Готового решения не существует
Задачу нельзя закрыть покупкой сервиса или типовой разработкой: нужен алгоритм или модель, которых на рынке нет, или их точность и лицензия вас не устраивают.
Проблема → решение
Решить сложную техническую задачу
Сложная техническая задача не решается типовым проектированием: готового алгоритма нет, данные ведут себя непредсказуемо, а от точности зависит результат. Предметом работы здесь становится сам метод. Мы формулируем проверяемую гипотезу, исследуем и доводим решение до работающего прототипа.
Для компаний и команд, которым нужен результат, которого нет на рынке: собственный алгоритм, модель под свою задачу, нетривиальная обработка данных или проверка технической гипотезы до вложений в продукт.
С чем приходят
Данные ведут себя непредсказуемо
Разметка неоднородна, форматы расходятся, сигнал тонет в шуме. Простой парсер или готовая модель ломаются на реальных данных, хотя на демонстрационных примерах всё работало.
Непонятно, решается ли это вообще
Есть техническая гипотеза, но неясно, подтвердится ли она и сколько будет стоить попытка. Вкладываться в полноценную разработку вслепую рискованно.
Как мы решаем
Ставим проверяемую гипотезу
Превращаем размытую цель в гипотезу с критерием успеха: что считаем результатом и как его измерим. Без этого исследование может длиться бесконечно.
Исследуем и рано проверяем
Обзор области, эксперименты, ранняя проверка на ваших данных. Исследовательский риск берём на себя, об отрицательном результате говорим сразу, до сдачи.
Доводим до прототипа
От подтверждённой гипотезы к работающему решению и испытаниям по согласованной методике. Если нужно, доводим прототип до сервиса в эксплуатации.
Передаём технологию
Исходный код, документация, отчёты по этапам и обучение команды. Результат остаётся у вас, зависимость от нас не закладываем.
На чём это построено
Алгоритмы и модели под задачу
Разрабатываем решения под задачу, когда готовые не подходят по точности, лицензии или требованиям к контуру. Часть нашей исследовательской работы открыта: код можно скачать и проверить.
Формальные доказательства
Где ошибка недопустима, свойства метода можно доказать формально. 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.
Честная метрика
Каждый результат сравниваем с простым базовым решением и называем границы применимости. Отрицательный результат вы получаете рано и недорого, с обоснованием.
Что мы для этого делаем
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.
Прогнозирование · ML · Аналитика данных
Предиктивная аналитика: прогноз с измеренной точностью и известными границами
Предиктивная аналитика полезна ровно настолько, насколько прогнозу можно доверять при принятии решения. Мы строим модели, у которых измерена точность, известны границы применимости и понятно поведение при сбое данных.
Как это выглядело в работе
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
Маркетплейсы · Аналитика продаж
В продакшенеПрибыль по каждому SKU на трёх маркетплейсах, сверенная с ручным расчётом
Пять кабинетов на WB, Ozon и Яндекс Маркете свели в одну юнит-экономику по SKU. Расхождение с ручным расчётом заказчика на контрольном SKU за месяц составило 0,00 %.
- 0,00 %
- расхождение с ручным расчётом заказчика по штукам, выручке, себестоимости, прибыли и марже на контрольном SKU за месяц; порог приёмки 1 %
- 1,18 млн строк
- продаж по 5 кабинетам за 12 месяцев прошли через конвейер; у 10,7 % из них заказ и начисление пришлись на разные месяцы
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
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 окупаемостьЧастые вопросы
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 без готового решения этому критерию соответствует.
Что если результат окажется отрицательным?
Это штатный исход исследования, и он тоже ценен: вы получаете обоснованный ответ, что путь не ведёт к цели, до крупных вложений. Этапы строим так, чтобы такой ответ пришёл как можно раньше и дешевле.
Доводите ли вы исследование до работающего продукта?
Да, если это нужно. Пример есть среди кейсов: приложение, которое собирает спецификацию сэндвич-панелей из чертежа, работает как MVP в эксплуатации. На реальном объекте 784 панели из 784 совпали с ручной спецификацией построчно.
Другие задачи
Внедрить ИИ в компанию
Прежде чем внедрить ИИ в компанию, нужно понять, с чего начать и окупится ли это. Проекты по внедрению чаще срываются ещё до выбора модели: выбран процесс, эффект которого не считается в деньгах, или данных для него нет. Поэтому мы начинаем с процесса и проверки данных, а технологию выбираем последней.
Создать программный продукт
Создать программный продукт обычно просят, когда есть идея, бизнес-модель или прототип в картинках, а работающей системы нет. Или система есть, но не выдерживает роста. Мы строим продукт для эксплуатации: минимальный объём, который проверяет гипотезу, на архитектуре, которая переживёт второго клиента.
Автоматизировать бизнес-процесс
Автоматизация бизнес-процессов нужна, когда ручная работа стала узким местом: люди разбирают заявки и документы, переносят данные между системами и отвечают на одни и те же вопросы. Окупается она не везде. Поэтому сначала смотрим, куда уходят время и деньги, и автоматизируем то, что считается в деньгах.
Разберём вашу задачу
Опишите её своими словами. Если задача не решается или не окупается, скажем об этом до начала работ.