Каталог решений
Генеративный ИИ
Gen AI
ИИ-Агенты
II-Agenti
Речевые технологии
Category 1
Анализ данных
Category 2
NLP
Category 3
Чат-боты
Category 4
Компьютерное зрение
Category 5
Все решения
Partner icon Получить консультацию О нас Блог Контакты
Search icon
6
Close
compare
К сравнению
Data Monsters
Год основания: 2015
Страна происхождения: США
Направление: Анализ данных
Отрасль: Различные отрасли

Data Monsters

Платформа ИИ‑решений для предприятий: компьютерное зрение, речевые технологии, генеративный ИИ и цифровые ассистенты для автоматизации процессов, контроля качества и работы с мультимедиа.
Система объединяет CV, ASR, TTS, перевод, генерацию данных и LLM. Подходит для контроля качества на производстве, обработки звонков, аналитики контента, локализации, автоматизации встреч и создания цифровых ассистентов. Поддерживает кастомизацию моделей и интеграцию с инфраструктурой заказчика.
Заказать решение
compare
К сравнению
Описание компании
Год основания: 2015
Страна происхождения: США
Направление: Анализ данных
Отрасль: Различные отрасли
Преимущества
  • Контроль качества с CV
  • Речевые модели ASR/TTS
  • Генеративные ассистенты
  • Синтетические обучающие данные
  • Интеграция с NVIDIA AI
Дополнительная информация

Теги: #компьютерное_зрение; #asr; #tts; #llm; #генеративный_ии; #контроль_качества; #производство; #контакт_центр; #локализация; #синтетические_данные; #цифровые_ассистенты; #ai_in_enterprise; #медиааналитика; #автоматизация; #riva

Ссылка на API-документацию: По запросу

Контур решения: Cloud / On-Premise / Hybrid

Клиенты: AB InBev, NVIDEA, Microsoft, Cisco, GE, Intel, HP

Условия оплаты: 📅 Подписка
Стоимость: Уточняется по запросу
Заказать решение Получить консультацию
Logo
Кейсы

Улучшение качества и вкуса пива, AB InBev

Решение: разработана система на основе технологий искусственного интеллекта для аналитики в реальном времени данных, собранных в процессе пивоварения: от уровней CO2, используемых в процессах, до времени, выделенного для каждой отдельной стадии.

Результаты: можно предсказывать качество получаемой продукции и тем самым его улучшить.


Производитель печенья испытывал потери из‑за дефектов, незамеченных вручную

Решение: Data Monsters по CV автоматизировало контроль качества, настроив модель для выявления дефектов формы и обжарки в реальном времени.

Эффект: После внедрения точность обнаружения превысила 95%, а скорость проверки выросла в 8 раз. Брак сократился на 27%. Интеграция с линией позволила применять корректирующие действия автоматически.

Где и как применять

Используется на производстве для визуального контроля, в контакт‑центрах для анализа речи и автоматизации диалогов, в медиа для субтитров и локализации, в e‑commerce для анализа контента, в корпоративной среде для протоколирования встреч и создания ассистентов.

Интеграция через API, SDK, NVIDIA Riva/Omniverse, подключение к MES, CRM, DAM и ERP.

Кому подойдет:

Промышленности, логистике, медиа, контакт‑центрам, ИТ‑компаниям и корпоративным сервисам с потребностью в автоматизации процессов, анализе мультимедиа и использовании генеративных моделей.

Подходит организациям со зрелыми IT‑процессами и требованиями к кастомизации ИИ.

FAQ
Какие функции предоставляет платформа?
Платформа включает CV, ASR, TTS, перевод, генерацию данных, цифровых ассистентов и LLM. Поддерживает автоматизацию контроля качества, анализ речи, создание мультимедийных сценариев и кастомизацию моделей.
Как происходит внедрение?
Процесс включает сбор требований, выбор моделей, обучение на данных заказчика, тестирование и развёртывание в облаке или на локальной инфраструктуре, включая NVIDIA DGX/AI Enterprise.
Как обеспечивается безопасность?
Используется защищённая среда, шифрование, контроль моделей, ограничение доступа. Возможна локальная установка для работы с конфиденциальными данными.
Как формируется стоимость?
Цена зависит от объёма данных, числа моделей и типа развертывания. Расчёт проводится индивидуально по лицензии или подписке.
Какие интеграции поддерживаются?
Доступны API, SDK, NVIDIA Riva, Omniverse, подключение к MES, CRM, ERP, медиа‑платформам и внутренним корпоративным системам.
Какие эффекты достигаются?
Сокращение затрат, повышение точности, автоматизация ручных процессов, улучшение качества продукции и улучшение работы с мультимедиа и коммуникациями.

6
Подберем решение!
Chat icon