Технологиялық тапсырмалар
Технологиялық тапсырмалар модулі бұл жаңа технологияларды, өнімдер мен процестерді әзірлеуге, енгізуге және жетілдіруге байланысты міндеттер.
Егер сізде әзірлеу, енгізу және басқа сұраныстар қажет болса, ақпаратты төменде орналастыра аласыз.
ML-прогнозирование и оптимизация почасовых отклонений ПЛАН / ФАКТ при работе на оптовом рынке электрической энергии РК
Цель проекта — разработка и внедрение системы прогнозирования почасовых объемов производства и/или потребления электрической энергии для минимизации отклонений между плановыми и фактическими значениями при работе на оптовом рынке электрической энергии Республики Казахстан. В рамках проекта планируется создать аналитическое решение на основе методов машинного обучения, статистического прогнозирования и оптимизационных алгоритмов, которое будет формировать максимально точный почасовой прогноз энергопотребления/выработки на сутки вперед и при необходимости актуализировать его по мере поступления новых данных. Система должна учитывать исторические почасовые данные, календарные факторы, сезонность, день недели, праздничные и выходные дни, погодные условия, температурные зависимости, производственные графики, технологические режимы объектов, плановые остановки, ремонты, аварийные события и другие факторы, влияющие на фактическое потребление или производство электроэнергии. Основной задачей является снижение величины и частоты почасовых отклонений ПЛАН / ФАКТ, которые приводят к возникновению дисбалансов и финансовому урегулированию на Балансирующем рынке электрической энергии (БРЭ). Результатом проекта должна стать система поддержки принятия решений, которая позволит: автоматически формировать прогноз на каждый час расчетных суток; определять ожидаемое отклонение фактического объема от заявленного графика; выявлять часы с повышенным риском возникновения существенного дисбаланса; рассчитывать рекомендуемое плановое значение с учетом прогнозируемого потребления/выработки; сравнивать несколько моделей прогнозирования и автоматически выбирать наиболее точную; осуществлять регулярное переобучение моделей на новых фактических данных; отображать показатели ПЛАН / ПРОГНОЗ / ФАКТ / ОТКЛОНЕНИЕ в аналитическом интерфейсе; оценивать точность прогнозирования и потенциальный экономический эффект от снижения дисбалансов. Ключевой бизнес-эффект проекта — снижение финансовых затрат, связанных с отклонениями на БРЭ, повышение точности суточного планирования и автоматизация процесса формирования почасовых заявок на оптовом рынке электрической энергии.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
07.10.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
MLӨтінімдер саны
2
Разработка программного обеспечения централизованного управления сетью стационарных комплексов обнаружения и противодействия БПЛА «D2A PRO (16)»
Разработка программного обеспечения централизованного управления сетью стационарных комплексов обнаружения и противодействия БПЛА «D2A PRO (16)». Необходимо предоставить коммерческое предложение.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
07.10.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Интеллектуалды басқару жүйелеріӨтінімдер саны
1
Система генерации реалистичных видео с человеком и конкретным товаром
Разработать и проверить прототип системы генерации реалистичных предметных видеороликов по фотографии товара и описанию сцены. Ищем разработчика или команду с опытом компьютерного зрения, генеративных моделей, видеосинтеза и автоматизации медиапроизводства. ОСНОВНОЙ СЦЕНАРИЙ Пользователь загружает фотографию конкретного товара, указывает его название и подтверждённые характеристики, описывает сцену и задаёт текст выступления либо тезисы. Например: «Человек на пляже берёт товар со столика, показывает его в камеру и рассказывает о назначении». Система подготавливает сценарий и последовательность действий, создаёт видеоряд и озвучку, синхронизирует речь и формирует готовый MP4. Перед генерацией пользователь может согласовать текст. Субтитры включаются отдельно. ТРЕБОВАНИЯ К ВИДЕО 1. Естественный визуальный стиль: правдоподобная кожа, мимика, взгляд, движения тела, освещение и тени; без заметных деформаций, мерцания и «пластикового» вида. 2. Точное воспроизведение товара: сохранение формы, пропорций, цвета, основных деталей, логотипа и читаемых надписей в согласованных ракурсах. Похожий предмет вместо исходного товара не принимается. 3. Реальное взаимодействие в кадре: человек берёт, удерживает и показывает предмет. Не допускаются прохождение пальцев сквозь товар, скольжение предмета в руке, самопроизвольное изменение формы и размера. Момент взятия и удержания должен быть показан непрерывно, а не скрыт монтажной склейкой. 4. Согласованная речь: естественная озвучка на русском языке и синхронизация губ. Характеристики товара берутся из материалов заказчика; система не должна придумывать свойства, сертификаты и отзывы. 5. Для пилота предлагаем ролики длительностью 15–30 секунд, вертикальный формат 9:16, экспорт MP4. Целевой размер — 1080×1920; исходное разрешение генерации и применение увеличения разрешения раскрываются отдельно. Окончательные параметры согласуются перед стартом. АРХИТЕКТУРА И НЕЗАВИСИМОСТЬ GPT, Claude или аналогичные модели предполагается использовать для анализа входных материалов, сценария и управления этапами. Исполнитель должен отдельно описать механизм создания видеоряда, движения, голоса и синхронизации губ. Допускаются самостоятельно развёрнутые модели с доступными весами, собственный рендеринг и обработка видео. Все компоненты должны иметь подходящие права использования. Аренда вычислительных ресурсов допустима; использование чужого сервиса генерации видео под видом собственной системы — нет. Обучение фундаментальной модели с нуля не является обязательным требованием. Базовый вход — фотография товара. Если для достоверного показа необходимы дополнительные ракурсы, размеры или 3D-модель, система должна сообщить об этом. По одной фотографии нельзя молча придумывать скрытые элементы товара и выдавать их за подтверждённые. ПРОВЕРКА ПРОТОТИПА На первом этапе необходимо доказать работоспособность ключевого сценария с пляжем и взятием товара в руку. Затем проверить переносимость решения на другие товары и сцены. Предлагаемый набор пилота — не менее трёх итоговых роликов с разными товарами и минимум двумя сценами. Набор примеров и критерии приёмки согласуются до начала работ. Исполнитель фиксирует все попытки генерации, время, расходы и ручные доработки, а не только показывает лучшие результаты. РЕЗУЛЬТАТ РАБОТЫ Рабочий прототип с простым интерфейсом или API; исходный код собственной разработки; конфигурации и инструкция по развёртыванию; перечень моделей, лицензий и внешних зависимостей; тестовые ролики и отчёт по качеству, времени и себестоимости одного принятого ролика. Заказчик должен иметь возможность повторить процесс без ручной работы исполнителя в сторонних видеосервисах.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
07.10.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Нейротехнология және жасанды интеллектӨтінімдер саны
2
Привязка выполненных физических объёмов к BIM по сметам и актам с трассировкой до конечных элементов
Исследовать распознавание смет и актов выполненных работ и сопоставление их строк с конечными элементами BIM по зоне, виду работ и объёму. Создать прототип с двусторонней трассировкой: документ и его версия → строка → вид работ → ID элемента и версия модели. Для каждой связи сохранять количество, единицу измерения, статус выполнения и основание сопоставления. По строке документа выделять связанные элементы в 3D, а по элементу показывать исходные строки и учтённые объёмы. Поддержать связи «многие ко многим», частичное выполнение и историю корректировок документов и моделей.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
07.10.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Нейротехнология және жасанды интеллектӨтінімдер саны
3
Оцифровка базы знаний в требования и граф связей с помощью ИИ
Исследовать извлечение проверяемых требований из стандартов, регламентов, таблиц и схем. Создать прототип реестра с ID, источником, версией, владельцем, областью применения и способом проверки. ИИ должен предлагать связи с типовыми решениями и зависимыми требованиями, выявлять противоречия; публикация требований и связей выполняется после проверки экспертом.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
07.10.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Нейротехнология және жасанды интеллектӨтінімдер саны
2
Проверка проектных решений по корпоративным стандартам с помощью ИИ
Исследовать, какие требования корпоративных стандартов можно проверять по геометрии, параметрам и связям объектов BIM. Создать прототип, в котором ИИ интерпретирует требование, а утверждённые правила выполняют проверку. Для замечания показывать пункт стандарта, затронутые элементы и доказательство; при нехватке данных выдавать соответствующий статус.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
07.10.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Нейротехнология және жасанды интеллектӨтінімдер саны
3
Устойчивое ночное распознавание госномеров РК на въезде парковки: ИК-подсветка, засветка фарами, размытие
Цель — стабильно распознавать казахстанские госномера в тёмное время суток на въездах парковок, где установлены обычные IP-камеры видеонаблюдения, а не специализированные ANPR-камеры. Promat Parking — отечественная SaaS-платформа автоматизации парковок: камера распознаёт номер, система сверяет его со списками доступа и абонементами и открывает шлагбаум. Днём распознавание работает стабильно, ночью точность заметно падает, и въезд приходится открывать вручную. Ищем команду или специалиста, который доработает или разработает модуль распознавания (детекция номера, выбор лучшего кадра, предобработка изображения, OCR) и подберёт оптимальные настройки камеры и ИК-подсветки для ночного режима.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
05.10.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Интеллектуалды басқару жүйелеріӨтінімдер саны
7
Пптимизация скорости работы с электронной закупочной площадкой.
Компания участвует в закупках на электронных закупочных площадках. В отдельных процедурах существенное значение имеет скорость выполнения технических операций при подаче заявки. Цель проекта — провести технический аудит существующего процесса подачи заявки, определить основные узкие места, влияющие на время выполнения операций, и предложить архитектурные и программные решения для оптимизации процесса. Ищем специалиста с подтвержденным практическим опытом автоматизации процессов на электронных закупочных площадках, желательно с реализованными решениями в сфере государственных и/или квазигосударственных закупок Республики Казахстан.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
05.10.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Басқа технологиялық шешімдерӨтінімдер саны
2
Промышленный Тур в АО «АК Алтыналмас»
Astana Hub приглашает IT-компании и технологические команды принять участие в промышленном туре в АО «АК Алтыналмас». Участники посетят производственные объекты компании, увидят реальные процессы золотодобывающего предприятия и познакомятся с актуальными технологическими задачами индустрии. Дата - 25.09.2026 года.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
22.09.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Шығармашылық индустрия үшін басқа шешімдерӨтінімдер саны
21
Метод повышения разнообразия ответов больших языковых моделей
Разработать переносимый метод повышения разнообразия ответов больших языковых моделей при сохранении их качества и соответствия запросу пользователя. Решение должно работать с разными моделями и несколькими типами задач: от выбора вариантов из заданного множества до генерации идей, названий и коротких сюжетов. Формат решения - программный прототип, который применяет разработанный метод и позволяет сравнить результаты с исходным запросом без применения разработанного метода.
Шешімдерді қабылдау мерзімі
01.10.26 (қоса алғанда)
Таңдаулы жүйелер
Нейротехнология және жасанды интеллектӨтінімдер саны
6
