Технологические задачи
Модуль Технологические задачи - это задачи, связанные с разработкой, внедрением и совершенствованием новых технологий, продуктов и процессов.
Если у вас есть потребность по разработке, внедрению и другие спросы вы можете разместить информацию ниже.
Цифровой поставщик для промышленности
Цель проекта: разрешение кадрового кризиса и нехватки опыта у специалистов на промышленных предприятиях. Снижение высоких затрат на обслуживание и обеспечение техническим оборудованием, которое ведут миллионы людей, за счет длительной адаптации молодых инженеров. Описание проекта: создание ИИ-платформы PromBilimDala - "Цифровые инновации для промышленности". Платформа включает в себя несколько ключевых функций: ИИ - это цифровой помощник: он защищает и улучшает знания лучших экспертов и производственные практики. Технология искусственного интеллекта-переводчика: обеспечивает переход между русским и казахским языками (RU и KZ). Компьютерное зрение: основные моменты для профессионалов. Система работает на трех языках, полностью адаптирована к стандарту Республики Казахстан и предусматривает снижение стоимости на 25-40% от общей суммы в течение 60 дней.
Прием решений до
08.01.26 (включительно)
Область задачи
Нейротехнологии и искусственный интеллектКоличество заявок
5
Автоматизация складского хозяйства
Цель проекта — разработка и прототипирование модуля извлечения корзин для роботов EcomRobotics с выбором оптимального механизма из двух вариантов: 1) вакуумные присоски (пневматические, 4 шт. диаметром 75-150 мм, сила 100-200 кг); 2) механические зацепы (сервоприводные крюки для корзин с зоной зацепа или ручками, сила 200+ кг). Модуль интегрируется с манипулятором робота, тестируется на 1000 циклах в условиях склада (10-40°C, 40-80% влажности)
Прием решений до
08.01.26 (включительно)
Область задачи
Технологии в транспорте и логистикеКоличество заявок
1
Brand Pulse
Цель проекта Разработка, кастомизация, внедрение и предоставление доступа к масштабируемой SaaS-платформе на базе искусственного интеллекта для комплексного мониторинга социальных сетей и средств массовой информации, анализа тональности сообщений. Описание задачи Проект включает в себя создание и обслуживание системы, состоящей из следующих функциональных блоков и возможностей: Мониторинг источников: Автоматический сбор данных из социальных сетей (Instagram, TikTok, Telegram, VK, YouTube, Facebook, X/Twitter, Threads) и онлайн-СМИ (через RSS и HTML-парсинг). ИИ-аналитика (AI Core): Использование моделей машинного обучения для: * Обработки естественного языка (NLP): определение языка, тональности (позитив/негатив/нейтраль) и классификация тем. * Компьютерного зрения (CV): обнаружение логотипов и продукции брендов на изображениях и видео. * OCR и транскрибации: извлечение текста из изображений и перевод речи в текст из аудио/видео контента. Анализ конкурентов: Сравнительный анализ упоминаний бренда Заказчика и брендов-конкурентов, включая анализ доли голоса (Share of Voice), тональности и активности инфлюенсеров. Визуализация и отчетность: Предоставление веб-дашборда для аналитики в реальном времени, генерация автоматических ежедневных сводок и текстовых резюме с инсайтами. Оперативные уведомления: Интеграция с Telegram-ботом для отправки алертов о критических событиях (всплесках активности или негатива) и регулярных отчетов. Услуги внедрения: Адаптация платформы под бизнес-требования, настройка, интеграция, обучение команды и техническая поддержка согласно SLA.
Прием решений до
08.01.26 (включительно)
Область задачи
Нейротехнологии и искусственный интеллектКоличество заявок
4
Модуль мониторинга качества разработки (Quality Radar)
Разработать аналитический модуль, обеспечивающий непрерывный мониторинг качества программной разработки на уровне кода, модулей, сервисов и команд. Модуль должен автоматически собирать и анализировать данные из систем управления задачами и кодом (Git, Jira, ClickUp, CI/CD, системы баг-трекинга), включая историю дефектов, повторяемость ошибок, частоту регрессий, плотность изменений, сложность кода, количество правок после релиза и стабильность компонентов. На основе совокупного анализа система должна выявлять слабые и нестабильные участки, определять зоны повышенного риска, формировать рейтинги качества компонентов и команд, а также предоставлять рекомендации по приоритизации технического долга и улучшению качества.
Прием решений до
08.01.26 (включительно)
Область задачи
Интеллектуальные системы управленияКоличество заявок
3
Контроль охраны, патрулирование территории и контроль транспорта
Контроль охраны и патрулирование территории Система контроля работы охраны по RFID или iButton меткам: • Маршруты патрулей прописываются в ПО; • Каждая контрольная точка оснащается меткой; • Охранник при обходе отмечается считывателем; • Если точка не пройдена вовремя — тревога. Система электронных пропусков автоматически фиксирует каждый въезд и выезд транспорта. Камера определяет номер машины, сверяет его с базой, и, если разрешение есть — открывает шлагбаум. Все данные — время, водитель, цель визита — сохраняются.
Прием решений до
08.01.26 (включительно)
Область задачи
Промышленная безопасностьКоличество заявок
1
Разработка информационно-аналитической системы для оптимизации энергопотребления энергоёмких производственных процессов
Цель проекта ̶ создать программную систему, которая обеспечивает повышение энергоэффективности производственных процессов за счёт автоматизированного сбора данных, расчётов ключевых параметров, прогнозирования потребления энергии и выдачи рекомендаций по оптимальным режимам работы оборудования. Разрабатываемая система должна включать модули интеграции данных, машинного обучения, анализа и визуализации. Система обеспечивает расчёт фактических показателей энергоэффективности, моделирование энергопотребления при различных режимах, автоматическое формирование рекомендаций, контроль параметров в режиме реального времени и предоставление аналитической информации пользователю в удобной форме. Проект предусматривает внедрение архитектуры, включающей подсистемы сбора и нормализации данных, прогнозирования, оптимизации, расчётов, визуализации, аналитики, отчётности и администрирования. Система должна поддерживать постоянное переобучение моделей для повышения точности прогнозов и эффективности рекомендаций.
Прием решений до
07.01.26 (включительно)
Область задачи
Обработка и преобразование информацииКоличество заявок
5
Интеграция core banking системы с национальной платёжной системой Узбекистана
Компания Increase Technology реализует международные финтех-проекты в странах Центральной Азии. В рамках расширения присутствия в Узбекистане требуется проработка и реализация интеграции core banking системы с национальной платёжной инфраструктурой страны. Задача включает анализ архитектуры платёжной системы Узбекистана, проработку API-интеграций, требований по безопасности, соответствие локальному регулированию, а также проектирование потоков платежей для B2C и B2B сценариев.
Прием решений до
07.01.26 (включительно)
Область задачи
Обработка и преобразование информацииКоличество заявок
3
AI-модуль персонализированной шахматной траектории обучения (Adaptive Chess Coach)
Проект направлен на создание AI-наставника, который анализирует игровые данные шахматиста (партии, тактические задачи, рейтинговую динамику) и формирует индивидуальный план тренировок. ИИ использует рекомендательные алгоритмы и обучение на исторических данных игроков, автоматически предлагая задания, темы и партии, максимально соответствующие текущему уровню и целям ученика.
Прием решений до
07.01.26 (включительно)
Область задачи
Нейротехнологии и искусственный интеллектКоличество заявок
3
AI-анализ партий и игровых ошибок шахматистов (Smart Game Analyzer)
Модуль предназначен для интеллектуального анализа PGN-партий шахматистов на платформе. Система использует машинное обучение и анализ больших массивов партий для выявления типичных ошибок, слабых стадий игры (дебют, миттельшпиль, эндшпиль), а также повторяющихся стратегических проблем. ИИ формирует персонализированные отчёты и рекомендации для игроков и тренеров.
Прием решений до
07.01.26 (включительно)
Область задачи
Нейротехнологии и искусственный интеллектКоличество заявок
2
AI-модуль генерации и адаптации учебных заданий (Adaptive Task Generator)
Проект направлен на разработку AI-модуля, который автоматически генерирует учебные задания и адаптирует их сложность на основе истории обучения студента. Модуль использует NLP и ML-модели для анализа ошибок, успешных решений и скорости выполнения, формируя персонализированные задания, подсказки и дополнительные упражнения. Система обучается на данных платформы и постоянно улучшает качество рекомендаций.
Прием решений до
07.01.26 (включительно)
Область задачи
Нейротехнологии и искусственный интеллектКоличество заявок
3
