Команда Dragons

Персонализированная рекомендательная система по сервисам Москвы для стартапов

Сайт для подбора полезных сервисов, для стартапов из Москвы, ключевой особенностью которого является подбор, на основе Искусственного Интеллекта, с использованием машинного обучения и такого подхода, как "многорукие нейронные бандиты". Машинное обучение позволяет созданной системе постоянно совершенствоваться, на основе предыдущего подбора, таким образом повышать качество подбора, для следующих запросов.

Команда Silk road

Решение для распознавания и разметки пешеходных маршрутов

Вэб-интерфейс для автоматизированного поиска протоптанных тропинок на фотоснимках поверхности земли, полученных с дрона. За время проведения конкурса успела создала удобный и понятный интерфейс, для которого не нужно специальное обучение, каждый пользователь самостоятельно может загрузить фотографию и получить результат со скоростью обработки 1 гектар земли за 1 секунду.

Команда laugh-most-late-coat-not-deterministic

Рекомендательная система для пользователей московских библиотек

Решение для полного цикла взаимодействий пользователя с рекомендательной системой. Продукт позволяет получить рекомендации как для пользователей с историей, так и для новых читателей. Команда разработала несколько архитектур рекомендательных систем, сравнила их на тестовых данных и выбрали лучшую модель. При этом выбранная модель способна быстро учитывать изменения в интересах пользователя.

Команда SpatialTeam

Интерактивная карта экологического мониторинга

Интерактивная карта экологического мониторинга для Москв, которая решает несколько задач. Во-первых, протестировано несколько алгоритмов машинного обучения для составления прогнозов концентраций загрязняющих атмосферу веществ, и выбран алгоритм RandomForestRegressor. Модель способна давать прогноз на произвольную дату при наличии на неё метеопрогноза. Выполнена оценка влияния каждого метеопараметра на точность прогноза. Во-вторых, команда предложила метод моделирования распределения загрязнения по территории города с учетом подстилающей поверхности, фактических и прогнозных данных станций мониторинга, направления и скорости ветра. В-третьих, представлены технологические решения по обработке, хранению и визуализации данных в картографическом веб-приложении.

Команда asa

Интерактивная карта для размещения спортивной инфраструктуры

Веб-приложение для оценки и развития городской спортивной инфраструктуры на основе пространственного и количественного анализа с использованием метода картографической визуализации. Решение учитывает городской ландшафт, улично-дорожную сеть, плотность населения, а также существующую обеспеченность населения города спортивными зонами. При разработке был использован наглядный метод картографической визуализации на основе регулярной сетки в виде гексагонов (правильных шестиугольников). Предлагаемые аналитические инструменты помогут пользователям эффективно и точно давать оценку различным городским территориям по критерию необходимости оснащения их новыми спортивными объектами.

Команда spatialband

Рекомендательный сервис по размещению городской или частной социальной инфраструктуры

Решение по рекомендации места строительства новой школы, основе которого лежит геоинформационный анализ, позволяющий строить оценки и рекомендации, опираясь на открытые пространственно-временные данные в цифровой форме. Центральным показателем сервиса является потенциал строительства, показывающий не только рекомендуемые места для строительства, но также и необходимое количество мест в будущей школе. Рекомендация опирается на прогнозную модель спроса, которая учитывает существующие школы и современное количество школьников, а также рост этого количества в связи с вводом нового коммерческого жилья и программой реновации в ближайшие годы. Определить оптимальное место для строительства новой школы поможет наглядная карта и специальная панель фильтров, позволяющая гибко настраивать отображение модели.

Команда KEKDATA

Сервис для поиска пропавших животных

Сервис по поиску пропавших домашних животных (собак) по камерам города Москвы. С помощью этого сервиса любой человек, зная параметры своего питомца, может произвести оптимизированный поиск своего любимца. Поиск производится по таким параметрам, как порода, цвет и длина хвоста, однако легко расширяется на произвольное число атрибутов. Внутри сервиса пользователь также может узнать адрес, по которому был замечен его питомец, телефоны ближайших ОВД и кадры, на которых зафиксировано появление питомца. Особенностями сервиса являются современные алгоритмы искусственного интеллекта, тщательно настроенные для решения задач машинного зрения в контексте поиска пропавших питомцев.

Команда k0b1x

Система автопротоколирования конференций в онлайн режиме

Сервис, позволяющий на основе видео- и аудиозаписей совещаний, конференций и других подобных событий, формировать протоколы, стенограммы, аннотации и прочие документы. Сегодня разработка уже умеет транскрибировать текст из записи, выделять ключевые моменты в тексте, тегировать его, строить стенограммы и протоколы, рассылать полученные документы пользователям на электронную почту и в мессенджер. В ближайшем развитии сервис может стать полноценной площадкой для проведения онлайн-мероприятий, где можно будет формировать стенограммы событий по ролям, а также появится бот для подключения с skype для формирования протоколов и стенограмм «на лету».

Команда mamkins data dudes

Рекомендательная система новостей для пользователей mos.ru и приложения «Моя Москва»

Рекомендательная система новостей на основе машинного обучения модели для поиска похожих по поведению пользователей. Модель состоит из 3х частей: алгоритма для автоматической разметки контента по его тематике, подбора материалов для пользователей сайта за счет выявления похожих пользователей и создания рекомендаций для новых пользователей, основанные на популярности и актуальности контента. Особенностью подбора данных для обучения модели является учет актуальности материалов, так как это является важной спецификой новостей. Чем старше становится новость, тем она менее востребована. Этот критерий на тестовых данных дает наилучшие результаты по точности подбора рекомендаций.

Команда PPnP.me

Сервис «Локатор» помогает предпринимателям выбрать место для открытия бизнеса. Анализ данных, учитывающих опыт предпринимателей, инфраструктуру и план развития Москвы, позволяет получить подборку наиболее подходящих точек для запуска нового проекта с обоснованием их выбора. Сервис экономит время предпринимателей, снижает риски при открытии нового дела.

Департамент информационных технологий города Москвы

Разработка сервиса поддержки предпринимателей «Легкий Старт»

Команда meteora

Разработка электронной базы животных без владельцев

Департамента жилищно-коммунального хозяйства города Москвы

Приложение представляет собой единую базу данных учета животных без владельцев, позволяющую людям находить питомцев, которым они смогут помочь, став их хозяевами. Данные о животных передаются во внешние информационные системы за счет API-интерфейса. Также приложение упрощает документооборот для сотрудников приютов и сокращает процесс передачи животных в руки новых владельцев.

Команда aibolit

Разработка инструмента оценки качества работы алгоритмов разметки медицинских изображений

Департамент здравоохранения города Москвы (ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ»)

Интеллектуальная система определения качества разметки медицинского изображения, которая позволяет фильтровать некорректно выполненные изображения, добавлять разметку, выявлять зоны интереса на изображениях, а также оценивать качество выполненной алгоритмической разметки.

Команда DEV Labs

Автоматизированный анализ архивов фото- и скан-копий технических и контрактных документов

Государственная инспекция по контролю за использованием объектов недвижимости города Москвы

Веб-платформа для автоматической обработки фото- и скан-копий технических и контрактных документов при помощи технологий ИИ. Платформа позволяет проводить оцифровку документов при помощи алгоритмов обработки естественного языка и компьютерного зрения, формировать классификацию документов и осуществлять распознавание основных полей договора и их значений

Команда MSUBigData

Разработка умного правового помощника для предпринимателей

Департамент предпринимательства и инновационного развития города Москвы

Умный правовой помощник, который распознает обращение предпринимателя, подбирает необходимые документы и автоматически готовит предзаполненную форму заявления для обращения в Росреестр. Позволяет ускорить процесс получения правовой помощи предпринимателями на основе масштабируемого веб-приложения с UX дизайном.

Команда Empty

Формирование интерактивной карты комплексного благоустройства города Москвы

Главное контрольное управление города Москвы

Система автоматизации деятельности сотрудников Главного контрольного управления помогает оценить состояние объектов улично-дорожной сети во время проведения выездных проверок. Полученное решение формирует интерактивную карту благоустройства города Москвы, которая позволяет оптимизировать процесс оценки объектов и сэкономить время сотрудников Главного контрольного управления. Руководители организации получают инструменты контроля общего процесса выполнения работ и каждого сотрудника в отдельности

Команда 100-летие МГСУ

Система предупреждения несчастных случаев и учета рабочего времени на строительной площадке

Департамент строительства города Москвы

Мобильное приложение, позволяющее в режиме реального времени автоматически отслеживать местонахождение рабочих на объекте строительства, оценивать их текущую занятость, а также вести табель учета рабочего времени и происходящих инцидентов

Команда cocki

Разработка рекомендательного сервиса по контенту и активностям учреждений культуры

Департамент культуры города Москвы

Платформа, где пользователь увидит готовые рекомендации, разбитые по трем культурным группам: книги, досуговые центры и мероприятия, для уже зарегистрированного пользователя они будут точнее. Пользователь может улучшить рекомендации сервиса, отмечая понравившиеся цитаты из книг, отобранные с помощью рейтинга коммьюнити.

Команда kreoteam

Разработка виртуальной лаборатории по программированию «Мой код»

Департамент образования и науки города Москвы

Построено на сервисной архитектуре для поддержки масштабируемости. Создана поддержка системы учбеных классов с возможностью публикации материалов. Безопасность тестирования за счёт запуска программного кода в изолированном окружении. Удобный и понятный интерфейс, ориентированный на разные группы пользователей.

Команда YetiCrab

Разработка модуля интерактивной карты метро города Москвы с возможностью построения маршрута для мобильного приложения iOS и Android

Департамент транспорта и развития дорожно-транспортной инфраструктуры города Москвы

Разработан кроссплатформенный модуль для мобильных приложений на платформах iOS/Android, умеющий искать и строить насколько вариантов маршрута, отображать их в текстовом виде и на схеме метро