Poniższe case studies to przykładowe realizacje pokazujące możliwości i potencjał naszego zespołu. Jako młoda firma, prezentujemy je jako demonstrację naszych kompetencji i wizji rozwoju projektów AI.
HealthScan AI
Transformacja prototypu AI do wykrywania zmian nowotworowych w pełnowartościowy produkt medyczny.
Profil Klienta
- Startup założony przez dwóch lekarzy radiologów i programistę ML
- Zespół: 4 osoby
- Etap: Prototyp nagrodzony na hackathonie MedTech 2023
O Projekcie
Model AI do wczesnego wykrywania zmian nowotworowych na obrazach tomografii komputerowej płuc, osiągający skuteczność 91%.
Wyzwania
- Skalowanie infrastruktury
- Zgodność z regulacjami medycznymi
- Brak doświadczenia DevOps
- Wysokie koszty infrastruktury
- Problemy ze stabilnością
Wdrożone Rozwiązania
1. Architektura Chmurowa i Optymalizacja
- Multi-regionowa architektura AWS
- Konteneryzacja i orkiestracja
- Optymalizacja GPU
2. Bezpieczeństwo i Zgodność
- System IAM z MFA
- Architektura zgodna z RODO
- Szczegółowe logowanie
Rezultaty
Wydajność
10x szybsze przetwarzanie
200 równoległych badań/h
Koszty
68% redukcji kosztów
3,840 PLN/miesiąc
Stabilność
99.97% dostępności
Zero incydentów
Technologie
Cloud & Infrastructure
ML & Optimization
DevOps & Monitoring
SmartStock
Transformacja prototypu algorytmu tradingowego w skalowalną platformę dla tysięcy inwestorów detalicznych.
Profil Klienta
- Startup fintech założony przez matematyka i dwóch byłych traderów
- Zespół: 6 osób
- Etap: Działający prototyp z grupą 50 beta-testerów
O Projekcie
Algorytm uczenia maszynowego do prognozowania trendów cenowych na rynku forex i akcji, osiągający skuteczność 83% na danych historycznych.
Wyzwania
- Problemy z latencją w generowaniu rekomendacji
- Niestabilność przy zwiększonym obciążeniu
- Synchronizacja danych rynkowych w czasie rzeczywistym
- Brak procesów CI/CD
- Ograniczone środki finansowe
Wdrożone Rozwiązania
1. Restrukturyzacja Architektury
- Architektura mikroserwisowa
- Wdrożenie na Google Cloud Platform
- Elastyczne skalowanie z Kubernetes
2. Optymalizacja Wydajności
- Przepisanie krytycznych komponentów na Rust
- Przetwarzanie strumieniowe z Apache Kafka
- Wielowarstwowe cache'owanie
Rezultaty
Wydajność
50x szybsza analiza
10,000 użytkowników
Koszty
38% poniżej budżetu
9,200 PLN/miesiąc
Stabilność
99.98% dostępności
94% mniej zgłoszeń
Technologie
Cloud & Infrastructure
Backend & Data
ML & DevOps
EcoSmart
Transformacja lokalnego rozwiązania IoT w skalowalną platformę dla samorządów, redukującą koszty energii.
Profil Klienta
- Startup założony przez naukowców z Politechniki Warszawskiej
- Zespół: 7 osób (3 naukowców ML, 2 programistów, 2 osoby od biznesu)
- Etap: Rozwiązanie po udanym pilotażu w jednym mieście
O Projekcie
System oparty na ML do prognozowania i optymalizacji zużycia energii w budynkach użyteczności publicznej, wykorzystujący dane IoT i historyczne dane pogodowe.
Wyzwania
- Heterogeniczność danych z różnych systemów i czujników
- Rygorystyczne wymagania bezpieczeństwa dla danych samorządowych
- Ograniczenia w dostępie do infrastruktury lokalnej
- Potrzeba skalowania z 12 do 2000+ budynków
- Brak doświadczenia w rozwiązaniach produkcyjnych
Wdrożone Rozwiązania
1. Architektura Hybrydowa
- Edge computing w budynkach
- Centralna platforma w polskiej chmurze
- System event-driven z Apache Kafka
2. Integracja Danych
- Uniwersalna warstwa integracyjna
- Automatyczna walidacja danych
- Pipeline z Apache NiFi
3. Bezpieczeństwo
- Pełna separacja danych
- Szyfrowanie end-to-end
- Regularne audyty bezpieczeństwa
Rezultaty
Skalowalność
800+ budynków
99.95% dostępności
Oszczędności
21.3% redukcji kosztów
7 miesięcy ROI
Rozwój
27 samorządów
Ekspansja międzynarodowa