ИИ который рассчитает любую смету и госзаказ

В этом подкасте разбирают наш уникальный кейс внедрения ИИ в машиностроение. INGRO, чтобы автоматизировать расчет стоимости деталей, столкнулась с проблемой: 85% чертежей — старые 2D-форматы, а их алгоритм понимал только 3D-модели. Узнайте, как подрядчик «Нейрокор» с помощью компьютерного зрения и OCR научил алгоритм читать сложные инженерные чертежи, извлекать диаметры, шероховатости и материалы, и почему такого решения еще нет нигде в мире. В ролике мы подробно обсудили: Как выглядел путь от идеи до работающего MVP. Сколько стоит и сколько времени занимает такая разработка. Какие подводные камни ждут на пути внедрения ИИ в реальный бизнес. И главное — когда ИИ действительно нужен вашему проекту, а когда нет. Гости проекта: Ведущие проекта: Роберт Васильев: Роман Смирнов: Таймкоды для ролика: 00:35 Приветствие и представление гостей: компания «Нейрокуар» и заказчик INGRO. 01:29 В чем суть проекта? Бизнес-задача INGRO – быстрый расчет стоимости изготовления деталей. 02:50 Главная проблема: 85% рынка – это 2D-чертежи, а алгоритм INGRO работал только с 3D-моделями. 04:03 Решение: Внедрение OCR (распознавание текста) и ИИ для чтения данных с 2D-чертежей. 05:54 Как работает алгоритм «Нейрокуар»: Поиск данных на чертеже, распознавание OCR и пост-обработка для интерпретации значений. 07:53 Демонстрация работы: Какие именно параметры (диаметры, шероховатости, материалы) система считывает с чертежа. 09:35 Технические детали: Почему используется комбинация компьютерного зрения...