Компания «Биорг» открывает бесплатный доступ к собственной платформе разметки данных. Этот инструмент позволяет быстро создавать качественные наборы данных для обучения ИИ, что необходимо для проектов в медицине, беспилотном транспорте, промышленности и других отраслях.
Российская компания «Биорг», резидент инновационного центра «Сколково», открыла доступ к своей платформе разметки данных для разработчиков искусственного интеллекта. Платформа предназначена для создания структурированных массивов информации, необходимых для обучения ИИ-моделей в различных отраслях, включая медицину, промышленность, беспилотный транспорт, финансы и цифровое государственное управление.
Сервис «Биорг. Разметка данных» позволяет пользователям самостоятельно и бесплатно подготавливать данные в формате Coco Json. Эта модель рассчитана на стартапы, исследователей и разработчиков, которые могут использовать ее для тестирования гипотез и запуска пилотных проектов. Подготовка проекта разметки, по данным компании, занимает 10–15 минут. Крупные компании могут делегировать задачу по разметке полностью, предоставив техническое задание.
Функционал платформы включает разметку текстов и изображений с возможностью выделения объектов и работы с точностью до пикселя. По планам компании, с 2026 года будет добавлена поддержка аудио, видео и других типов данных. Как отмечает генеральный директор «Биорг» Руслан Алигаджиев, качество данных является ключевым фактором для надежности ИИ-решений, а использование реальных данных предпочтительнее синтетических.
Инструмент был первоначально разработан в 2023 году для внутренних задач компании. В 2024 году проект получил поддержку Агентства стратегических инициатив (АСИ) РФ. В 2025 году платформа была запущена в качестве открытого SaaS-решения.
Одним из первых проектов, реализуемых на платформе, является разметка изображений парковых зон и мест захоронений для компании «Сфера». Эта работа направлена на улучшение государственных сервисов по планированию территорий. По заявлению компании, использование платформы позволяет сократить до 80% ресурсов, затрачиваемых на подготовку данных для ИИ.