отсканировать штрихкод продукта или сфотографировать еду, посмотреть информацию о составе и пищевой ценности, а затем добавить её в дневник питания. В приложении также есть персональный план по калориям и ИИ-помощник, которому можно задать вопрос о питании.

Мы хотим сделать полезную информацию о еде доступной в обычной жизни: в магазине, дома или в кафе. Сейчас Useefy — работающий Android-продукт. Дальше планируем улучшать распознавание продуктов и блюд, удобство дневника и добавлять большинство различных функций.

На страницу проекта

Проект "Ингибитор коррозии на основе природных экстрактов" направлен на разработку «зелёных» ингибиторов коррозии.

ЦА

Проблемы ЦА

На страницу проекта

Биогенный амин гистамин содержится в большинстве продуктов, встречающихся ежедневно - помидоры, сыры и ферментрованные продукты, консервах и копченостях. При недостатке фермента диаминоксидазы (DAO) поступивший гистамин не может расщепиться в организме, что приводит к гистаминовой непереносимости. Её симптомы - мигрени, аллергии (кожные высыпания, заложенности носа) и синдром раздраженного кишечника (вздутие живота, нарушение стула).

Наша команда предлагает пользователю тест-полоску на определение концентрации гистамина в пище. Данная тест-система позволит контролировать поступление гистамина в организм, что будет являться более здоровым подходом к еде.

На страницу проекта

РОСА — платформа для создания интерактивных 3D-моделей помещений и организации внутренней навигации. Главная особенность проекта — легковесность готовых моделей. Результат можно открыть прямо в браузере даже на обычном смартфоне без установки тяжёлых приложений и необходимости в мощном оборудовании.

На практике организация загружает план здания или создаёт его структуру в редакторе РОСА. В нём размещаются этажи, помещения, проходы, лестницы, входы и необходимые точки интереса. После подготовки объекта система формирует готовую интерактивную 3D-карту. Пользователь открывает её по обычной ссылке или QR-коду с телефона или компьютера, выбирает нужное помещение или объект и получает понятный маршрут внутри здания.

РОСА может использоваться в вузах, школах, бизнес-центрах, больницах, торговых центрах, на предприятиях и других крупных объектах. Организация получает инструмент, с помощью которого можно самостоятельно создавать и обновлять цифровую карту здания, а конечному пользователю для работы с ней достаточно браузера.

Проект разрабатывается командой из трёх человек.

Сигаев Артём Александрович — руководитель проекта и ведущий разработчик. Отвечает за концепцию и развитие продукта, архитектуру системы, программную реализацию редактора и 3D-среды, систему навигации, оптимизацию производительности, сборку MVP и основные технические решения. Также полностью отвечает за визуальную часть проекта: дизайн интерфейсов, внешний вид 3D-среды и общее визуальное представление продукта.

Нестеренко Ольга Юрьевна отвечает за исследование целевой аудитории, анализ рынка, сбор и систематизацию требований потенциальных пользователей, а также проработку сценариев применения платформы.

Товстоног Злата Сергеевна занимается исследовательской и организационной частью проекта, анализом пользовательских сценариев, подготовкой материалов и документации, а также помогает в проработке структуры и дальнейшего развития продукта.

На страницу проекта

Описание проекта

«ПроНедвижимость» — это ИИ-приложение, которое агрегирует разрозненные и скрытые данные о вторичной недвижимости: реальные планировки, историю дома, отзывы соседей, инфраструктуру, уровень шума, состояние подъезда и другие факторы. Сервис помогает покупателю или арендатору оценить объект онлайн, отсеять неподходящие варианты и сократить количество физических осмотров.

Целевая аудитория — молодые специалисты и семьи 25–40 лет, которые покупают первую квартиру или переезжают в другой город, привыкли решать задачи онлайн, ценят время, но не имеют глубокой экспертизы в оценке недвижимости. Отличие от Циан, Авито и риелторов — не просто витрина объявлений, а слой ИИ-аналитики, который собирает скрытые недостатки и реальную картину объекта в одну понятную карточку.

Цель проекта

Создать и вывести на рынок B2C-сервис на базе ИИ, который сокращает время подбора вторичной недвижимости с 2–3 недель до 2–3 дней и уменьшает количество физических осмотров до 1–2 объектов за счёт агрегации скрытых данных и предварительной онлайн-оценки.

Ожидаемые результаты

Рекомендуется указать количественные и проверяемые результаты:

• Лендинг с демонстрацией функций ИИ и кнопкой предзаказа подписки.
• RAT-тест: 200 уникальных посетителей целевой аудитории, срок — 7 дней, критерий — конверсия в предзаказ минимум 5% (10 человек).
• 5–7 глубинных интервью с пользователями по сценарию Customer Development.
• Прототип карточки объекта с ИИ-агрегацией данных: соседи, история дома, инфраструктура, возможные скрытые проблемы.
• Финансовая модель: подписка Premium — 590 ₽/мес; доступный рынок — 354 млн ₽/год; план первого года — 1 000 платящих пользователей × 7 080 ₽/год = 7,08 млн ₽/год.
• Проверка рисковой гипотезы: готовность платить за подписку до появления полноценного продукта.
• При наличии: публикации, макеты, результаты исследований, пилотные внедрения.

На страницу проекта

Проект представляет собой систему постоянного анализа пассажиропотока на автобусных маршрутах. Система собирает и обрабатывает данные о количестве пассажиров, загрузке маршрутов и изменении спроса, после чего помогает определить оптимальный тип и вместимость автобусов для каждого маршрута.

Дополнительно система позволяет анализировать эффективность маршрутной сети и выявлять маршруты с перегрузкой, недозагрузкой или изменяющимся спросом, чтобы принимать решения по корректировке транспорта и расписания.

На страницу проекта