За 4 месяца создали приложение с ML, которое распознает детали и предлагает идеи для сборки
Разработали мобильное приложение с ML-распознаванием деталей конструктора, получившее рейтинг 4.9 в App Store и более 1 млн скачиваний.
Задача
Превратить набор разрозненных деталей конструктора в цифровой опыт: создать приложение, которое распознает детали по фото и рекомендует фигуры для сборки, с понятным сценарием для широкой аудитории, включая детей.
Решение
Разработали приложение на Flutter для iOS и Android с интегрированной ML-моделью на TensorFlow. Добавили пошаговую инструкцию со сканированием, подсветку нужных деталей, рекомендации фигур и возможность делиться результатами в соцсетях. Взаимодействие Flutter с нативной частью реализовано через FlutterChannels.
Результат
Приложение получило рейтинг 4.9 в App Store (до монетизации) и более 1 млн скачиваний за 4 месяца разработки.
Похожие кейсы
Rain Wi-Fi
Создали проект Rain Wi-Fi для Tele2 — получили более 139 млн media impressions
TEAMLY – платформа для совместной работы и управления знаниями, документами, задачами
Разработана платформа TEAMLY для импортозамещения западных систем управления знаниями, используемая более 235 компаниями.
t2. Новый уровень
Разработали и улучшили мобильное приложение для T2 — достигли 20+ млн MAU
HunterMob и Pheon: как привлечь 500 000 установок в мобильное приложение
Привлекли 500 тыс. установок в AI-чат-бот Pheon с ROAS 130% за год.
Мокапус — генератор анимированных трехмерных мокапов онлайн
Предоставлена возможность создавать эффектные презентации дизайна с помощью мокапов в браузере для дизайнеров → увеличена свобода в выборе контекста подачи работ
Мобильное приложение «МегаФон» v3.0
Оптимизировали мобильное приложение — увеличили MAU в 1,5 раза, DAU в 2 раза, Revenue на 30%, техническая доступность достигла 99,9%