Как мы внедряли нейросети в андроид-смартфон и повышали эффективность работы калийного рудника

ML и AI в производственных компаниях

Python
Мобильные приложения / другое
Machine Learning
Рекомендации / ML
ML

Доклад принят в программу конференции

Целевая аудитория

Computer Vision-разработчики, Data Scientist'ы, архитекторы и технические лидеры команд разработки компьютерного зрения.

Тезисы

Расскажу о программно-аппаратном комплексе «Минералогия», который является разработкой ЦТиП для повышения эффективности развития калийного рудника. ПАК представляет собой платформенное решение, где android-приложение-сканер с on-device-рекомендательными ИИ-алгоритмами совместно с высокоточными серверными вычислениями формирует единую систему предиктивной аналитики. Доклад будет про этапы разработки, реализацию данного продукта и трудности, с которыми мы столкнулись на этом пути.

ПАК «Минералогия» — это решение для онлайн-анализа горных пород, позволяющее без привлечения профильных экспертов и ручного труда получать оперативные данные о компонентном составе руды. Просто отсканировав стенку шахты с помощью мобильного приложения, работник рудника сразу видит на экране процентное содержание компонентов и рекомендации по дальнейшей разработке участка. Внедрение ПАК «Минералогия» позволило сократить время на анализ данных на 30%, увеличить выход полезного продукта и оптимизировать технологические параметры по всей производственной цепочке. Это инновационное решение, основанное на алгоритмах машинного обучения, позволяет повысить эффективность добычи и снизить риски, связанные с неоптимальным выбором направления разработки шахтного комплекса.

Анвар Хафизов

Цифровые технологии и платформы

Технический лидер команды компьютерного зрения и видеоаналитики ЦТиП. 6 лет опыта в области компьютерного зрения. Главный разработчик ПАК «Минералогия».

Цифровые технологии и платформы

«Цифровые технологии и платформы» (ЦТиП) — российская IТ-компания, разработчик цифровых решений и продуктов для промышленности. Команда состоит из более чем 1500 сотрудников, работающих в 27 регионах России и нескольких зарубежных странах.

Видео

Другие доклады секции

ML и AI в производственных компаниях