AWS

Обычно к нам обращаются за обратной задачей - распознать чертежи, сделать электронную версию чертежей и автоматическую смету по ним. Но в данном проекте чертеж должен создать ИИ на основе снимков со спутника. Заказчик хочет сделать этот процесс моментальным и доступным через веб-интерфейс. Система сама будет собирать все доступные данные о территории из открытых государственных источников, дополнять их спутниковыми снимками с Google Maps и других картографических сервисов, а также накладывать топографическую информацию с перепадами высот.

В рамках проекта был создан мощный инструмент для доступа к спортивной статистике и аналитике с применением искусственного интеллекта.

Прогрессивным способом выявления туберкулеза может стать прослушивание лёгких – метод, при котором врач слушает звук дыхания пациента, и на основе звуков делает заключение о наличии заболевания. Врача при этом можно заменить на непредвзятый искусственный интеллект, чтобы тот анализировал звук из лёгких.

Система извлечения информации из страховых заявлений на основе машинного обучения. Были реализованы: распознавание таблиц, обработка бланков различной компоновки и дизайна, определение типов полей ввода и извлечение данных.

Лесные пожары - одно из самых разрушительных стихийных бедствий, предотвращению и своевременному реагированию на которое уделяется большое внимание во многих регионах США, особенно в заповедниках. Клиент обратился к нам с просьбой разработать решение для автоматического обнаружения лесных пожаров в режиме реального времени на территории заповедной зоны.

Машинное обучение набирает обороты, эта тема вышла за рамки среды разработчиков и уже стало общей темой для широкой общественности. При этом обучение моделей нейронных сетей требует высокого уровня знаний и опыта. Не все могут обучить модель самостоятельно, а обращаться к сторонним специалистам дорого. Рассказываем, как мы создавали систему по обучению нейронных сетей.

Организация вечеринок может оказаться довольно сложным процессом, требующим длительного планирования, согласования времени мероприятия со всеми участниками, бронирования помещений. Наше мобильное приложение помогает управлять всеми этими процессами легко и просто.

Один из самых больших и сложных проектов: амбициозный Uber-like стартап, который осуществляет услуги по вывозу мусора в 16 штатах США. Проект построен с применением микросервисной архитектуры на кросс-платформенных технологиях за 9 месяцев.