ValueAI — универсальный искусственный интеллект
Основная информация
Название :
ValueAI — универсальный искусственный интеллект
Организация-исполнитель :
Автор предложения:
Основное технологическое направление :
Системы обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта
Дата публикации:
26.12.2024
Видимость :
Да
Аннотация:
Универсальный ИИ с визуальным редактором, который автоматизирует обработку входящих текстовых запросов для любых команд: от технической поддержки до маркетинга. Все, что требуется для начала работы — ваши данные, на которых ИИ обучится.
Вы можете работать не только в облаке, но и в закрытом контуре вашей организации. Чтобы создать инструмент, мы привлекли специалистов по Data Science, лучших инженеров и UI-дизайнеров: теперь можно извлекать выводы из данных, не написав ни строчки кода.
Помимо непосредственно обучения, инструмент поможет привести в порядок сырые данные и ускорить подготовку датасета перед обучением.
Автоматизируйте сортировку и больше не упускайте важных заявок!
Вы можете работать не только в облаке, но и в закрытом контуре вашей организации. Чтобы создать инструмент, мы привлекли специалистов по Data Science, лучших инженеров и UI-дизайнеров: теперь можно извлекать выводы из данных, не написав ни строчки кода.
Помимо непосредственно обучения, инструмент поможет привести в порядок сырые данные и ускорить подготовку датасета перед обучением.
Автоматизируйте сортировку и больше не упускайте важных заявок!
Решаемые проблемы и области применения
Решаемые проблемы :
1. Предобработка и подготовка данных к обучению ИИ.
2. Создание и обучение моделей ИИ без знания программирования и ML.
3. Запуск ИИ в любом окружении: в облаке или на мощностях заказчика.
4. 100% кастомизируемость под заказчика, масштабируемость.
Актуальность проблемы:
Искусственный интеллект в медицине находит применение в разных направлениях, например, при выявлении злокачественных новообразований на снимках рентген, КТ, МРТ, для оценки вероятности заболевания пациента или развития осложнений.
Потенциальный экономический эффект:
Результатом автоматизации анализа диагностических снимков может стать повышение выявляемости злокачественных новообразований до 85% и выше при достаточном массиве данных для обучения. Также время работы специалиста сокращается с 15-20 минут до 3-5, то есть в 3-5 раз.
Области применения:
Здравоохранение и медицина
Актуальность проблемы:
Определение степени гниения материала на складе
Области применения:
Лес и деревообработка
Актуальность проблемы:
Ранжирование заявок на обслуживание в зависимости от контекста, сложности работ и наличия/занятости сотрудников в смене
Области применения:
IT, электроника и приборостроение
Актуальность проблемы:
Ранжирование заказов, определение наиболее интересных клиенту рекламных материалов, распределение заявок с сайта в зависимости от рейтинга клиента/оператора и загруженности сотрудников в смене.
Потенциальный экономический эффект:
Для интернет-магазина увеличение выручки может достигать 20% и выше
Области применения:
Ритейл, дистрибуция, оптовая и розничная торговля
Актуальность проблемы:
На основании данных с датчиков или измерительных приборов ИИ принимает решение о направлении скота на убой (оптимизация расходов на содержание и питание животных в хозяйствах, умная ферма)
Потенциальный экономический эффект:
Сокращение расходов животноводческого хозяйства на 20% и более
Области применения:
Сельское хозяйство и пищевая промышленность
Актуальность проблемы:
Анализ снимков или видео-потока с камер наблюдения на стройке, допуск транспорта, отслеживание соответствия плану строительства
Области применения:
Строительство и девелопмент
Актуальность проблемы:
Определение оптимальной схемы загрузки парка транспортных средств, планирование обслуживания техники
Области применения:
Транспорт, хранение, логистика и переработка
Актуальность проблемы:
Скоринг заявок на кредиты и другие финансовые продукты
Области применения:
Финансы и инвестиции
Технология
Описание технологии и ее ценность :
Пользователь системы загружает данные в том формате, который есть. Решение находит корреляцию и определяет: возможно ли на предоставленных данных решить поставленную проблему. Далее посредством автоматизированного обучения система готовит выбранную модель, проводит тестирование и размещает ее в среде исполнения. Далее либо пользователь через графический интерфейс (браузер), либо другое ПО через API получает результат работы ИИ на базе новых данных.
Инновационность технологии, конкурентные преимущества :
1. Размезение в облаке или в контуре заказчика
2. Не требует знания программирования или ML
3. ИИ готов к интеграции сразу после обучения
4. Решение возможно масштабировать для обработки больших данных
5. Автоматическая подготовка данных
Потенциал импортозамещения :
DataRobots, DataBricks, Snowflake
Текущее состояние
Стадия готовности :
TRL 8. Полнофункциональный образец (мелкосерийное производство)
Описание текущего состояния :
Имеется несколько подтвержденных и оплаченных внедрений
Интеллектуальная собственность :
| Название документа | - |
Текущее финансирование :
30000000
Текущее финансирование (Описание) :
Собственные средства
Команда проекта
Численность проектной команды :
12
Структура и компетенции команды :
Команда продукта: владелец продукта, тех.лид., руководитель команды разработки, разработчики, тестировщики и дата-инженеры
Бизнес-модель
Потребность в производственном партнёре :
Не требуется
Предложение инвестору / партнеру
Потребность в производственном партнёре :
Не требуется
Необходимые ресурсы для реализации проекта :
-
Дорожная карта развития проекта :
| 2023 |
| - |