Разработка прототипа сервиса интеллектуальной оптимизации доставок методом краудсорсинга с использованием машинного обучения
| Название НИОКТР | Разработка прототипа сервиса интеллектуальной оптимизации доставок методом краудсорсинга с использованием машинного обучения |
|---|---|
| Аннотация | Наш проект направлен на создание инновационной платформы для интеллектуальной оптимизации краудсорсинговой доставки, базируясь на применении передовых алгоритмов машинного обучения. Суть проекта — в анализе и эффективном использовании повседневных маршрутов и предпочтениях обычных граждан, что позволяет преобразовать существующую мобильность города в высокоэффективную логистическую сеть. Это ключевое отличие от большинства традиционных и краудсорсинговых сервисов, которые ограничиваются функционалом "площадки заказов" с использованием активных курьеров, ручным поиском и выбором, или простыми гео-уведомлениями, не учитывая фактические паттерны ежедневных перемещений. Наша система, используя разработанный интеллектуальный алгоритм, автоматически выявляет, понимает и прогнозирует эти паттерны, позволяя органично интегрировать задачи доставки в уже запланированные поездки пользователей. Такой подход минимизирует отклонения, повышает удобство для попутчиков, выполняет всю ручную работу за исполнителя, оставляет и виртуально закрепляет человека за этим маршрутом, что значительно повышает шансы на взятия и подбор нужного курьера (в случае его отсутствия в приложении). Результатом НИОКР станет создание сервиса, который существенно повысит эффективность сопоставлений, оптимизирует использование транспортных ресурсов и решит проблему дорогостоящей и неэффективной доставки. Актуальность проекта подтверждается растущим спросом на доступную и быструю доставку, особенно в регионах, где о методах краудсорсинга до сих пор не знают, и потенциал подобного интеллектуального подхода не реализован в сервисах у конкурентов, что значительно снижает потенциал доставки "толпой". Область применения: транспортная логистика Целевые потребители: частные лица (курьеры-попутчики и отправители), малый, средний и крупный бизнес. |
| Доступ к ОКОГУ исполнителя | False |
| Количество связанных РИД | 0 |
| Количество завершенных ИКРБС | 0 |
| Сумма бюджета | 5000.0 |
| Дата начала | 2025-12-19 |
| Дата окончания | 2027-02-18 |
| Номер контракта | 5504ГС1/112099 |
| Дата контракта | 2025-12-19 |
| Количество отчетов | 2 |
| УДК | 656.13.072/.073 |
| Количество просмотров | 3 |
| Руководитель работы | Герман Павел Евгеньевич |
| Руководитель организации | Герман Павел Евгеньевич |
| Исполнитель | ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «КРАУД ЛОГИСТИК» |
| Заказчик | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ" |
| Федеральная программа | Отсутствует |
| Госпрограмма | — |
| Основание НИОКТР | Грант |
| Последний статус | 2025-12-29 14:41:43 UTC, 2025-12-29 14:41:43 UTC |
| ОКПД | Услуги по курьерской доставке различными видами транспорта прочие |
| Отраслевой сегмент | — |
| Минздрав | — |
| Межгосударственная целевая программа | — |
| Ключевые слова | логистика планирования; попутные перевозки; интеллектуальный подбор доставок; оптимизация маршрутов; краудлогистика; краудсорсинг |
| Соисполнители | — |
| Типы НИОКТР | Опытно-конструкторские работы |
| Приоритетные направления | — |
| Критические технологии | — |
| Рубрикатор | 73.31.61 - Автомобильные перевозки |
| OECD | — |
| OESR | Другая техника и технологии |
| Приоритеты научно-технического развития | а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта; |
| Регистрационные номера | — |