Создатель и ведущий архитектор автономной роботизированной системы EcoNet для уборки окурков (real-time детекция >95%, 9500+ датасет). Полная документация: https://t.me/Project_EcoNet. Версия 1.1 стабильна (4 базовых нейрона, GPU-венозная система, self-awareness). EcoNet: рой-система с нуля за 7 дней; Спроектировал микро-сервисную архитектуру (FastAPI, RabbitMQ, Docker, MQTT) + NVIR-протокол (топологические вихри, синхронизация, как дополнение к MQTT, для защиты сообщений в условиях падения сигнала). Разработал CV-модули (YOLOv8 FP32, OpenCV, ModelEngine) + иерархическую нейронную архитектуру (10+ нейронов: Perception/Coordination/Memory/Learning) + GPU-венозную систему (CUDA, GPUScheduler), подняв FPS и точность трекинга до 95%. Создал кастомный LLM для окурков + self-modification блок (SelfIdentityService, Active Learning) + Material Design GUI (React) для end-to-end мониторинга/управления. Внедрил ML-ансамбль (классификация/регрессия/RL/кластеризация, ETL/SQL/Big Data) + полную систему тестирования; запуск за 5 мин (docker-compose + start_econet_system.py). Технологии: Python, PyTorch, YOLOv8, OpenCV, FastAPI, RabbitMQ/Docker/MQTT, React, CUDA/GPU-Veins, LLM/DeepSeek, NVIR, SQL/ETL, Self-Awareness. Дополнительные достижения: - Автоматизация производства: Интегрировал 8 систем в единую архитектуру, выявив узкие места; сократил расходы на 40% при увеличении KPI до 60%. - LLM для переводов: Разработал локальную самообучающуюся систему на клиентских данных; сэкономил 60% времени + повысил качество.
На сайте с 2026-03-09
Создатель и ведущий архитектор автономной роботизированной системы EcoNet для уборки окурков (real-time детекция >95%, 9500+ датасет). Полная документация: https://t.me/Project_EcoNet. Версия 1.1 стабильна (4 базовых нейрона, GPU-венозная система, self-awareness). EcoNet: рой-система с нуля за 7 д...