Problemas del mercado

Problemas del mercado

  • Falta de datos

    El problema fundamental es que casi todos los datos de texto disponibles son crudos - no enriquecidos de metadatos y por lo tanto no son adecuados para el aprendizaje de redes neuronales y de chatbots.

  • Monopolización del mercado

    Hoy en dia el mercado de la inteligencia artificial y el análisis de datos se concentra en manos de unas pocas empresas que por lo tanto conduce a la ralentización de su desarrollo y la disminución de la competencia por parte de las empresas emergentes.

Los problemas del negocio

  • Largo tiempo

    Para automatizar el proceso y solucionar las tareas finales de negocio se necesitará unos 5-10 meses para el estudio del problema, trabajo con los datos, formalización de las tareas de desarrollo, realización de pruebas y el perfeccionamiento de la solución.

  • Caro

    Los desarrolladores, expertos en data-science y NLP son caros, requieren de un líder la calificación y los gastos del tiempo a la hora de contratación y gestion de un equipo de desarrollo y esta actividad como regla general esta fuera del perfil de negocio.

  • Las decisiones desparejadas.

    Utilizando soluciones disponibles el negocio pierde la oportunidad de capacitar adicionalmente la red neuronal con nuevos datos o se ve obligado a utilizar los diferentes servicios lo que conduce a la mayor complejidad durante el mejoramiento e integración de los datos, código informatico y los requisitos.

Decision

GraphGrail Ai proporciona una solución unificada de ciclo completo para el análisis de datos de texto.

La plataforma ofrece todos los módulos necesarios para la preparación y procesamiento de datos: la recogida y el análisis, la limpieza, el marcado (etiquetado) a través del Ai-designer para la construcción de patron de lenguaje de área de asunto, probación, aprendizaje de máquinas y configuración de la red neuronal para la tarea, la integración bajo la API en su negocio.

La solución llave en mano se coloca en el Mercado Descentralizado y comienza a ganar dinero. Ahora no hace falta utilizar otros servicios y realizar las integraciones complejas - todas las tareas se realizan en la plataforma de GraphGrail Ai.

Ventajas e innovación

Sin programación (GraphGrail Ai Designer)

Crea sus aplicaciones de lenguaje con ayuda de un constructor de uso fácil! En la plataforma de GraphGrail AI se puede crear y entrenar las redes neuronales para diversas tareas, incluyendo la clasificación compleja a través de Google Tensorflow y otras herramientas. El desarrollo de chatbots para el negocio, analítica de productos y servicios en media, la definición de la autoría segun el estilo de texto, la definición precisa de las emociones por las declaraciones y todo esto sin necesidad de programación!

Separación de datos (GraphGrail Ai LabelLance)

La plataforma proporciona un componente para el marcado fácil y rápido de datos, el enriquecimiento de la serie de datos para la extracción de conocimientos que están escondidos en los grandes volúmenes de datos de su negocio y la asistencia para la toma de decisiones de más calidad. Los usuarios de todo el mundo podrán marcar sus activos de datos de textos o hacer un marcado por el pedido.

Mercado de aplicaciones(GraphGrail Ai Marketplace)

Gana con la plataforma! Crea y venda sus aplicaciones lingüísticas ya que es rentable para los especialistas de data-science y para el negocio. Compre y venda sus conjuntos de serie de datos disponibles de diferentes grados de enriquecimiento para el entrenamiento de redes neuronales en la plataforma.

Laboratorio de Ai (GraphGrail Ai Lab)

En el laboratorio de la inteligencia artificial los investigadores y los especialistas en el análisis de datos de todo el mundo podrán desarrollar y probar nuevas e innovadoras soluciones de (RnD). El laboratorio servirá de plataforma para la mejora de los existentes soluciones, y un potente impulso para las nuevas soluciones que todavía no existen: los fuertes chatbots conversacionales, integración automática de datos científicos, asistentes personales..

Arquitectura de la plataforma

La inteligencia artificial y especialmente la ciencia de datos y aprendizaje de maquina (DS&ML) cambiarán la forma de obtención de datos, su análisis y gestión. Hoy en día debido a la complejidad esto se realiza principalmente por personas, a menudo por los desarrolladores contratados por proveedores de servicios externos. Sin embargo los DS&ML son la fuerza motriz de los futuros servicios de datos y de analítica (D&A). Con el tiempo aparecerán las tareas más complejas y poco convencionales lo que dará lugar a la automatización "intelectual".

La plataforma GraphGrailAi es una estructura laminosa compuesta por el nivel de los componentes de NLP, algoritmos y aplicaciones, gracias a su flexibilidad los especialistas de data-science pueden reutilizar componentes y construir las vias de procesamiento de datos.

Equipo

Victor Nosko

CEO and founder, Ai, Data-science.

Python developer, Django framework. Data-science specialist, NLP stack: NLTK + Celery + Pymorphy2 + GLRparser etc. Victor has more than 6 years of experience in development and deep learning. Experienced in Google TensorFlow

Alexander Borodich

Venture investor, CMO.

Futurologist, angel investor, serial entrepreneur, founder of VentureClub, MyWishBoard, MyDreamBoard, and SuperFolder. Chief Dreams Officer and partner in Future Action, founder of crowd-investing platform VentureClub.ru. Alexander has solid business experience

Marina Parinova

HR manager

Responsible for IT recruitment, new employees' adaptation, a comfortable and pleasant office atmosphere. The team is actively growing and reinforced with steep specialists. Join us! Send CV to m.parinova@graphgrail.com , and we will be pleased to arrange an interview to our company.

Nikita buevich

Frontend Developer

Responsible for creating smart, pretty and convenient user interfaces that will help to solve your problems with maximum efficiency and pleasure. Loves to do it.

Anton Smetanin

Fullstack веб-разработчик.

Responsible for backend development.
Experience in this field of more than 7 years. Main languages and frameworks I use are: РНР (Yii), Python (Django), Javascript.

Semyon Lipkin

Python Developer & Data Science.

Field - development of machine training algorithms by means of the Python language. Education: engineer in Industrial Electronics, Master in “Information and Communications Technologies and Communication Systems" - both in South-Russian State Polytechnic University (NPI).
Doctor of Science in 05.13.05 “Elements and devices of computer engineering and control systems". More than 90 works were published, based on the scientific activities results, including articles (in magazines reviewed by Scopus, WoS, State Commission for Academic Degrees and Titles, Russian Science Citation Index), patents, teaching aids.

Alexander Gusarin

Python Developer & Data Science.

Responsible for developing programs in the field of machine learning, Python programming.
Has two university degrees:
specialist's degree “Computer Security" (Don State Technical University) (red diploma)
Master's program “Software Engineering" (Don State Technical University)

Zakhar Ponimash

Consultant in neural networks.

Engaged in neural networks and strong AI.
Game developer, based on XNA framework, TCP/ip chat, chat bots, text understanding systems. 2 times was the first at the university conference on economics, 2 times at radio engineering. Once was the 1st in the IT park hackathon. Participated in the IT park acceleration program with “patterns recognition" project. Good knowledge of C#.

Mariya Tarasova

Journalist

Candidate of philosophical sciences, specializes in simulation modeling, data mining and statistical data analysis. Was awarded a scholarship of the President of the Russian Federation and the Government of the Russian Federation for her high contribution to science, author of more than 60 scientific research works on the social processes modeling, an active participant in five grants of the Russian Fundamental Research Fund and participant of more than 10 Russian national and international conferences.

Casos

El negocio lo aplica hoy

  • Supervisión (social media)

    Analitica y busqueda de los problemas con los productos y servicios de negocio, supervisión de las publicaciones de los competidores sobre las criptodivisas, el analisis del campo mediatico en la politica, transmisión de noticias.
    Tecnologias: Aspect sentiment, Named Entity Recognition, Busines-specific ontology, Multi-class classification, RNN

  • El chat inteligente (e-commerce)

    Entiende las necesidades del cliente, la realización en todas las etapas de la venta, la comprensión de las objeciones del cliente, la mejora de la conversión en ventas. Tecnologias: Natural Language Understanding, Syntax similarity, Multi-class classification, RNN, LSTM, Neural Turing Machines

El negocio existente y las futuras soluciones en el ámbito de la IA

  • La identificación de la autoría por el estilo único
  • Entendimiento del sarcasmo, la ironía
  • Chat bot con la personalidad
  • Domain-specific modelos para el negocio
  • Búsqueda de las noticias falsas

Blockchain de la compania

  • Checking smart contract conditions
  • Security provisions for tokenomical contracts
  • Text data analytics for media in the new blockchain market: SteemIt, Golos, Status, Telegram
  • La comprobación de las condiciones para los contratos inteligentes
  • Velar por la seguridad durante la celebración de contratos en la tokenomía
  • Analitica de datos de texto para los media en el nuevo mercado de blockchain: SteemIt, Golos, Status, Telegram

Hoja de ruta

El 2014.

  • Julio - la creación de la empresa
  • Las primeras ventas de soluciones analíticas para el análisis de lenguaje a los clientes de negocio
  • Se ha desarrollado el servicio de búsqueda y como la base del producto estaba el propio desarrollo. El servicio esta vendido con éxito

El 2015.

  • Incubación en el IT parque del sur
  • Obtencion de las primeras inversiones

El 2016.

  • Ventas a los clientes de negocio de las investigaciones analìticas: al organismo de marketing, LingvoLeo
  • GraphGrailAi es una de las dos compañías en la Federación de Rusia con el servicio de búsqueda y el análisis semántico refinado de los comentarios en internet

February de 2018.

  • Lanzamiento de la use-case en la plataforma de GraphGrailAi es el sistema de vigilancia con la posibilidad de ajuste fino de la categorización de los textos a travez de modelos de lenguaje.

Marzo – Mayo de 2018.

  • Lanzamiento de la use-case en la plataforma de GraphGrailAi es un chat Inteligente para la automatización de las ventas.
  • Lanzamiento de un componente de marcado de datos con la posibilidad de pedido por parte de clientes terceros

Junio – Julio de 2018.

  • Lanzamiento generalizado de la plataforma, del constructor de los modelos lingüísticos y de las redes neuronales con el acceso a través de interfaces de programación (API),
  • La probación y la conexión de la 2ª lengua para la plataforma que es inglés

Agosto – Octubre de 2018 г.

  • Lanzamiento de un componente de mercado de modelos lingüísticos con la posibilidad de monetización y el pago por las solicitudes de API.
  • Implementación de los listos para el uso conjuntos de categorías semánticas (categoría-subcategoría, la taxonomía, la parte-entero)
  • Implementación de blockchain para el control de calidad de marcado de datos (prueba del trabajo de calidad)

Primer trimestre de 2019.

  • La creación de un Laboratorio de soluciones prometedoras de aprendizaje automático profundo y de la inteligencia Artificial del futuro a base de los modelos de la plataforma (RnD Laboratorio con aprendizaje profundo)

Condiciones de Tokensale

Inicio TGE: 19, Feb
Finalización TGE: 19, Mar
Total de tokens: 200 000 000
Precio de un token: 1 GAI = $0.1

Soft cap: $2M
Hard cap: $12M

Bonos

Pre venta a inversores: 30%

All investors:
first 5 days: 35% (for all)
next 10 days: 25% (starting from $10,000 - 35% )
next 10 days: 20% (starting from $10,000 - 25% )
next 10 days: 15% (starting from $10,000 - 20% )