Модель работает в лаборатории, но не в поле
Точность падает на реальных кадрах: освещение, шум, ракурсы и редкие классы ломают пайплайн, обученный на чистом датасете.
Computer Vision и edge-AI для реальных производственных задач
Разрабатываем системы компьютерного зрения и AI, которые работают на устройстве и в проде, а не только в ноутбуке исследователя:
- детекция и сегментация
- defect detection
- edge inference
- multimodal AI
- локальная аналитика
Из наших проектов
¶ Боли клиента
¶ Что делаем мы03 направлений
Что мы проектируем
Мы доводим AI от гипотезы до стабильной работы в реальной среде.
01 / 03
Системы компьютерного зрения
Детекция объектов, сегментация и трекинг для контроля качества, безопасности и анализа поведения систем.
- object detection
- сегментация
- трекинг
- defect detection
- OCR и анализ сцен
02 / 03
Edge AI и инференс на устройстве
Оптимизируем и разворачиваем модели прямо на embedded-железе — без облака и задержек.
- ONNX, TFLite, TensorRT
- квантизация и прунинг
- инференс в реальном времени
- локальная аналитика
03 / 03
Прикладной R&D и оптимизация
Обучаем модели на закрытых и малых выборках, проводим эксперименты и domain adaptation под вашу задачу.
- обучение на малых данных
- domain adaptation
- оптимизационные алгоритмы
- генеративные методы
¶ Как мы работаем06 шагов
ML-Ready Engineering
- 01Этап
Постановка и метрики
Формализуем задачу, метрики качества и бизнес-эффект.
- 02Этап
Данные и разметка
Собираем, чистим и размечаем данные, строим пайплайн разметки.
- 03Этап
Обучение и эксперименты
Базовая модель, итерации, сравнение архитектур.
- 04Этап
Оптимизация под железо
Квантизация и конвертация под целевое edge-устройство.
- 05Этап
Deployment
Интегрируем модель в продукт и инфраструктуру.
- 06Этап
MLOps
Мониторинг качества в проде, retraining, A/B-тесты.
¶ Кейсы03 проектов
87%
Система обнаружения аномалий
Мультимодальная модель анализа авиационных неисправностей
Особенность проектаРедкие классы и работа на зашумлённых реальных данных.
9 мес
Робот-скалолаз
Робот с магнитной адгезией для диагностики поверхностей
Особенность проектаИнференс на устройстве в физически сложной среде.
91%
Eye-tracking система
Система управления устройствами через отслеживание взгляда
Особенность проектаReal-time трекинг при ограниченных ресурсах.
¶ Для кого наше решениеГде применяются наши модели
Производство
Контроль качества, defect detection
Безопасность
Видеоаналитика и мониторинг
Робототехника
Зрение и навигация устройств
R&D-лаборатории
Прикладные исследования с результатом
¶ Почему bonsaiПочему с нами берут AI в прод
01
Edge-first
Проектируем модели под реальное железо, а не только под GPU-сервер.
02
Данные под задачу
Строим разметку и обучение даже при малых и закрытых датасетах.
03
Инженерия, а не демо
Доводим модель до стабильной работы 24/7, а не до красивого прототипа.
04
Full-stack ML
От сбора данных до деплоя и MLOps в одной команде.
Оценить вашу AI-задачу
Проведём технический разбор задачи:
- —оценим реалистичность метрик
- —проверим достаточность данных
- —подберём архитектуру и железо
- —сформируем оценку сроков и стоимости
¶ Что мы делаем ещё06 направлений