Нейросеть помогает выявлять признаки spina bifida при УЗИ
Разработана нейросеть, помогающая врачам выявлять признаки spina bifida при УЗИ.
Система помогает выявлять признаки заболевания на ранних сроках беременности.
Как компании внедряют искусственный интеллект в производственные процессы и оказание услуг. Кейсы автоматизации операций и помощи специалистам: что изменилось в работе, какие решения применили и какой результат опубликован.
Кейсов внедрения: 436.
Разработана нейросеть, помогающая врачам выявлять признаки spina bifida при УЗИ.
Система помогает выявлять признаки заболевания на ранних сроках беременности.
Система анализирует стоматологические рентгеновские томограммы и подсвечивает участки с отклонениями от нормы или возможным неправильным лечением.
Врач проверяет отмеченные системой участки и принимает окончательное решение.
Встроенная в аппарат картирования кожи система выделяет образования высокого риска и элементы, подозрительные на меланому.
Врач особенно внимательно изучает отмеченные системой элементы.
Система передаёт сведения о направлениях пациентов на приборы КТ и МРТ, а результаты диагностики возвращает в электронную медицинскую карту.
Врач может выполнять измерения отдельных костей на рентгенограмме для выявления возможных проблем.
Компания внедрила ПО Vmx SILA: LSI, которое с помощью видеоаналитики, ИИ и трекинга отслеживает перемещение животных и считает поголовье свиней.
Точность подсчёта свиней превышает 99%.
Система с ИИ и видеоаналитикой визуально контролирует сахарную свёклу в открытом кузове грузовика и направляет сырьё на хранение или переработку.
Достоверность решений превышает 90%, тогда как для ручной приёмки источник приводит 60–70%.
ML-система объединяет геномные данные, рацион и условия содержания и рассчитывает племенную ценность животного для прогноза признаков потомства.
К концу 2024 года система работала с голштинской и айрширской породами; оценку можно проводить уже на этапе генотипирования.
Клиника начала использовать Botkin.AI для проверки КТ-исследований грудной клетки.
За четыре месяца обработано более 9 000 снимков; на 139 снимках выявлены признаки образований, найденные нейросетью опухоли подтверждены врачами.
Комплекс распознавания и проверки подлинности документов применяется в автогейтах Шереметьево.
Количественный эффект не раскрыт.
Комплекс распознавания и проверки подлинности документов применяется нотариусами в России.
Количественный эффект не раскрыт.
Комплекс распознавания и проверки подлинности документов применяется при выдаче электронной подписи в ФНС России.
Количественный эффект не раскрыт.
Машинное обучение и математическое моделирование применяются для оптимизации параметров технологического процесса и масштабирования.
Количественный эффект отдельного процесса не раскрыт.
Система анализирует данные с тысяч производственных датчиков и выявляет аномалии, способные привести к инцидентам.
Количественный эффект не раскрыт.
Нейросетевой детектор интегрирован в действующую систему «Фотоскан» для автоматического обнаружения дефектов поверхности ленты и передачи их параметров.
Система различает виды дефектов с точностью до 95%; исключены ложные срабатывания на стыки и сдвиги.
В производственный процесс контроля качества минеральных удобрений применено компьютерное зрение на основе алгоритмов искусственного интеллекта: система распознаёт гранулометрический состав и анализирует характеристики покрытия гранул.
На основе распознавания гранулометрического состава и покрытия гранул делают выводы о качестве удобрений; количественный эффект не раскрыт.
Агродроны вносят минеральные удобрения и средства защиты растений по картам, сформированным из данных агронаблюдений и спутниковых снимков.
При сравнении с традиционной пилотируемой авиацией заявлена окупаемость менее года.
Умные колонки Sber полностью переведены под управление большой языковой модели GigaChat 2.0.
Колонки поддерживают продолжительные разговоры на естественном языке.
Машинное зрение анализирует здоровье, развитие, воспроизводство и другие показатели птицы и крупного рогатого скота.
Система сигнализирует о проблемах и достижении плановых параметров, а цифровой двойник помогает оценивать изменения в кормлении и уходе.
ИИ анализирует анкеты и поведение предпринимателей и подбирает им полезное деловое окружение для обмена опытом и развития.
Эффект использования не раскрыт.
Внедряются системы автоматизации бурения, включая роботизированные установки и AI для управления процессом.
Повысилась точность выполнения операций; затраты на бурение снизились на 12%.
Генеративный ИИ редактирует изображения, меняет фон, добавляет детали, улучшает качество и создаёт контент для карточек товаров по требованиям маркетплейсов.
Эффект использования не раскрыт.
AI ONE! мониторит качество преподавания и вовлечённость учеников; ИИ также выявляет тренды, прогнозирует успеваемость и помогает адаптировать программы.
Заявлены улучшение методик обучения и более персонализированный подход.
ИИ в режиме реального времени отслеживает отклонения от заданных параметров рецептур и процесса приготовления.
Генеральный директор сети заявила о повышении точности контроля.
ИИ контролирует стандарты сервиса, а система при приёме заказа автоматически направляет его на кухню.
Заявлены ускорение приготовления блюд и сокращение времени обслуживания.
Система оптимизирует расписание и распределение нагрузки в учебных заведениях.
Количественный эффект не раскрыт.
Внедрено индивидуально разработанное ПО для автоматического определения дефектов сварного шва и их координат.
Система фотографирует дефекты и формирует отчёт в реальном времени; заявлено исключение человеческого фактора.
В порту Владивостока ИИ отслеживает людей, транспорт и контейнерные операции. Охрана и диспетчеры получают уведомления о нарушениях доступа, превышении времени операций и опасных ситуациях.
Контроль контейнерных операций и инцидентов объединён в действующей системе видеонаблюдения. Изменение времени обработки контейнеров не раскрыто.
Машинное зрение определяет долю алмазоносной руды в общей массе.
Количественный эффект не раскрыт.
ИИ анализирует влияние параметров оборудования на техногенную повреждаемость алмазов.
Заявлена цель минимизировать повреждения; фактический эффект не раскрыт.
После компьютерной томографии снимки отправляют в Diagnocat. Нейросеть выделяет проблемные зоны и формирует отчёт по зубам; врач интерпретирует результаты и обсуждает их с пациентом.
По данным клиники, анализ снимков занимает 5–7 минут. Сравнение с длительностью ручного анализа не раскрыто.