Научно-исследовательская работа (НИР)
Обзор области, формулировка гипотез и их проверка на ваших данных. Результат: обоснованный ответ, решается ли задача и какой ценой.
Наука · Исследования · Разработка
НИОКР в области программного обеспечения и искусственного интеллекта
Мы выполняем НИОКР в области программного обеспечения и ИИ: исследуем и строим алгоритм, модель или архитектуру, когда готового решения ещё нет. В России НИОКР чаще связывают с приборами и конструкторской документацией. Предмет исследования у нас другой, а порядок работ привычный: гипотеза, эксперимент, отчёт, приёмка.
Для компаний, которым нужно то, чего нет на рынке: собственный алгоритм, модель под свою задачу, проверка технической гипотезы до вложений в продукт.
Что входит
Опытно-конструкторская работа (ОКР)
От подтверждённой гипотезы к работающему прототипу: архитектура, реализация, испытания, документация.
Алгоритмы и модели под задачу
Разрабатываем алгоритмы и модели, когда готовые решения не подходят по точности, лицензии или требованиям к контуру.
Техническое задание и отчётность
ТЗ, программа и методика испытаний, отчёты по этапам. Документы, которые проходят приёмку и нужны для учёта работ.
Передача технологии
Результат остаётся у вас: исходный код, документация, обучение команды. Зависимость от нас не закладываем.
Как мы работаем
Постановка
Превращаем размытую цель в проверяемую гипотезу с критерием успеха. Без этого исследование может длиться бесконечно.
Исследование
Обзор области, эксперименты, ранняя проверка. Исследовательский риск берём на себя, об отрицательном результате говорим сразу.
Прототип
Реализация решения и испытания по согласованной методике.
Документы и передача
Отчётность по этапам, исходный код, обучение вашей команды.
Почему мы
Исследования, которые можно проверить
Часть нашей работы открыта: численная библиотека Balansis на PyPI и среда для агентов Agent Native Universe под MIT. Для модели Balansis на Lean 4 доказаны 153 теоремы без единого пропуска (на 05.10.2026). Доказана алгебра модели над вещественными числами, а не поведение float64.
Отрицательный результат сообщаем рано
Если гипотеза не подтверждается, говорим об этом на раннем этапе, пока это недорого. Свои отрицательные результаты тоже публикуем: в открытом репозитории Agent Native Universe записано, что граф связей между агентами на этих задачах выигрыша не дал.
До работающей системы
Если нужно, доводим прототип до сервиса в эксплуатации. Так было со спецификациями сэндвич-панелей из чертежа: на реальном объекте 784 панели из 784 совпали с ручной спецификацией построчно.
Кейсы
Производство · Стройматериалы
MVP в эксплуатацииСпецификация сэндвич-панелей из чертежа за секунды вместо часов
Приложение читает DWG/DXF-раскладку и собирает спецификацию в Excel: 10–30 секунд вместо 2–15 часов вручную. 784 панели объекта сошлись с ручной спецификацией построчно.
- 784/784 и 189/189
- панелей на одном объекте и стеновых панелей на втором совпали с ручной спецификацией построчно, с типоразмерами; расхождение площади 0,001 м²
- 2–15 ч → 10–30 с
- подготовка спецификации объекта: вручную против обработки приложением, по замерам на реальных проектах
Недвижимость · PropTech-маркетплейс
MVP в эксплуатацииМаркетплейс земельных участков с планом освоения: MVP за 2 месяца
Из прототипа-картинки сделали платформу «участок → список работ → подрядчик → заявка»: движок рекомендаций на правилах, три кабинета, 152-ФЗ. MVP за 2 месяца.
- 2 месяца
- от утверждённого ТЗ до предрелизного MVP на HTTPS-стенде: 9-я неделя при собственной оценке плана 10–13 недель
- 7 дней
- от ТЗ до первой полной реализации платформы: 168 файлов, 21,5 тыс. строк; дальше два месяца доводки до предрелиза
Маркетплейсы · Ценообразование
ПилотРепрайсинг по правилам: пилот, где условия договора проверяет код
Сервис следит за ценами конкурентов и по правилам считает цену в согласованном коридоре. Применяется она только после подтверждения. Пилот: 10 SKU, настройка до 14 дней.
- 10 SKU · 2 сценария
- объём пилота; лимит SKU и оба сценария заданы в коде и проверяются контрактными тестами, превысить лимит нельзя
- до 14 дней
- срок настройки по договору от получения входных данных до запуска, затем месяц пилота; даты считает сервис и по окончании закрывает доступ
EdTech · HR-tech
MVP в эксплуатации (демо-стенд)От бизнес-канваса до живого демо платформы занятости за полтора месяца
Заказчик пришёл с бизнес-моделью без продукта. Мы собрали MVP маркетплейса студенческих задач, где закон и правила платформы проверяет сервер, и подняли демо-стенд.
- ~6 недель
- от первого коммита до демо-стенда со всеми кабинетами; по истории коммитов это 7 рабочих дней
- 3 проверки
- сервер выполняет перед назначением исполнителя: согласие на ПДн, статус самозанятого, ментор; каждая с понятным отказом
ИИ-инфраструктура · исследования мультиагентных систем
Исследовательский проектАгентная среда, где правила исполняет код
За четыре дня собрали и открыли под MIT среду для агентов, где правила исполняет код: криптография, протокол согласия в стиле PBFT, воспроизводимые эксперименты.
- тот же хэш
- повторный прогон и повтор журнала дают побайтно тот же итоговый хэш событий; любой может проверить это на открытом коде под MIT
- 187 из 187
- тестов движка проходят; ветка master, коммит 625b81d, на 05.10.2026
EdTech / ИИ-исследования
Исследовательский проектДолговременная машинная память об ученике: от гипотезы до сервиса
Исследовательское ядро нейроморфной памяти и модель ученика, доведённые до сервиса за 10 дней: 32 REST-эндпоинта, 368 тестов, 21 утверждение на Lean 4. Код открыт.
- 10 дней
- от первого коммита до релиза с формальной верификацией, по датам коммитов в репозитории
- 368
- тест-функций в 37 файлах, включая интеграционные; подсчёт по коду
Научные вычисления / R&D
Исследовательский проектИз математической теории в проверяемую библиотеку за 9 месяцев
Библиотека компенсированных вычислений: потеря точности видна и проверяема, алгебра модели доказана на Lean 4, каждое численное утверждение подкреплено бенчмарком.
- 1,0 вместо 0,0
- сохранён остаток суммы [1e16, 1, −1e16], который float теряет; воспроизводимый бенчмарк генерируется скриптом из репозитория
- 6 из 6
- сценариев опубликованного бенчмарка, где точное ядро скалярного произведения совпало с точным эталоном; numpy.dot совпал в 0 из 6. Ядро на C на PyPI пока не выпущено, а сценарий, где слагаемые взаимно уничтожаются, построен специально
Частые вопросы
Чем НИР отличается от ОКР?
НИР отвечает на вопрос «возможно ли это и при каких условиях». Её результат может оказаться отрицательным, и это нормальный исход. ОКР берёт подтверждённую в НИР возможность и доводит её до конструкции или работающего образца.
Бывает ли НИОКР в программном обеспечении?
Да. НИОКР определяется характером работ, отрасль здесь роли не играет: нужна научная или техническая неопределённость, которую нельзя снять типовым проектированием. Разработка нового алгоритма или модели под задачу, для которой нет готового решения, этому критерию соответствует.
Что если результат окажется отрицательным?
Это штатный исход исследования, и у него есть ценность: вы получаете обоснованный ответ, что путь не ведёт к цели, до вложений в разработку продукта. Этапы мы строим так, чтобы такой ответ пришёл как можно раньше и дешевле.
Кому принадлежат результаты?
Права на результат определяет договор. По умолчанию мы исходим из того, что они принадлежат заказчику. Условия по исключительным правам фиксируем до начала работ.
Смежные услуги
Предиктивная аналитика: прогноз с измеренной точностью и известными границами
Прогнозирование · ML · Аналитика данных
Мультиагентные системы: когда один агент уже не справляется
Мультиагентные архитектуры · LLM · Автономия
Разработка ИИ-агентов: агент действует, человек задаёт границы
ИИ-агенты · Ассистенты · Автоматизация задач
Посчитать на своих цифрах
Калькулятор AVA считает экономику вашего процесса по вашим цифрам, без формы и без нашей цены. Если автоматизация не окупается, он так и скажет.
Посчитать окупаемостьРазберём вашу задачу
Опишите, что нужно решить. Если задача не решается или не окупается, скажем об этом до начала работ.