Технологии

Мы создаем новые подходы и решения, а не просто «ML молотком» забиваем любые «Data гвозди»

Типы разработок

Все процессы создания технологических решений нашей лабораторией можно поделить на три основных типа:

  • Разработка системы анализа текстовой информации
  • Разработка чат-бота для создания дизайн-документа эксперимента
  • Разработка системы анализа научных статей
  • Разработка системы оптимизации рефолдинга белков

Таргетированные разработки

  • Разработка сильного ИИ (AGI)
  • Разработка системы картирования активности мозга
  • Создание лекарственных препаратов
  • Разработка систем оптимизации клонирования

Дополнительные технологии

  • СППР на базе ИИ и ЛАО
  • Нейроморфный вариант хранения данных для повышения качества работы рекомендательных систем

Основные технологии

Основные технологии

СППР на базе ИИ и ЛАО

Система поддержки принятия решений на базе искусственного интеллекта и лексико-ассоциативного отпечатка личности

Введение

Определенным образом обработав написанный человеком текст, можно создать подобие цифрового отпечатка личности. Данный вид агрегации информации можно использовать для решения задач сравнения различных характеристик людей.

Основные проблематики

  1. Подбор персонала
  2. Определение потенции вертикального роста и горизонтального перехода сотрудников
  3. Определение и оценка хард и софт скиллов специалиста
  4. Выявление вовлеченности в ту или иную тематику/проблематику в рамках рабочего процесса

Решение

Созданная нашей командой технология
(СППР на базе ИИ и ЛАО), позволяет анализировать текстовые данные полученные в рамках тематического анкетирования сотрудников организации.

Результатом анализа, основанного на сравнении сотрудников, являются определение характеристик,
схожести и различий анкетируемых, что, в свою очередь, позволяет как проводить глубокую оценку сотрудника (способности, потенциал, вовлеченность), так и применять рекомендательные алгоритмы для решения определенных задач (найм, рост и переход).

Подробное описание

Научным ядром данной системы является суммарный результат собственных исследований по теме «Корреляция личности и языка индивида», основанных на рабочей гипотезе: «Рассматривая бинарный генезис личности, где часть обусловлена биологической предрасположенностью, а часть накопленным индивидом опытом, последняя, должна отражаться в хранении лексем и связывающих их ассоциаций в памяти, и в их определенном использовании в речи».

Выбор речи как основного источника информации, обусловлен тем, что она является самым интерпретируемым на данный момент вариантом выходных данных генерируемых работой головного мозга. .

Разработанная технология лексико-ассоциативного отпечатка личности (ЛАО) позволяет по тексту создавать нейроморфное графовое представление хранения лексем и смыслов, связанных определенными весами (данное представление является индивидуальным для каждого человека). Анализируя полученные данные алгоритмами искусственного интеллекта, можно проводить различные сравнения, необходимые для соответствующих оценок и рекомендаций.

Подробное описание технологии

Основное направление технологии:

Human Resources

Нейроморфный вариант хранения данных для повышения качества работы рекомендательных систем

Введение

В данный момент существует несколько устоявшихся подходов к формированию рекомендаций алгоритмами рекомендательных систем. Как и большая часть алгоритмов искусственного интеллекта, данные системы работают с устоявшимися типами данных, представленных в том или ином табличном виде.

Основные проблематики

  1. Повышение качества работы рекомендательных систем
  2. Разреженность данных
  3. «Холодный старт»

Решение

Нейроморфное графовое представление объектов рекомендаций — разработка нашей лаборатории, позволяющая проводить специфичную аналитику основанную как на предмете рекомендации (item-based), так и на на пользователях (user-based). Данный вариант хранения данных является крайне гибким, и способным решать проблемы разреженности данных, холодного старта, а также значительно снизить ресурсозатратность перерасчета расстояний.

Основное направление технологии:

Рекомендательные системы
Дополнительные технологии

Разработка системы картирования сегментов активности мозга

Различные способы получения коннектома индивида.

Разработка сильного ИИ (AGI)

Без комментариев.

Создание противоопухолевых и иных лекарственных препаратов на базе моноклональных антител

Лечение онкологических и иных заболеваний, таргетная терапия.
Оптимизация дизайнов эксперимента,
создание дизайн-документов эксперимента.

Разработка систем оптимизации клонирования, предикта и анализа трехмерных структур белков

Таргетированные разработки
Анализ и агрегация данных из научных статей.

Разработка системы анализа
научных статей

Решение задачи подбора условий для рефолдинга белков с помощью ИИ.

Разработка системы оптимизации рефолдинга белков

Анализ и агрегация данных из текста, выявление смыслов, оценка тональности, формирование выводов.

Разработка системы анализа текстовой информации и всего соответствующего пайплайна

Создание и ведение документации, работа с различными типами файлов, формирование отчетов.

Разработка чат-бота для создания дизайн-документа эксперимента и его ведения