Миссия
Время от времени появляются революционные технологии, которые меняют все. Мейнфреймы, персональные компьютеры, Интернет, мобильные устройства — эти сдвиги в технологических парадигмах навсегда изменили мир. Мы находимся на пороге очередной технической революции.
Пространственные вычисления, машинное обучение и автономная робототехника изменят к лучшему то, как люди создают, работают и живут, создавая уникальные возможности для человечества.
Это прекрасный момент, чтобы стать свидетелем появления этих новых технологий. Нам посчастливилось иметь честь определять эти передовые рынки.
Dioram стремится стать ключевым игроком на мировом рынке прикладного Компьютерного зрения, создавая значительную ценность для производителей и поставщиков оборудования.
Наша миссия — вывести новейшие технологии компьютерного зрения, способные помогать людям, из лабораторий в дома и на улицы.
Пространственные вычисления, машинное обучение и автономная робототехника изменят к лучшему то, как люди создают, работают и живут, создавая уникальные возможности для человечества.
Это прекрасный момент, чтобы стать свидетелем появления этих новых технологий. Нам посчастливилось иметь честь определять эти передовые рынки.
Dioram стремится стать ключевым игроком на мировом рынке прикладного Компьютерного зрения, создавая значительную ценность для производителей и поставщиков оборудования.
Наша миссия — вывести новейшие технологии компьютерного зрения, способные помогать людям, из лабораторий в дома и на улицы.
В 2016 году Олег познакомился с Алексеем, и они начали совместную работу над системой inside-out трекинга виртуальной реальности.
Сформировано техническое ядро команды.
Сформировано техническое ядро команды.
2016
История будущего
В 2014 году Олег Щербаков участвовал в проекте Компьютерного зрения для автономного домашнего робота. Олег понял, что существующим подходам SLAM и позиционного трекинга не хватает ни производительности, ни скорости, ни надежности. Это вдохновило его на поиск нового подхода к решению проблем SLAM.
Это в конечном итоге привело к Диорам.
Это в конечном итоге привело к Диорам.
Альфа версия визуально-инерциальной одометрии. Начаты исследования и разработки применимости машинного обучения для задач SLAM.
Привлечен первый пред-посевной инвест-раунд $0.5m от группы бизнес-ангелов
Привлечен первый пред-посевной инвест-раунд $0.5m от группы бизнес-ангелов
2018
Закончена разработка визуально-инерциального ядра, нейросетевых детекторов и низкоуровневого смешивания. В тестах побеждены все конкурирующие open-source алгоритмы.
Привлечена вторая серия посевных инвестиций
Привлечена вторая серия посевных инвестиций
2020
На базе технологического ядра Dioram SLAM One разработаны продукты: Калибровочный Пакет, Программная Архитектура для Робототехники, Навигация в городе без GPS.
Начало коммерческого внедрения.
Начало коммерческого внедрения.
2022
Новый год — новые возможности. Кто знает куда они нас приведут?
Свяжитесь с нами и создадим будущее вместе!
Свяжитесь с нами и создадим будущее вместе!
2023
История будущего
В 2014 году Олег Щербаков участвовал в проекте Компьютерного зрения для автономного домашнего робота. Олег понял, что существующим подходам SLAM и позиционного трекинга не хватает ни производительности, ни скорости, ни надежности. Это вдохновило его на поиск нового подхода к решению проблем SLAM.
Это в конечном итоге привело к Диорам.
Это в конечном итоге привело к Диорам.
Исследовательская группа
Мы в Диорам гордимся, что работаем с одними из лучших ученых и инженеров отрасли. Многие из R&D команды являются выпускниками
Университета ИТМО — одного из лучших мировых IT-университетов, который 7 раз становился победителем Международного студенческого соревнования по программированию ACM.
Университета ИТМО — одного из лучших мировых IT-университетов, который 7 раз становился победителем Международного студенческого соревнования по программированию ACM.
Алексей
Ментор и со-основатель
Алексей с отличием окончил Политехнический университет.
Он серийный IT-предприниматель, основавший более 14 компаний. Одним из самых известных его проектов является eLama, ведущая рекламная платформа в России и ключевой партнер Яндекса с годовым доходом более 300 млн долларов США.
Алексей увлекается наукой и дополненной и виртуальной реальностью.
В дополнение к Диорам он основал Varwin — корпоративную облачную платформу AR/VR с фокусом на обучение и развитие.
Он серийный IT-предприниматель, основавший более 14 компаний. Одним из самых известных его проектов является eLama, ведущая рекламная платформа в России и ключевой партнер Яндекса с годовым доходом более 300 млн долларов США.
Алексей увлекается наукой и дополненной и виртуальной реальностью.
В дополнение к Диорам он основал Varwin — корпоративную облачную платформу AR/VR с фокусом на обучение и развитие.
Василий
Генеральный директор
Василий — опытный руководитель с более чем 14-летним опытом работы в IT-отрасли. В прошлом генеральный директор самого популярного в России сервиса учета личных финансов CoinKeeper и руководитель проектов в группе компаний i-Free
Его страстью являются новые технологии, он запускал продукты на многих рынках, включая мобильные устройства, финансовые технологии, социальные сети и многое другое. Василий — давний энтузиаст и евангелист AR/VR. Он специализируется на операционном управлении, привлечении средств, развитии бизнеса и формировании высокотехнологических продуктовых предложений.
Его страстью являются новые технологии, он запускал продукты на многих рынках, включая мобильные устройства, финансовые технологии, социальные сети и многое другое. Василий — давний энтузиаст и евангелист AR/VR. Он специализируется на операционном управлении, привлечении средств, развитии бизнеса и формировании высокотехнологических продуктовых предложений.
Джаафар
Разработчик компьютерного зрения
Джаафар — инженер-мехатроник, специализирующийся на алгоритмах восприятия и зрения для мобильных роботов. Имеет степень магистра интеллектуальной робототехники Университета ИТМО, сейчас является аспирантом факультета систем управления и робототехники и научным сотрудником лаборатории искусственного интеллекта для киберфизических систем Университета ИТМО.
Научные интересы Джаафара — алгоритмическое мышление, программирование и математика. Он участвовал в региональных соревнованиях по спортивному программированию и получил несколько наград в этой области.
Научные интересы Джаафара — алгоритмическое мышление, программирование и математика. Он участвовал в региональных соревнованиях по спортивному программированию и получил несколько наград в этой области.
Екатерина
Разработчик компьютерного зрения
Екатерина стремится к повсеместному распространению технологий дополненной реальности, получив диплом бакалавра наук за исследования методов рендеринга виртуальных объектов и улучшения окклюзии. Она хорошо разбирается в глубоких сверточных нейронных сетях, автокодировщиках, SLAM и обработке изображений на основе признаков.
Екатерина увлекается языками функционального программирования и алгоритмами параллельных вычислений, ориентированными на GPU. Она также реализовала алгоритм обучения на основе автоэнкодера для построения инвариантных по вращению признаков.
Екатерина увлекается языками функционального программирования и алгоритмами параллельных вычислений, ориентированными на GPU. Она также реализовала алгоритм обучения на основе автоэнкодера для построения инвариантных по вращению признаков.
Иван
Разработчик компьютерного зрения и машинного обучения
Иван специализируется на глубоких сверточных нейронных сетях, классификации изображений, обработке изображений на основе признаков, обнаружении симметрии и оценке движения. Он имеет степень магистра наук и работал над визуальным SLAM на основе оптического потока Lucas-Kanade в качестве своего выпускного проекта.
Другие проекты Ивана включают сегментацию обнаружения лицевых областей с помощью глубоких сверточных сетей, спецификацию протокола истории SLAM карт для Unity и реализовывал модуль оптического обнаружения движения. В свободное время он увлекается разработкой игр.
Другие проекты Ивана включают сегментацию обнаружения лицевых областей с помощью глубоких сверточных сетей, спецификацию протокола истории SLAM карт для Unity и реализовывал модуль оптического обнаружения движения. В свободное время он увлекается разработкой игр.
Иннокентий
Ведущий разработчик машинного обучения
Иннокентий является одним из первых участников Dioram и сотрудничал с Олегом в проекте Компьютерного зрения для домашних роботов . Он возглавляет технологическое направление Neural SLAM.
Как кандидат наук в области компьютерной фотоники, Иннокентий глубоко заинтересован в SLAM, семантической сегментации, FEM, SFM, обработке изображений, глубоком и инвариантном обучении, гиперсетях, AGI. Он активный университетский преподаватель ИИ.
Как кандидат наук в области компьютерной фотоники, Иннокентий глубоко заинтересован в SLAM, семантической сегментации, FEM, SFM, обработке изображений, глубоком и инвариантном обучении, гиперсетях, AGI. Он активный университетский преподаватель ИИ.
Кирилл
Разработчик систем обработки инерциальных данных
Кирилл окончил и получил степень бакалавра наук в области электроники, радиотехники и систем связи в Университете аэрокосмического приборостроения (ГУАП). Помимо компьютерного зрения и визуально-инерциальной одометрии Кирилл занимается фильтрацией сигналов, дифракцией, электромагнитной совместимостью и инерциальными сенсорами (IMU).
Кирилл — одним из основных участников проектов Диорам связанных с инерциальным трекингом, созданием методов отслеживания и фильтрации, калибровки и исследования систем с несколькими IMU.
Кирилл — одним из основных участников проектов Диорам связанных с инерциальным трекингом, созданием методов отслеживания и фильтрации, калибровки и исследования систем с несколькими IMU.
Николай
Технический директор
Николай — обеспечивает повседневную бесперебойную работу научно-исследовательских, опытно-конструкторских работ и разработок Диорам. Он работал с CISCO, Singularity.NET в качестве ведущего инженера-исследователя и над несколькими промышленными проектами, такими как CNC-станки и мехатроника. Основные интересы Николая – визуальная одометрия, обнаружение объектов, SLAM, глубокое обучение, распознавание структурных и синтаксических образов, генеративные модели, символический ИИ, мехатроника, метапрограммирование и теория компиляторов.
Николай является участником учебных проектов RE-ID, Semantic Image Retrieval и Invariance. Он увлекается авиационными технологиями и авионикой.
Николай является участником учебных проектов RE-ID, Semantic Image Retrieval и Invariance. Он увлекается авиационными технологиями и авионикой.
Олег
Научный руководитель и со-основатель
Олег — кандидат технический наук. Он один из основателей Dioram и имеет потрясающий академический опыт. Его профессиональные интересы: искусственный интеллект общего назначения, AGI, анализ изображений, теория игр, глубокое обучение, RL, структурное обучение, многообразное обучение, CV на основе глубокого обучения, SLAM, VIO.
До основания Dioram Олег сотрудничал с несколькими корпоративными проектами, включая домашних роботов и технологию блокчейн. В прошлом Олег — доцент и преподаватель Университета ИТМО. Он является автором многочисленных научных работ и выступает с докладами на научных конференциях.
До основания Dioram Олег сотрудничал с несколькими корпоративными проектами, включая домашних роботов и технологию блокчейн. В прошлом Олег — доцент и преподаватель Университета ИТМО. Он является автором многочисленных научных работ и выступает с докладами на научных конференциях.
Павел
Разработчик Электроника и систем автоматизации калибровок
Павел получил степень магистра компьютерных наук (Университет ИТМО), работая над обучаемыми моделями автономных транспортных средств. Научные интересы Павла включают когнитивное моделирование, вероятностное программирование, глубокое обучение с подкреплением, резервуарные вычисления, изучение временной последовательности и динамического поведения, семантическую сегментацию, сегментацию экземпляров.
В настоящее время он занимается автономным вождением для видеоигры «Grand Theft Auto V», основанной на глубоком обучении.
В настоящее время он занимается автономным вождением для видеоигры «Grand Theft Auto V», основанной на глубоком обучении.
Сергей
Аппаратный инженер
У Сергея более чем 14-летний опыт работы в области разработки аппаратного обеспечения на крупном предприятии, производящем приборы для точных измерений. Он разработал, произвел и наладил многочисленные устройства и комплекты для разработки для работы и отдыха. В Диорам Сергей создал аппаратную платформу мобильного робота, тестовые стенды для сравнения и отладки алгоритмов.
С детства увлекался радиоэлектроникой. Сергей любит разрабатывать на C для встраиваемых устройств и микроконтроллеров.
С детства увлекался радиоэлектроникой. Сергей любит разрабатывать на C для встраиваемых устройств и микроконтроллеров.
Научные достижения
Участники Диорам вкладывают в проект всю свою страсть и опыт. Как научная компания Диорам во многом полагается на прошлые и будущие академические достижения команды.
Награды и признание
Среди научных наград, полученных командой Dioram:
- Kurzweil Best AGI Idea Prize 2018 (for the paper "Semantic Image Retrieval by Uniting Deep Neural Networks and Cognitive Architectures")
- Kurzweil Best Paper Prize 2018 (for the paper "Vision System for AGI: Problems and Directions")
- Best Bachelor of Science project implementation award, ITMO University, 2017
- Best paper at "Modern problems of radio electronics" scientific and technical conference, 2017. (for the paper "Methods of increasing the capacity of networks of fixed radio access with code channel separation")
- International Conference on Artificial Neural Networks (Rodos, Greece), 2018
- "Science, Training and Doctrine" conferences of ITMO University 2017-2019
- 16th International Conference on Next Generation Wired/Wireless Advanced Networks and Systems(St.Petersburg, Russia), 2016
- Communication and radio navigation systems (Krasnoyarsk, Russia), 2016
- International Conference on Future Communication Technologies and Engineering (Shenzhen, China), 2014
- 11th International Conference on Quality Control by Artificial Vision (Fukuoka, Japan), 2013
- International Conference on Machine Vision (London, UK), 2013
Публикации
Участниками команды Диорам выпущено более 50 научных публикаций. Мы будем рады поделиться некоторыми нашими достижениями и в блоге.
Список научных работ включают в себя:
- Hypernets for ensemble learning, 2019
- Semi-automatic road segmentation via fully coordinate convolutional deep neural networks, 2019
- Symmetry line detection methods research for photopletizmography systems, 2019
- Vision System for AGI: Problems and Directions, 2018
- Semantic Image Retrieval by Uniting Deep Neural Networks and Cognitive Architectures, 2018
- HyperNets and their application to learning spatial transformations, 2018
- Research of criteria for the assessment of the intra-system electromagnetic compatibility of the wireless communication system, 2017
- Method of improving the spectral efficiency of telecommunication systems based on the approximation of the bending signals with atomica functions, 2017
- Investigation of Questions of Non-harmonic Signal Scattering on Impedance Structures, 2016
- Evaluation of the In-System Electromagnetic Compatibility of a Radio Communication Network with Code Division Channeling, 2016
- Analysis of the passage capacity of the wave-leading cjmmunication channel of EHF range, 2016
- Solving of an erythrometry problem using a specialized Hough transform 2015
- Modifying the Hough transform by using the periodicity of the regenerated structure of objects on an image, 2015
- A convolutional autoencoder as a generative model of images for problems of distinguishing attributes and restoring images in missing regions, 2015
- Fast reconstruction of Go board grids using the modified Hough transform, 2015
- Image inpainting based on stacked autoencoders, 2014
- Curvature histogram features for retrieval of images of smooth 3D objects, 2014
- Practical algorithmic probability: an image inpainting example, 2013
- Erythrometry method based on a modified Hough transform, 2013
- Method of prediction based on algorithmic probability in the problem of image restoration in missing regions, 2013
- Hough and Fourier Transforms in the Task of Text Lines Detection, 2013
- Geometrical normalization of three-dimensional biomedical images for efficient presentation and compression by means of octrees, 2012
Академическая среда
Большинство разработчиков Диорам — выходцы из академической, научной среды и ВУЗов. Помощь другим в обучении, передача опыта и научных методов из поколения в поколение являются важными составляющими наших ценностей. Вот почему многие члены команды являются активными лекторами и преподавателями.
Это курсы университетов ИТМО и ГУАП, которые проводили участники Dioram:
- Искусственный интеллект
- Компьютерное зрение
- Машинное обучение
- Практические занятия по моделированию в Matlab/Octave
- Архитектура предприятий
- Теория игр
- Прикладная математика
- Системы связи и телекоммуникаций
- Электродинамика и распространение радиоволн
- Системы PEMS
Сделайте запрос
Заполните форму или напишите на почту и мы обязательно свяжемся с вами.
hello@dioram.ai
Расскажите о ваших задачах и мы расскажем как алгоритм Dioram SLAM One может помочь бизнесу.
Подпишитесь на наш YouTube-канал, чтобы быть в курсе новых разработок и демо!
hello@dioram.ai
Расскажите о ваших задачах и мы расскажем как алгоритм Dioram SLAM One может помочь бизнесу.
Подпишитесь на наш YouTube-канал, чтобы быть в курсе новых разработок и демо!
г. Санкт-Петербург, пр. Медиков-3, Технопарк "Санкт-Петербург", Бизнес-инкубатор "Ингрия"
© 2023 ООО «Диорам»