Инжиниринг
Система сравнения трехмерных моделей
Разработана система для автоматического сравнения трехмерных моделей, упрощающая патентный поиск и проверку уникальности. Использованы машинное обучение и микросервисная архитектура для повышения точности, скорости и масштабируемости. Решение интегрировано с процессами клиента и высоко оценено за достижение новых бизнес-целей.
Клиент
Наш клиент, специализирующийся на разработке трехмерных моделей в различных CAD-системах, нуждался в инструменте для автоматического сравнения трехмерных моделей. Это значительно упростило бы процесс патентного поиска и проверки уникальности моделей.
Команда
Наша команда из разработчиков, аналитиков и тестировщиков тесно взаимодействовала с клиентом для уточнения требований и разработки решения, которое бы соответствовало его нуждам. Мы взяли на себя весь цикл разработки — от начальных обсуждений до окончательной реализации и тестирования системы.
Задача
Создать систему для автоматического сравнения трехмерных моделей, что значительно упростило бы процесс патентного поиска и проверки уникальности моделей.
Процесс работы
Проект начался с анализа существующих методов сравнения трехмерных моделей. Мы разработали и обучили нейросетевую модель для этой задачи. После успешного обучения и тестирования интегрировали систему сравнения с пайплайном обработки заявок клиента. Основной вызов заключался в разработке алгоритмов, способных эффективно сравнивать сложные трехмерные структуры. Мы использовали методы машинного обучения и микросервисную архитектуру для обеспечения масштабируемости и эффективности системы.
Технологии
Машинное обучение
Создание модели для сравнения трехмерных моделей.
Kafka
Обеспечение масштабируемости и эффективного обмена данными.
Микросервисная архитектура
Повышение производительности и управляемости системы.
Вызовы и их преодоление
Обеспечение гибкости системы
Использование open-source решений и микросервисной архитектуры обеспечило адаптируемость и масштабируемость системы.
Разработка алгоритмов сравнения
Машинное обучение позволило создать эффективные алгоритмы для сравнения трехмерных моделей.
Интеграция в существующую систему
Адаптация наших разработок к бизнес-логике клиента обеспечила беспрепятственную интеграцию в их инфраструктуру.
Результаты
Улучшенная производительность, повышенная точность и скорость сравнения трехмерных моделей.
Ускороение патентного поиска и эффективная автоматизация с помощью системы для автоматического сравнения трехмерных моделей
Выводы
Плотное взаимодействие между командами разработчиков и аналитиков оказалось критичным для успешного выполнения задач, поскольку оно обеспечило точное понимание требований и оперативное внесение необходимых корректировок. Микросервисная архитектура доказала свою ценность, обеспечив масштабируемость и гибкость системы. Использование современных технологий, таких как машинное обучение, позволило решить сложные задачи и предоставить заказчику инновационное решение.
Этот проект - один из примеров того, как современные технологии могут трансформировать сложные процессы, делая их более эффективными и удобными для пользователей.
Предыдущий кейс
Система поиска химических соединений и проектирования химических реакций
Следующий кейс
Платформа для поведенческой аналитики киберугроз