Интеллект, который остаётся у вас
Полный стек ИИ-компетенций: от локальных LLM и Edge AI до роя агентов и когнитивных систем. Всё работает на устройстве или в локальном периметре - без облака, без внешних API, без интернета.
Фундамент: софт, данные, модели
Всё, на чём держится локальный ИИ-стек - от промышленного кода внутри ПАК до суверенных LLM на собственной инфраструктуре.
Разработка ПО
Полный цикл: от прототипа алгоритма до промышленного кода, встроенного в ПАК. API, сервисы, интерфейсы оператора.
Векторные базы данных
Хранение и поиск по эмбеддингам: семантический поиск, RAG (Retrieval-Augmented Generation), работа с неструктурированными данными на локальном контуре.
Автономный ИИ
Модели, которые работают полностью на устройстве или в локальном периметре. Без облака, без внешних API, без интернета. Решение принимается на месте.
Локальные языковые модели (суверенные LLM)
Развёртывание и дообучение больших языковых моделей на собственной инфраструктуре. Данные не покидают периметр заказчика.
Управление жизненным циклом моделей (MLOps)
Версионирование, обучение, тестирование, развёртывание, мониторинг и обновление ИИ-моделей как непрерывный процесс.
Предсказать, а не отреагировать
Не "датчик сработал", а "через 72 часа будет отказ, вот причина". Аналитика на потоках данных и сигналах.
Предиктивная аналитика
Прогнозирование отказов, износа, аномалий на основе данных с датчиков и телеметрии.
Анализ временных рядов
Обработка потоковых данных: телеметрия, показания датчиков, логи оборудования. Выявление трендов, сезонности, скрытых паттернов.
Обнаружение аномалий
Автоматическое выявление нештатных ситуаций, которые не описаны в правилах. Без размеченных данных, на основе статистических и нейросетевых подходов.
Обработка сигналов
Акустика, вибрация, электромагнитные сигналы, телеметрия. Фильтрация, спектральный анализ, выделение признаков для последующего ИИ-анализа.
Видеть и понимать на борту
Зрение, звук и текст обрабатываются там, где возникают данные - без передачи видео и документов в облако.
Computer Vision (машинное зрение)
Обнаружение, классификация, сегментация, трекинг объектов в видеопотоке. Работа на борту ПАК, в реальном времени, без передачи видео в облако.
Мультимодальный анализ
Совместная обработка видео, звука, телеметрии и текстовых данных. Единая картина происходящего, а не разрозненные потоки.
Обработка естественного языка (NLP)
Анализ документов, извлечение сущностей, классификация текстов, голосовые интерфейсы. Локально, без внешних сервисов.
От сырых данных к работающей модели
Исследование, синтез, моделирование и объяснимость: данные превращаются в решения, которым можно доверять.
Data Science (дата-саентс)
Исследование данных, построение признаков, выбор и обучение моделей, валидация. От сырых данных - к работающей модели.
Синтез данных
Генерация обучающих выборок, когда реальных данных мало или они чувствительны. Аугментация, симуляция, синтетические датасеты.
Цифровые двойники
Виртуальные копии физических объектов и процессов. Моделирование сценариев, тестирование решений до внедрения на реальном оборудовании.
Объяснимый ИИ (XAI)
Не просто "модель решила", а "модель решила потому что". Прозрачность логики принятия решений для аудита, доверия и регуляторики.
Рой агентов вместо одного мозга
Множество ИИ-агентов на распределённых устройствах: локальные решения плюс глобальная оркестрация. 4-уровневая архитектура.
ИИ-агенты на основе реальных людей
Цифровые ассистенты, которые моделируют поведение, знания и стиль конкретного специалиста. Не абстрактный чат-бот, а "цифровой двойник эксперта".
Роевой интеллект и мультиагентные системы
Координация множества ИИ-агентов, работающих на распределённых устройствах. Локальные решения + глобальная оркестрация. 4-уровневая архитектура.
Системы поддержки принятия решений
ИИ не заменяет оператора, а даёт ему обоснованные рекомендации. Человек принимает финальное решение, система обеспечивает данные и варианты.
Автоматическое принятие решений
Для задач, где скорость критична и оператор не успевает: остановка конвейера при дефекте, переключение режимов, аварийное реагирование.
Стек, который не зависит от чужих облаков
Данные, обучение, инференс и хранение - внутри контролируемого периметра. Плюс защита самих моделей.
Суверенный ИИ
Весь стек (данные, обучение, инференс, хранение) находится в контролируемом периметре. Нет зависимости от зарубежных облаков, API и сервисов.
Защита моделей и данных
Устойчивость к состязательным атакам (adversarial robustness), контроль доступа к моделям, шифрование данных на всех этапах.
Федеративное обучение
Обучение моделей на данных нескольких участников без передачи самих данных в единый центр. Каждый узел хранит данные у себя.
Аудит и соответствие
Логирование всех решений ИИ, воспроизводимость результатов, документация для регуляторов и внутренней службы безопасности.
Живая система вместо статичной модели
Не просто "распознал объект", а "понял контекст, вспомнил предыдущий опыт, спрогнозировал развитие".
Нейро- и биосигналы
Обработка и интерпретация сигналов мозга, физиологических данных, биометрии. Интеграция в контур принятия решений.
Когнитивные архитектуры
Моделирование процессов восприятия, памяти, обучения и принятия решений.
Адаптивные системы
ИИ, который перестраивается под изменение среды, задачи, пользователя. Не статичная модель, а живая система.
Соберём ИИ-контур под вашу задачу
Расскажите о задаче - предложим архитектуру, модели и сроки. От локальной LLM до роя агентов на ваших устройствах.
Обсудить проект