Апргейд товарных карточек, умная тележка и виртуальная примерка: стартапы выпускников МФТИ высоко оценили эксперты
Выпускники МФТИ в Долгопрудном зачастую объединяются в эффективные команды, сложившиеся ещё во время учёбы, чтобы совместно работать над наукоёмкими бизнес-стартапами.
Это могут быть мобильные приложения или нейросети, которые они сами запрограммировали. Могут быть и оригинальные программно-аппаратные решения. Например, для продуктового магазина. Для оценки этих проектов и помощи в дальнейшем продвижении периодически собирается экспертное жюри в рамках мероприятия с названием в духе телешоу: «Прожарка научных проектов».
Во время «прожарки» можно пообщаться с представителями уже действующих бизнес-компаний. Например, венчурных. Это инвестиционные фирмы, которые стремятся внедрять в производство инновационные научные и инженерно-конструкторские идеи, несмотря на связанные с этим риски.
Исключением не стала и июньская «прожарка», где в жюри были Михаил Оганов, инвестиционный менеджер венчурного фонда Kama Flow и управленец «Российской венчурной компании» Анастасия Сутормина. Кроме того, по конференц-связи студенты смогли пообщаться даже с представителями крупных компаний из отечественной нефтегазовой отрасли.
Наибольший интерес у жюри вызвали проекты, связанные с собственными разработками выпускников в сфере алгоритмов искусственного интеллекта для бизнеса.
Дизайн некоторых карточек товаров на крупных отечественных маркетплейсах принадлежит именно физтехам. Но это не «ручной труд» дизайнера, а результат работы алгоритма по автоматическому «апгрейду» дизайна и SEO-оптимизации карточек. Его разработали выпускники МФТИ из стартапа Оmnifeed. Нейросеть от Оmnifeed может быстро перерисовать и даже анимировать чужую картинку. Качество улучшения, конечно, хуже, чем у конкретного талантливого дизайнера, но скорость обработки задания поражает — всего 1 минута.
Студенческий Стартап DressMe собирается развивать уже набирающую популярность на Западе технологию виртуальной примерки, когда реальная одежда примеряется на виртуальную модель человеческого тела. Как известно, многие зарубежные нейросети работают только платно, а российские банковские карты, как правило, не принимают. Нужны отечественные аналоги в этой узкой нише, а их пока нет. У выпускников Физтеха есть исторический шанс. К тому же авторы проекта хотят подготовить собственную базу лекал одежды.
Всех собравшихся удивила демонстрация «умной тележки» от студентов, которые до этого проходили практику в магазине сети «Вкусвилл». Речь об аппаратно-програмнном комплексе, интегрированном в обычную продуктовую тележку. Он позволяет значительно сократить время, которое курьер компании обычно тратит на сборку клиентского заказа. Обычно сотрудник магазина берёт товары с полок и отдельно взвешивает их, отдельно проверяет штрихкоды товаров, отдельно печатает этикетки. Но что, если многие из этих процессов, происходящих в разных частях продуктового склада, будут происходить автоматически, как только товары попадут в тележку. Алгоритм даже сможет понять, что заказ уже собран по общему весу товаров в пакете.
Авторы стартапа посчитали выгоду в цифрах. Использование тележки с их программно-аппаратным комплексом сократит скорость сборки заказа на 19% и поможет сэкономить около 27 миллионов рублей в год.
«Бросается в глаза сфокуссированность проектов на бизнес. На реальные цифры, показатели, увеличение доходности. Студенческий бизнес — это обычно про какую-то классную идею, которая интересна сама по себе. Участники «прожарки» на этот раз показали классную проработку бизнеса», — отметили члены экспертного жюри.
Автор текста: Михаил Раскин
Автор фото и видео: Михаил Раскин
Выпускники МФТИ в Долгопрудном зачастую объединяются в эффективные команды, сложившиеся ещё во время учёбы, чтобы совместно работать над наукоёмкими бизнес-стартапами.
Это могут быть мобильные приложения или нейросети, которые они сами запрограммировали. Могут быть и оригинальные программно-аппаратные решения. Например, для продуктового магазина. Для оценки этих проектов и помощи в дальнейшем продвижении периодически собирается экспертное жюри в рамках мероприятия с названием в духе телешоу: «Прожарка научных проектов».
Во время «прожарки» можно пообщаться с представителями уже действующих бизнес-компаний. Например, венчурных. Это инвестиционные фирмы, которые стремятся внедрять в производство инновационные научные и инженерно-конструкторские идеи, несмотря на связанные с этим риски.
Исключением не стала и июньская «прожарка», где в жюри были Михаил Оганов, инвестиционный менеджер венчурного фонда Kama Flow и управленец «Российской венчурной компании» Анастасия Сутормина. Кроме того, по конференц-связи студенты смогли пообщаться даже с представителями крупных компаний из отечественной нефтегазовой отрасли.
Наибольший интерес у жюри вызвали проекты, связанные с собственными разработками выпускников в сфере алгоритмов искусственного интеллекта для бизнеса.
Дизайн некоторых карточек товаров на крупных отечественных маркетплейсах принадлежит именно физтехам. Но это не «ручной труд» дизайнера, а результат работы алгоритма по автоматическому «апгрейду» дизайна и SEO-оптимизации карточек. Его разработали выпускники МФТИ из стартапа Оmnifeed. Нейросеть от Оmnifeed может быстро перерисовать и даже анимировать чужую картинку. Качество улучшения, конечно, хуже, чем у конкретного талантливого дизайнера, но скорость обработки задания поражает — всего 1 минута.
Студенческий Стартап DressMe собирается развивать уже набирающую популярность на Западе технологию виртуальной примерки, когда реальная одежда примеряется на виртуальную модель человеческого тела. Как известно, многие зарубежные нейросети работают только платно, а российские банковские карты, как правило, не принимают. Нужны отечественные аналоги в этой узкой нише, а их пока нет. У выпускников Физтеха есть исторический шанс. К тому же авторы проекта хотят подготовить собственную базу лекал одежды.
Всех собравшихся удивила демонстрация «умной тележки» от студентов, которые до этого проходили практику в магазине сети «Вкусвилл». Речь об аппаратно-програмнном комплексе, интегрированном в обычную продуктовую тележку. Он позволяет значительно сократить время, которое курьер компании обычно тратит на сборку клиентского заказа. Обычно сотрудник магазина берёт товары с полок и отдельно взвешивает их, отдельно проверяет штрихкоды товаров, отдельно печатает этикетки. Но что, если многие из этих процессов, происходящих в разных частях продуктового склада, будут происходить автоматически, как только товары попадут в тележку. Алгоритм даже сможет понять, что заказ уже собран по общему весу товаров в пакете.
Авторы стартапа посчитали выгоду в цифрах. Использование тележки с их программно-аппаратным комплексом сократит скорость сборки заказа на 19% и поможет сэкономить около 27 миллионов рублей в год.
«Бросается в глаза сфокуссированность проектов на бизнес. На реальные цифры, показатели, увеличение доходности. Студенческий бизнес — это обычно про какую-то классную идею, которая интересна сама по себе. Участники «прожарки» на этот раз показали классную проработку бизнеса», — отметили члены экспертного жюри.
Автор текста: Михаил Раскин
Автор фото и видео: Михаил Раскин
