Например, Борис ДИПНЕР придумал систему, которая показывает в реальном времени, где в городе есть свободные парковочные места.
- Идея родилась из личной проблемы . Я часто не мог припарковаться. Захотелось понять, как автоматизировать этот процесс. Мы использовали уже существующие камеры и обучили нейросеть распознавать занятые и свободные места. Теперь достаточно открыть веб-страницу , чтобы увидеть, где можно припарковаться, — рассказал Борис.
Сейчас система работает в пилотном режиме: к ней подключена парковка Дома Дружбы, и данные обновляются онлайн. Проект можно легко масштабировать, подключая к нему любые городские камеры.
- Система гибкая, — отмечает Дипнер. — Подключить можно любую парковку в любом городе. Мы уже ведём переговоры с партнёрами о расширении и интеграции с интерактивными навигаторами.
Второй проект создан командой Рустема КАДЫРОВА. Он помогает находить ямы на дорогах с помощью машин скорой помощи и нейросетей.
- Мы собираем видеозаписи с камеры на автомобилях скорой помощи, — объясняет Кадыров. — Камера, направленная на дорогу, передает видео на сервер. Нейросеть анализирует изображение и отмечает на карте, где есть ямы и трещины. Так за неделю можно просканировать весь город и выявить тысячи дефектов.
Сейчас специальные службы осматривают дороги по старинке, и этот процесс может длиться до трёх месяцев.
- Мы делаем это за неделю, — уточняет разработчик. — Проект уже работает в тестовом режиме, и в будущем мы хотим создать мобильное приложение, чтобы каждый автолюбитель мог помогать в сборе данных.
Третий стартап решает совсем другую, но не менее острую задачу — сделать рынок ремонта квартир прозрачным и честным. Команда Тимура ДУРМАГАМБЕТОВА разработала мобильное приложение, которое формирует смету ремонта с помощью искусственного интеллекта.
- Мы хотим, чтобы люди понимали, за что платят, — поясняет Сабира КАБДУЛИНА. — Пользователь загружает фото квартиры или техпаспорт, выбирает тип ремонта — эконом, стандарт или умный дом — и нажимает "Сформировать смету". Приложение само рассчитывает стоимость материалов и работ, разбивает все по этапам и даже помогает найти бригаду.
- Несколько лет назад Тимур хотел сделать ремонт квартиры в Алматы, но подрядчик, которого порекомендовали соседи, исчез вместе с материалами, — вспоминает Сабира. — Тогда он решил сам написать программу, которая рассчитала смету и помогла закончить ремонт. Экономия составила 60 процентов. Мы поняли, что идея рабочая, и превратили её в приложение.
Сейчас разработчики планируют интегрировать AI-агентов — виртуальных помощников вроде "AI-сантехника" или "AI-плиточника", к которым можно обратиться за консультацией. В будущем команда намерена связать платформу с крупными строительными магазинами и производителями материалов.
Аида ДАСТАН, Караганда
