Кого EagleWings бере на крила
Три місця, де дані стають рішенням: тексти для читачів, продукти й сама наука. Скрізь, де висновок має спиратися на дані, а не на враження.
Статті й розслідування, де кожне твердження стоїть на супутникових знімках, відкритих наборах і порахованих числах. Мапа, хронологія й джерело кожної цифри, на яке можна послатися.
динамічна статтяПродукт на готовій основі: конвеєр, моделі, мапа й застосунок з асистентом. Команда займається клієнтом і ринком, а не інфраструктурою, і рішення не старіє, бо перераховується на свіжих даних.
актуальне рішенняКілька гіпотез на кожне питання, довірчі інтервали, датасети з версіями й негативні результати у звіті. Агент робить прогони, людина вирішує, що з цього наука.
відтворюване дослідженняЧим EagleWings відрізняється
Персональний AI-агент вашого дослідження
не загальний чат, а агент, який знає саме ваші даніАвтооновлення
дані змінились, висновки тежПотік перераховує все на нових даних із потрібним кроком: день, тиждень чи місяць. Кожен прогін отримує версію й різницю з попереднім.
Перевірка й обґрунтування в основі всього
кожне число можна перевіритиКожне питання порівнює кілька підходів із простою базовою лінією, і кожне число має довірчий інтервал. Негативні результати лишаються у звіті, а кожна заява на сторінках обмежена документом LIMITATIONS.
Наука, продукт і текст з одного джерела
наукові, технічні й журналістські матеріали поєднаніТа сама база чисел живить наукову сторінку, застосунок і текст для читача. Стаття не розходиться з дослідженням, продукт не розходиться з наукою під ним, а оновлення даних доходить до всіх трьох одразу.
Один фреймворк, різні сфери
Перша сфера вже працює на реальних даних. Наступні на черзі.
Екологія · охорона лісів
Пожежі, рубки й детектори в трьох національних парках Фракії, Греція: Дадья–Лефкімі–Суфлі, «Дельта Евросу», «Східна Македонія й Фракія».
16 задачзгорнути
Екологія · охорона лісів
Пожежі, рубки й детектори в трьох національних парках Фракії, Греція: Дадья–Лефкімі–Суфлі, «Дельта Евросу», «Східна Македонія й Фракія».
Пожежі
FDЩо саме згоріло у 2023 році і скільки?виміряно7 підходівFMЯкі теплові точки з двох супутників це одна пожежа?виміряно4 підходиFGЧи можна за погодою заздалегідь виділити дні з пожежами?виміряно11 підходівFGЯкі ділянки парку згорять наступними?виміряно14 підходівFGКуди піде фронт пожежі за добу?виміряно6 підходівARДе пожежі повторюються на тих самих місцях?виміряно4 підходи
Вирубка
LDЧи видно рубку на знімках Sentinel-2, коли рубок мало?виміряно5 підходівLMЧи точніший збіг Sentinel-2 і NASA OPERA, ніж одне джерело?виміряно4 правилаLGДе рубатимуть наступного року?виміряно5 підходів
Детектори
SDЧи видно машини згори і за якої роздільності?виміряно2 детекториCDНаскільки точно готові моделі бачать дим і вогонь на фото?виміряно1 детектор
Розміщення й геометрія
TPДе поставити вежі, щоб побачити найбільше майбутніх пожеж?сценарний9 підходівCPЧерез які місця на дорогах проходить під'їзд до рубок?сценарний6 підходівCGДе на мапі дим, якщо камера бачить лише напрямок?сценарний3 підходи
Сигнали й зони
XMЯк звести сигнали з різних джерел в одну подію?симуляція39 варіантівASЯкі зони інтересу є в парку, якого вони типу і як змінюються?симуляція10 варіантів
У бібліотеці також є гілки, які в цьому кейсі не рахувались: маршрути патрулів, лісові колії на Sentinel-2, перенесення готової моделі ризику на нову територію.
Три сторінки й документи, зібрані під вашу задачу
Нічого не копіюється з шаблону як є. Фреймворк разом із Claude за вашими відповідями перебудовує кожну сторінку й кожен документ: свої питання, своя територія, свої дані й числа.
Одна бібліотека, сім кроків від супутника до рішення
Відкриті дані NASA, ESA й Copernicus перетворюються на готові відповіді для лісу: де горить, де рубають, куди їхати.
Алгоритми, датасети, аналізи
Не одна модель, а набір перевірених рішень під різні загрози.
Пожежі, рубки, камери, вежі, супутник: від простих правил до моделей.
Готові до навчання дані з відкритих джерел, кожен із версією та історією змін.
Як знаходимо лідера: порівняння підходів, довірчі інтервали, різниця з базовою лінією, стійкість.
Конвеєр, що працює сам
Від завантаження знімків до готових результатів без ручної роботи. Одна команда відтворює все з нуля.
Будь-яка територія, завжди свіжі дані
Межа, шари й задачі задаються налаштуваннями. Новий заповідник чи лісгосп без переписування коду.
Щодня, щотижня чи щомісяця: нові знімки, теплові точки й погода одразу перераховують результати.
Лендінг продукту
Для замовника: яку проблему закриває, що він отримує і як підключити свою територію.
Інтерфейс для щоденної роботи
Інспектор і аналітик бачать усе в одному вікні.
Опишіть задачу Claude, решту фреймворк збере сам
На вході промпт, на виході готовий пайплайн, аналітична сторінка й застосунок.
Claude опитує, які задачі вирішуємо, за який час і на якій території. З базових алгоритмів збирає під це пайплайн, перебудовує аналітичну сторінку, застосунок і лендінг із записами застосунку, запускає все й збирає готові сторінки.
Додати чи оновити алгоритм або цілу гілку теж можна через опитування. Фреймворк перебудовує сторінки й переганяє лише потрібну частину: новий алгоритм, новий датасет чи нову гілку, а не все з нуля.
Ті самі задачі на свіжих даних або на іншій території: Claude уточнює, що змінити, і фреймворк проганяє пайплайн та оновлює всі сторінки.
Алгоритми, датасети й аналізи з коробки
Не одна модель, а перевірений набір рішень, який уже відпрацював на реальному кейсі.
Від правил до моделей, у кожної гілки своя базова лінія.
- Індекси згарищ і змін рослинності: NBR, NDVI, NDMIFD · LD
- Зведення точок у події: DBSCAN, ST-DBSCANFM · XM
- LightGBM, Random Forest, логістична регресіяFG · LD · LG
- Ареали й гарячі точки: KDE, ареалізаціяAR · AS
- Розміщення веж і камер з видимістю рельєфуTP · CP
- Детектори YOLO11-OBB і Grounding DINOSD · CD
- Місце диму за напрямком з однієї й двох камерCG
Готові до навчання, з маніфестом, історією змін і зрізом по кожній території.
- Пікселі згарищ і рубок Sentinel-22
- Гекси ризику пожеж і рубок2
- Дні з погодою й пожежами1
- Пожежі, точки й під'їзди для веж і камер5
- Збіг FIRMS і EFFIS, знімки OPERA2
- Еталони детекторів: згори й з землі3
- Сигнали й зони інтересу, симуляція2
Як знаходимо лідера і наскільки йому можна вірити.
- 95 % довірчі інтервали по просторових блоках
- Порівняння з базовою лінією й випадковим вибором
- Окремо по кожній території, «замало», якщо подій мало
- Перенесення на територію, якої модель не бачила
- Перевірка «без однієї пожежі»
- EDA кожного сирого набору й датасету
Почніть безкоштовно, ростіть із даними
База відкрита. MVP і Enterprise додають те, що потрібно, коли продуктом користуються живі люди і дані ростуть.
Free
Для дослідника, який хоче спробувати фреймворк на своєму питанні.
- Фреймворк: гілки, алгоритми й конвеєр
- Три сторінки й наукові документи
- Опитування в Claude: нове дослідження, алгоритм, територія
- Версіоновані датасети й історія прогонів
- Водяний знак EagleWings на сторінках
MVP
Для стартапу чи редакції, яким потрібен свій продукт для перших користувачів.
- Усе з бази, а також:
- Сховище даних
- Краще навчений AI-асистент із векторним сховищем
- Реєстрація користувачів
- Пам'ять асистента, коли користувачів багато
Enterprise
Для команди, у якої багато даних, багато користувачів і свої моделі.
- Усе з MVP, а також:
- Паралельна обробка даних і навчання
- Доступ до реєстру навчених моделей
- Повноцінна мапа для роботи
- Без водяних знаків
- Пайплайни навчання AI-асистентів
Продукт, який ви зібрали на безкоштовній базі, стає готовим до масштабованого використання: дані в сховищі, акаунти користувачів і асистент, який пам'ятає кожного, навіть коли їх багато.
Продукт росте разом із даними й командою: паралельні прогони й навчання, реєстр навчених моделей, власні AI-асистенти, повноцінна мапа й сторінки без водяних знаків.
Ваші ідеї злітають. На наших крилах.
Подивіться, як це виглядає на реальному кейсі: застосунок, наукова сторінка й лендінг, зібрані одним конвеєром.