Считывание фактических показателей оборудования и комплексный мониторинг состояния системы в реальном времени. Интеллектуальная система принятия решений на основе глубокой аналитики.

Предсказание вероятности возникновения лесных пожаров, их координаты и площадь, используя исторические погодные данные, а также косвенные признаки.

Предиктивно-статистический анализ временных рядов.
Раннее предсказание показателей нагрузки на центральный процессор, чтение дисков/задержки записи.

Построение оптимальных маршрутов объезда складов и определение оптимального расположения складов.

Распознавание рукописного текста и почерка. Определение авторства.
Определение тональности (негативный, нейтральный, позитивный) текста и эмоционального состояния в момент написания.

Разработка системы кластеризации и предиктивного анализа патентной базы.
Выявление трендов и центров притяжения научного внимания в той или иной отрасли.

Распознавание и классификация лиц на исторических фото (на пример поиск лиц царской семьи).
Точность классификатора 85-90%.

Создание нейронной сети для автоматической диагностики родинок на злокачественность.
Точность модели нейронной сети до 93,21%.

Анализ входящего видеопотока через API.
При фиксировании дефекта изделия система уведомляет сотрудника производства.

Раннее распознавание микродефектов на металлических поверхностях с помощью нейронных сетей.
Точность классификатора более 90%.

Распознавание объектов и мест по звуку.
Определение объектов на зашумленных изображениях с помощью звуков.

Обработка базы данных аудиофайлов и их классификация.
Создание библиотеки с аудиофайлами разных жанров.