Проект НИУ ВШЭ вошел в топ-10 на фестивале студенческого предпринимательства «СтудФест»

Кроме того, видеоформат не позволяет быстро вернуться к нужному моменту лекции или урока, и качество усвоения материала снижается, падает мотивация прорабатывать уже пройденный видеоматериал. В конечном счете это повышает риск бросить обучение, не дойдя до конца. Исследования показывают, что обучение заканчивают всего 20% учеников онлайн-школ. Между тем многие образовательные платформы в качестве одной из ключевых метрик используют именно доходимость до конца образовательного курса, поскольку от нее зависит их доход: например, при длительном обучении (от нескольких месяцев) платеж может быть разбит на несколько частей.

Участники опросов, связанных с онлайн-образованием, ставят на второе место по важности постоянный доступ к материалам образовательных курсов, а удобство использования обучающей платформы находится в тройке самых важных факторов при выборе онлайн-курса.

В корпоративном сегменте автоматизированная навигация по видеоконтенту поможет сократить время поиска информации, повысив производительность труда работников. Согласно отчетам агентства McKinsey, сотрудники тратят на такой поиск в среднем до 1,8 часа в день, что эквивалентно 20% рабочего времени. Сервис ViSaver сокращает эти временные издержки.

Инновационное решение ViSaver разработано в России. Все компоненты, включая программный код и услуги, созданы российскими специалистами.

«Новизна проекта заключается в сочетании технологий машинного обучения, обработки видео, компьютерного зрения и NLP для создания комплексного решения», — рассказала Анастасия Семенова. Решение на основе искусственного интеллекта автоматизирует анализ видеоматериалов. Проект использует алгоритмы машинного обучения для автоматического распознавания речи, включая корректировку специализированных терминов с использованием специальных глоссариев. Для повышения точности распознавания и сегментации видео по смысловым блокам используются языковые модели, что обеспечивает более качественный транскрипт видео для создания конспектов и тайм-кодов. Технологии распознавания текста на изображениях (например, слайдах) используются для создания текстовых описаний визуальных материалов. Этот подход позволяет формировать конспекты, содержащие как текстовую, так и визуальную информацию, что делает обучение более наглядным и глубоким. Модели обработки текста и трансформеры применяются для анализа и выделения тем из транскрибированных видеоматериалов, что позволяет сегментировать видео на смысловые части и создавать структурированные конспекты и тайм-коды. Для выявления ключевых моментов и создания автоматических кратких обзоров используются модели суммаризации текста. Использование технологий векторного, семантического и мультимодального поиска и ранжирования позволяет реализовать поиск по ключевым словам и фразам внутри видео с высокой точностью.

При этом система поддерживает автоматический перевод тайм-кодов и конспектов на другие языки, а также поиск внутри видео на нескольких языках.

ViSaver уже обладает тремя зарегистрированными результатами интеллектуальной деятельности (РИД), которые обеспечивают правовую защиту инновационного решения. Первые клиенты из сегмента EdTech уже смогли оценить преимущества сервиса, также пилотные проекты запущены в ведущих университетах России: МГПУ, корпоративном университете «Синергия», ГУАП, СПбПУ и ИТМО.

Проект дважды стал грантополучателем Фонда содействия инновациям, а также вошел в топ-100 перспективных российских компаний 2024 года по версии RB CHOICE и в топ-150 лучших университетских стартапов России.