PlatAI
О проекте
Мы разработали PlatAI — нейросеть для идентификации растений по фотографии, реализованную в виде Telegram-бота. Это инновационное решение, объединяющее передовые технологии машинного обучения и удобство мобильного взаимодействия. В отличие от стандартных справочных приложений, мы создали систему, способную не просто распознавать вид растения, но и предоставлять точные данные о его ботанической классификации, условиях содержания и возможной опасности (например, ядовитость). Проект был построен на современной архитектуре: нейросеть на базе PyTorch и TensorFlow обучена на обширной выборке изображений, а API-интерфейс реализован через FastAPI и контейнеризирован с помощью Docker. Благодаря этому система работает быстро, надёжно и масштабируется легко. Интеграция с Telegram Bot API позволяет пользователям получать результаты прямо в чате, что делает сервис максимально доступным и удобным. PlatAI стал не только техническим экспериментом, но и полезным инструментом для ботаников, любителей природы и школьников, изучающих биологию.
Функциональность проекта
- Идентификация растений по фотографии с высокой точностью
- Обработка изображений в реальном времени через Telegram-бот
- Автоматическое определение вида растения, семейства, научного названия
- Предоставление дополнительной информации: условия содержания, ядовитость, распространение
- Интеграция с базой данных PostgreSQL для хранения запросов и истории
- Оптимизация производительности за счёт использования Docker и FastAPI
- Поддержка работы на серверах с ограниченными ресурсами благодаря эффективной архитектуре
Результаты
✔️ Успешно запущенный сервис, работающий более 7 месяцев без сбоев ✔️ Высокая точность распознавания растений даже при сложном освещении или частичном повреждении изображения ✔️ Простой и интуитивный интерфейс для пользователей — никаких технических знаний не требуется ✔️ Масштабируемая архитектура, готовая к расширению функционала (например, добавлению определения животных или грибов) ✔️ Пример успешного применения нейросетей в повседневной жизни и образовании