R&D исследованияи НИОКР
Заказные научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы в области искусственного интеллекта
Направления
Виды исследований
Проводим комплексные исследования и разработки в области ИИ
Научно-исследовательские работы (НИР)
Проведение фундаментальных и прикладных исследований в области искусственного интеллекта и машинного обучения
- Исследование новых архитектур нейросетей
- Разработка оригинальных алгоритмов
- Научное обоснование технических решений
- Публикация результатов в научных журналах
Опытно-конструкторские работы (ОКР)
Создание прототипов и опытных образцов на основе разработанных решений и алгоритмов
- Разработка и создание прототипов
- Тестирование и оптимизация алгоритмов
- Подготовка технической документации
- Интеграция в существующие системы
AI R&D
Комплексные исследования и разработки в области искусственного интеллекта под конкретные задачи заказчика
- Анализ передовых исследований
- Адаптация state-of-the-art решений
- Разработка собственных моделей и подходов
- Интеграция с инфраструктурой заказчика
Почему выбирают нас
Медицинский AI
Опыт в области компьютерного зрения для медицинской диагностики: анализ снимков сетчатки, МРТ позвоночника, маммография
Международные консорциумы
Работаем совместно со Sber AI Lab, МФТИ, ВШЭ, Сколтех. Публикуемся в рецензируемых журналах Q1
Прикладные результаты
Исследования завершаются внедрёнными системами, зарегистрированными патентами и публикациями с верифицированными метриками
Полный цикл
От постановки задачи и сбора данных до обученной модели, технического отчёта и научной статьи
Процесс
Как мы работаем
Анализ задачи
Погружаемся в вашу проблему, изучаем контекст и определяем цели исследования
Планирование
Разрабатываем план исследований, определяем методы и сроки выполнения работ
Проведение исследований
Выполняем исследования, разрабатываем и тестируем решения
Внедрение и поддержка
Помогаем внедрить результаты, обеспечиваем техническую поддержку
Реализованный проект
НИР: предсказание патологий по снимкам сетчатки глаза
2024–2026 · Партнёры: Sber AI Lab, МФТИ, ВШЭ, Сколтех, АСПЕКТУМ
Разработан фреймворк мультипатологической оценки риска на основе изображений глазного дна. Использована архитектура CAFormer B36, метод pseudo-patient grouping для предотвращения утечки данных между пациентами. Клиническая валидация на 68 случаях показала точность 64.7%. Результаты опубликованы в Frontiers in Medicine (Q1).
Ещё направления
Другие R&D проекты
МРТ позвоночника
AI-система SCAI для анализа спинальных МРТ: сегментация позвонков, выявление грыж, определение углов Кобба. Точность 80%+. Зарегистрирована в Роспатенте (№ 2026610493).
ЭКО и репродуктология
ML-модели для прогнозирования исходов ВРТ на основе клинических и эмбриологических данных. 3 статьи в журнале «Акушерство и гинекология» совместно с НМИЦ АГП им. Кулакова.
Blockchain & Web3
Исследования в области обнаружения мошеннических токенов, оптимизации пропускной способности блокчейна и NFT-аналитики. Публикации в IEEE, Elsevier, arXiv.
Научные публикации
Результаты наших исследований публикуются в ведущих рецензируемых журналах
Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening
Vasilev R., Savchenko A., Blinov P., Svetina T., Kudin S., Romanenko N., Sarana Y., Khizhnyak G., Demchinsky A., Shcheglova T.
Frontiers in Medicine, 2026
DOI: 10.3389/fmed.2026.1778404
Стоимость
Ориентировочные цены
Точная стоимость определяется после обсуждения задачи и формирования ТЗ
НИР
Фундаментальное или прикладное исследование с техническим отчётом
ОКР
Разработка прототипа или опытного образца на основе исследований
AI R&D
Комплексный проект: исследование + разработка + внедрение
Готовы к сотрудничеству?
Обсудите ваш проект исследования или разработки