Технологика

Мы пытались научить ИИ подбирать мебель по архитектурным чертежам. Задача выглядит почти идеальной для современных моделей: есть план помещения, есть каталог с сотнями шкафов — просто сопоставь одно с другим. На практике всё оказалось сильно сложнее. Перед нами был PDF на 30 страниц с архитектурными чертежами. На каждом — кухня, ванная или офис с рядами шкафов. Нужно: Сегодня такую работу делают вручную. Люди часами листают каталоги, сверяют размеры и характеристики. На один проект уходит десятки человеко-часов...

В 2025 году распознавание почерка перестало быть узкой задачей для айтишников и стало нормальным бизнес-инструментом. Современный ИИ уже не просто “видит буквы”, а понимает контекст, восстанавливает пропущенные куски и сразу выдаёт чистый текст, который можно загружать в CRM, BI и рекламные платформы. Бумажные анкеты, брифы, опросы, регистрационные формы, заметки с мероприятий — всё это теперь автоматически превращается в структурированные цифровые данные. А гибрид OCR + LLM даёт точность 95–99%, что раньше казалось фантастикой...

Несмотря на бурное развитие digital, основным форматом хранения новостных изданий остаётся PDF, поскольку он сохраняет оригинальную верстку, фотографии и анонсы статей, что особенно важно для исторических изданий. Однако у такого канала есть серьёзное ограничение – традиционные PDF остаются статичными, не позволяя строить полноценное взаимодействие между рекламодателями и аудиторией. А ведь такой объем рекламных площадей остается неиспользованным. Рекламодатели и издатели мечтают сделать классическую...

Человечество продолжает поиски современного способа выявления туберкулеза. Те, что сейчас есть в распоряжении медицины, либо вредны от частого применения, либо дороги и имеют длительный срок постановки диагноза. А здесь важна скорость. Таким методом может стать анализ дыхания пациента, и его последующий анализ при помощи искусственного интеллекта. Именно такую задачу перед нами поставил стартап цифровой медицины. Идея и челлендж проекта К нам обратился стартап, который задумался о современной диагностике туберкулёза у африканских пациентов...

Разработка проектов с искусственым интеллектом, хоть и сулит потенциал для многих отраслей, зачастую требует больших затрат и ресурсов. Проекты с ИИ – от найма высококлассных специалистов до приобретения высокопроизводительных вычислительных ресурсов – могут стать сложной задачей для компаний с ограниченными ресурсами. Проблема ограниченности ресурсов как раз актуальна для начинающих ИИ-компаний: у многих из них нет денег на эксперименты с несколькими моделями ИИ, исследование различных технологий и многократное тестирование моделей для достижения необходимой точности...

Мы подготовили 7 основных шагов, которые превратят набор картинок из гугла не просто в мощный базовый блок системы компьютерного зрения, но и основной инструмент по выявлению и устранению ошибок распознавания. Краеугольный камень любого проекта, связанного с компьютерным зрением - датасет. Это не просто набор изображений, который передается нейросети. Датасет - это базовый блок, который определит качество и точность определения объектов в рамках вашего проекта. Нельзя просто собрать набор изображений...

В популярной в свое время игре Papers, please! игрок выполняет роль таможенника, проверяющего документы по все более усложняющимся правилам. Главная игровая механика - проверка документов на соответствие всем нормам, таким как верная дата и место выдачи, соответствие имени и фамилии человека на всех документах, срок действия визы, наличие человека в “черных” списках и тому подобное. Игра привлекла тысячи пользователей по всему миру самобытным стилем и необычной механикой игры, однако для некоторых...

Обычно распознавание чего угодно реализуется с помощью технологий компьютерного зрения и машинного обучения. Нейросети “скармливают” набор изображений, по которым она учится узнавать предметы. Но что делать, если распознавать нужно сразу на мобильном устройстве, а дообучать модель в случае увеличения количества классов нет возможности из-за ограничений на стороне клиента? В таком случае использовать нейросеть не получится. В мире нейронных сетей другие подходы к распознаванию изображений уходят...

Нам удалось поработать с заказчиком, который решил выпустить на рынок сервис по определению птиц вкупе с камерами. Нам предстояло обучить камеры определять птиц в своем объективе, а затем, научить сервис определять вид и пол птиц. Мы уже рассказывали, как обучали нейронную сеть в камерах распознавать птиц. В этой статье речь пойдет про видовое определение снятых птиц. История оказалась еще более сложной, чем первая. Бизнес-логика проекта Наш клиент предполагает продавать своим потребителям предложение – сервис по распознаванию птиц и камеры, на которые будут фиксироваться птицы...

Нейронные сети используются для множества задач, но слышали ли вы когда-нибудь про распознавание птиц? Мы – нет, поэтому возможность поработать над этим проектом очень нас захватила, а опыт по итогу оказался крайне интересным. Птицы миллионы лет эволюционировали в сторону незаметности и слияния с окружающей средой, чтобы избежать хищников. Поэтому ученым и любителям птичек достаточно сложно искать птиц среди деревьев и кустарников. Но вот наблюдать за ними с помощью видеокамеры, не выходя из дома, — прекрасный способ, который сильно экономит время...

Машинное обучение стало популярной темой в последние годы, причем не только в среде разработчиков, но у широкой общественности. При этом разработка моделей для обучения нейронных сетей требует высокого уровня знаний и опыта в предметной области. Не все, кому она требуется, могут обучить себе модель самостоятельно, а обращаться к сторонним специалистам дорого. Рассказываем о том, как мы создавали сервис по обучению нейронных сетей для бизнес пользователей и разработчиков совместно с AI-стартапом...