Исследования и прикладной ИИ
Фундаментальные исследования и прикладная разработка. От ML-хакатонов и стартапов до масштабируемых AI-систем корпоративного уровня.
Ключевые компетенции
Большие языковые модели и NLP
Retrieval-Augmented Generation (RAG), Fine-tuning, prompt engineering и построение агентов.
Математическое моделирование
Построение предиктивных моделей, анализ временных рядов (Prophet, CatBoost), графовые алгоритмы.
Оптимизация и Архитектура
Повышение FPS, прунинг моделей, ускорение инференса (TensorRT, ONNX) и распределенные вычисления.
Компьютерное зрение
Распознавание образов, сегментация и MediaPipe для real-time edge систем.
MLOps и инженерия данных
Надёжные пайплайны данных, версионирование моделей (MLflow), контейнеризация (Docker) и оркестрация (Airflow).
Генеративный ИИ и мультимодальность
Диффузионные модели (Stable Diffusion), генерация аудио/видео, мультимодальные нейросети и сложные креативные пайплайны.
Edge AI и интернет вещей
Адаптация и запуск легковесных нейросетей на мобильных устройствах, микроконтроллерах и встраиваемых системах.
R&D Проекты
Задача
Исследование архитектуры легковесных нейронных сетей для распознавания жестового языка (РЖЯ) в условиях крайне ограниченных вычислительных ресурсов мобильных устройств.
Результат
Разработан алгоритм пространственно-временной фильтрации, обеспечивающий инференс в реальном времени. NetScore архитектуры улучшен в 1.5 раза.
Задача
Исследование архитектуры легковесных нейронных сетей для распознавания жестового языка (РЖЯ) в условиях крайне ограниченных вычислительных ресурсов мобильных устройств.
Результат
Разработан алгоритм пространственно-временной фильтрации, обеспечивающий инференс в реальном времени. NetScore архитектуры улучшен в 1.5 раза.
Научные публикации[15+]
Исследование архитектуры легковесных нейронных сетей для распознавания жестов на edge-устройствах
Зимаков М. А.
Распознавание динамических образов в видеопоследовательностях с использованием методов искусственного интеллекта
Зимаков М. А.
Сравнительный анализ методов моделирования потребительского спроса
Зимаков М. А.