Результаты этапа 1 проекта
  • Проработаны архитектурные решения по унификации моделей машинного обучения
  • Разработана методология ситуативной диагностики непродуктивных функциональных состояний сотрудников
  • Проработаны форматы унифицированного взаимодействия существующих серверных компонентов с подсистемой управления прикладными моделями искусственного интеллекта в режиме потоковой обработки данных
  • Разработана схема развертывания серверных компонентов в режиме кластера с балансировкой нагрузки и автоматизированным масштабированием вычислительных мощностей при возрастании нагрузки на серверные компоненты
  • Разработан план нагрузочного и регрессионного тестирования
  • Определен состав входных параметров, подаваемых на вход моделям машинного обучения
  • Разработан алгоритм очистки и регуляризации данных для обеспечения консистентности и сопоставимости данных, полученных из разнородных источников
  • Разработан справочник типов приложений для определения соответствия между запущенным приложением и характером деятельности пользователя
  • Разработан справочник типов приложений для определения соответствия между запущенным приложением и характером деятельности пользователя
  • Доработана подсистема шины событий для взаимодействия сервисов системы с учетом изменения схемы запросов и ответов
  • Выполнено прототипирование бэкенда веб-сервиса, реализующего прикладную бизнес-логику по развитию ситуативной саморегуляции сотрудников
Умный менеджмент
Решение обеспечивает повышение производительности труда сотрудников, особенно занятых интеллектуальным трудом, а также снижение издержек на подбор, обучение, развитие и удержание персонала.