市場の問題

市場の問題

  • データ不足

    アクセスできるほとんどのテキストデータはメタ情報が充実されていないもので、ニューラルネットワーク及びチャットボットの学習のために利用不可能です。

  • 市場の独占化

    現在、人工知能やデータ分析の市場はいくつかのコーポレーションの手に集中しています。そのため、市場の発展が遅れ、スタートアップによる競争も少なくなっていきます。

ビジネスの問題

  • 時間がかかる。

    通常なら、事業がプロセスを自動化し、ビジネス課題を解決するために5~10か月が必要です。その間、問題調査を行い、データを処理し、開発課題を決め、テストやソリューションの仕上げをしなければなりません。

  • 高い。

    開発者、データサイエンス及びNLPの専門家を雇用することは安くないし、開発チームを組む際に事業責任者の専門知識が必要され、手間もかかります。

  • ばらばらのソリューションズ.

    完成されたソリューションズを利用したら、ビジネスはニューラルネットワークに新しいデータに関する追加学習をさせる可能性を失い、多数のサービスを利用せざるを得なくなります。それはまた、今後のデータや、プログラムコードや要求の仕上げ及びインテグレーションを複雑化します。

解決

GraphGrail Aiは、テキストデータ分析のためのフールサイクルの統一ソリューションを提供します。

プラットフォームは、データ収集や構文解析(パージング)、データクレンジング、ドメイン固有モデルを構築するためにAi-designer によるマークアップ(タギング)、テスト、機械学習及び課題に合わせたニューラルネットワークの調整、APIによるあなたの事業へのインテグレーションという、データの準備及び処理に必要なモジュールの全てを提供します。

完済されたソリューションは、分散型マーケットプレイスに出され、お金を稼ぎはじめます。これから他のサービスや複雑なインテグレーションが不要になり、全ての課題をGraphGrail Aiプラットフォームにて解決できるようになります。

メリット及びイノベーション

プログラミング不要 (GraphGrail Ai Designer)

使いやすいコンストラクタで自分の言語アプリを作成してください。GraphGrail AIプラットフォームにおいて、Google Tensorflowなどのツールを使って、複雑な分類を含めて様々な課題のためにニューラルネットワークを作成し学習させることができます。事業用のチャットボットの開発、メディアにおける製品やサービスのアナリティクス、文体によって作者の判定、表現によってエモーションの正確な確定など、全てはプログラミングなし!

データマークアップ (GraphGrail Ai LabelLance)

プラットフォームは、簡単で速やかなデータマークアップや、あなたのビジネスの大量データにひそんでいる知識を引き出すためのデータセットの充実及び、もっと確実な判断をするための構成部分であります。全世界からの利用者は、自分のテキストデータのマークアップをし、注文を受けてマークアップをすることが可能になります。

アプリのマーケットプレイス (GraphGrail Ai Marketplace)

プラットフォームにおいてお金を稼いでみませんか。自分の言語アプリを作成し、販売してください。それは、データサイエンス専門家にとっても、ビジネスにとっても有利でしょう。プラットフォームにおいてニューラルネットワークを学習させるために、充実度の違う完成されたデータセットを売買してください。

人工知能ラボラトリー (GraphGrail Ai Lab)

人工知能ラボラトリーでは、世界中からのデータ分析研究者や専門家は展望のある新しいソリューションズを開発、試験することができます(RnD)。ラボラトリーは、既存ソリューションズを改善し、強力な会話チャッボット、 科学的データの自動要約、パーソナルアシスタントなどのまだ存在していないソリューションズを開発するスペースとなります。

プラットフォームのアーキテクチャ

人工知能、特にデータサイエンスや機械学習(DS&ML)は、データの収集、分析及び処理方法を変えていきます。それがまだ複雑な課題で、社外のサービスプロバイダーによって雇用された開発者が果たすことが多いです。しかし、上記のDS&MLは、今後のデータやアナリティクスサービス(D&A)の推進力となります。時間につれて、もっと複雑な課題が現れ、知的自動化を導き出します。

GraphGrailAiプラットフォームは、NLP構成部分、アルゴリズムやアプリからなる多層構造で、そのフレキシビリティーのおかげでデータサイエンス専門家が構成部分を多数回に使用し、データ処理のパイプラインを構築することができるようになります。

チーム

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.

ケースの実例

ビジネスが既に利用している

  • モニタリング (social media)

    製品やサービスに関するアナリティクス及び問題検索、仮想通貨に関する競争相手の記述のモニタリング、政治に関するメディアの分析、ニュースストリーミング。 技術:Aspect sentiment, Named Entity Recognition, Busines-specific ontology, Multi-class classification, RNN

  • スマートなチャット(e-commerce)

    購入者のニーズを理解し、セールスの全段階に同行し、顧客の反論を理解し、販売率を向上させます。 技術:Natural Language Understanding, Syntax similarity, Multi-class classification, RNN, LSTM, Neural Turing Machines

既存ビジネス及び将来の人工知能関係のソリューションズ

  • ユニークな文体によって作者の確定
  • 嫌み及び皮肉の理解
  • 個性を持つチャットボット
  • ビジネス向けのドメイン固有モデル
  • フェイクニュースの検索

ブロックチェン会社

  • スマートコントラクトのための条件の検査
  • トークンエコノミーにおいて、契約締結の際の安全確保
  • 新規ブロックチェン市場におけるメディアのためのテキストデータアナリティクス:SteemIt, Golos, Status, Telegram

ロードマップ

2014年

  • 6月、会社の創立
  • ビジネス顧客に対する言語分析のアナリティクスソリューションズの初販売
  • 自己コンセプトの検索サービスの開発及び、販売成功

2015年

  • ユジヌィーIT工業団地におけるインキュベーション
  • 最初の投資の受取

2016年

  • ビジネスクライアント(マーケティングエージェンシー、LingvoLeo)への分析調査の販売
  • GraphGrailAiは、インターネット上の文章の検索及び意味分析サービスを提供するロシアの2社の一つ

2018年2月

  • 言語モデルを使ってテキストのカテゴリー化がフレキシブル設定可能なモニタリングシステムという、GraphGrailAiプラットフォームをベースにしたユースケースのリリース

2018年3月~5月

  • セールス自動化用のスマートチャットという、GraphGrailAiプラットフォームをベースにしたユースケースのリリース
  • プラットフォームの追加言語(英語)の試験及び導入

2018年6月~7月

  • プラットフォーム、言語モデルのコンストラクタ及びAPIによってアクセスできるニューラルネットワークの大規模のローンチ
  • プラットフォームの追加言語(英語)の試験及び導入

2018年8月~10月

  • マネタイゼーション及びAPIクエリごとの支払いが可能な言語モデルのマーケットプレイスのリリース
  • すぐに利用できるセマンティックカテゴリーのセットの導入(カテゴリー/下位カテゴリー、分類体系、部分/全体)
  • データマークアップの質管理用(proof-of-quality-work)のブロックチェン導入

2019年代1四半期

  • プラットフォームのモデルをベースに、深層機械学習及び人工知能に関する展望のあるソリューションズのラボラトリーの設立(RnD Laboratory with deep learning)

トークンセールの条件

TGE開始:2月19日
TGE終了:3月19日
トークン総数: 200 000 000
トークン価格: 1 GAI = $0.1

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

ボーナス

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% )