Системы искусственного интеллекта
В проектах компании «ИРИДИС Групп» регулярно возникают задачи, требующие применения искусственного интеллекта, включая машинное обучение, машинное зрение, нейронные сети и языковые модели. Показательным примером является проект, выполненный для агропромышленных холдингов.
Наша компания в тесном сотрудничестве с Биологическим факультетом МГУ успешно завершила научно-исследовательскую работу по созданию технологии и информационной системы интеллектуального прогнозирования урожайности промышленных плодовых культур. В основе этой разработки лежат методы машинного зрения и нейросетевые алгоритмы обработки данных, что обеспечивает точность прогнозов не менее 80%.
В рамках данного НИОКР компания получила грант от Фонда содействия инновациям (Фонд Бортника). В ходе этой работы были решены следующие технологические задачи:
1. Создана методика и технология формирования наборов данных (data sets) на основе фотографий плодовых деревьев в промышленных садах на разных стадиях вегетационного цикла.
2. Разработан нейросетевой алгоритм обработки этих данных для обучения классификаторов, выделения и учета значимых объектов.
3. Создан алгоритм интерпретации результатов работы нейросетевых алгоритмов и построения прогноза.
4. Разработан удобный способ представления полученных прогнозов для пользователей.
5. Разработан программно-аппаратный комплекс, состоящий из бортового устройства (устанавливаемого на сельскохозяйственную технику) и центрального ядра, размещенного в ЦОДе.
В течение 2021 года тестовая эксплуатация решения подтвердила его планируемую точность. Среди потребителей нашей системы можно выделить:
· Агропромышленные предприятия, занимающиеся выращиванием плодово-ягодной продукции.
· Сетевые ретейлеры, сотрудничающие с агропредприятиями.
· Кредитные организации, предоставляющие кредиты предприятиям в межсезонье.
· Органы местной власти, заинтересованные в прогнозировании уровня занятости местного населения в сезон сбора и обработки урожая.
· Агропромышленные предприятия из стран СНГ и ЕАЭС, имеющие схожие почвенно-климатические условия и ассортимент продукции.
В настоящее время ведется подготовка решения к тиражированию.
Наша компания в тесном сотрудничестве с Биологическим факультетом МГУ успешно завершила научно-исследовательскую работу по созданию технологии и информационной системы интеллектуального прогнозирования урожайности промышленных плодовых культур. В основе этой разработки лежат методы машинного зрения и нейросетевые алгоритмы обработки данных, что обеспечивает точность прогнозов не менее 80%.
В рамках данного НИОКР компания получила грант от Фонда содействия инновациям (Фонд Бортника). В ходе этой работы были решены следующие технологические задачи:
1. Создана методика и технология формирования наборов данных (data sets) на основе фотографий плодовых деревьев в промышленных садах на разных стадиях вегетационного цикла.
2. Разработан нейросетевой алгоритм обработки этих данных для обучения классификаторов, выделения и учета значимых объектов.
3. Создан алгоритм интерпретации результатов работы нейросетевых алгоритмов и построения прогноза.
4. Разработан удобный способ представления полученных прогнозов для пользователей.
5. Разработан программно-аппаратный комплекс, состоящий из бортового устройства (устанавливаемого на сельскохозяйственную технику) и центрального ядра, размещенного в ЦОДе.
В течение 2021 года тестовая эксплуатация решения подтвердила его планируемую точность. Среди потребителей нашей системы можно выделить:
· Агропромышленные предприятия, занимающиеся выращиванием плодово-ягодной продукции.
· Сетевые ретейлеры, сотрудничающие с агропредприятиями.
· Кредитные организации, предоставляющие кредиты предприятиям в межсезонье.
· Органы местной власти, заинтересованные в прогнозировании уровня занятости местного населения в сезон сбора и обработки урожая.
· Агропромышленные предприятия из стран СНГ и ЕАЭС, имеющие схожие почвенно-климатические условия и ассортимент продукции.
В настоящее время ведется подготовка решения к тиражированию.
