Проверим, можно ли решить вашу задачу на имеющихся данных.
Не для каждой задачи заранее известен подходящий алгоритм. Исследовательский этап помогает сравнить варианты на прототипе, увидеть ошибки и принять решение о разработке. Работаем с изображениями, поиском, текстами, математическими моделями и программно-аппаратными прототипами.
Научная практика
Распознавание виноградных лоз и картирование · 2025
На базе ЮРГПУ(НПИ) работали над распознаванием виноградных лоз и представлением насаждений на карте. Задача соединяет анализ изображения и пространственное представление найденных объектов.
Признаки болезней растений на фотографиях · 2026
Работали над определением болезней растений по фото: анализом визуальных признаков и представлением результата пользователю. Для применения в конкретной задаче отдельно проверяют культуры, распознаваемые состояния и условия съёмки.
Интеллектуальный поиск · кандидатская работа, 2014
Кандидатская работа Максима Хорошко посвящена разработке и модификации моделей и алгоритмов поиска данных в INTERNET/INTRANET для улучшения качества поиска.
Новостные потоки и развитие сюжетов · 2025–2026
В рамках научной работы Максим Хорошко исследует обработку новостей, объединение сообщений в сюжеты и методы оценки их возможного развития. Направление связано с поиском связей в информационном потоке; исследование прогнозных методов продолжается.
Максим Хорошко — кандидат технических наук. Прикладная научная практика связана с ЮРГПУ(НПИ), а работа со студентами — со СНО «Интеллектуальные системы».
Какие задачи можно принести
Поиск и анализ текстов
Поиск в массиве документов, выделение сведений из сообщений, сравнение подходов к обработке текстовой информации.
Компьютерное зрение
Распознавание объектов и событий на фото или видео. До эксперимента определяем, что искать, какие ошибки считать и на каких примерах проверять результат.
Модели и оптимизация
Формулируем задачу, выбираем базовый способ решения и сравниваем его с предложенной моделью на согласованных данных.
Программно-аппаратный прототип
Проверяем связь алгоритма, оборудования и рабочего интерфейса на стенде или площадке в согласованных условиях.
Как проходит исследовательский этап
Постановка задачи
Определяем полезный результат, доступные данные, ограничения и критерии завершения эксперимента. Согласуем право использования материалов и порядок передачи закрытой информации.
Проверка подхода
Сравниваем базовый вариант и прототип. Для проверки выделяем отдельные примеры; сохраняем параметры и результаты, чтобы эксперимент можно было повторить.
Вывод для дальнейшей работы
Показываем, что получилось, где возникают ошибки и какие условия нужны для внедрения. Обоснованный вывод о непригодности подхода — тоже результат: он помогает не продолжать неподходящую разработку.
Что получает заказчик
Согласованную постановку, прототип или расчёт в объёме этапа, результаты проверки, описание ошибок и рекомендации о следующем шаге. Состав, стоимость и сроки определяем до начала работ.
Разработка рабочего сервиса, интеграции и эксплуатация оцениваются отдельно от эксперимента. Исследовательский результат не означает готовность системы к промышленному запуску.
От исследования к рабочему сервису
Какую гипотезу нужно проверить?
Опишите задачу, доступные данные и решение, которое хотите принять по итогам эксперимента. Закрытые материалы через публичную форму не передавайте.
Максим ХорошкоОснователь · работа с клиентами