Кейс 16. Прогноз занятости зарядок для электромобилей
Партнёр: Сеть зарядных станций
Проблема: Водитель приезжает на свободную по приложению зарядку — а там очередь из 3 машин.
Задача: Модель на основе истории зарядок, дня недели, погоды и пробок предсказывает загруженность на 1–2 часа вперёд.
Результат: API для мобильного приложения с вероятностью свободного места.

Кейс 17. Автоматическое формирование состава поезда под пассажиропоток
Партнёр: Пригородная пассажирская компания
Проблема: В пятницу вечером все вагоны битком, а в понедельник утром — полупустые. Но количество вагонов фиксированное.
Задача: Система на основе данных турникетов, продаж билетов и календаря праздников рекомендует число и тип вагонов на каждый рейс.
Результат: Genius-таблица или веб-сервис с визуализацией.

Кейс 3. Выявление пьяных водителей по стилю вождения
Партнёр: Управление ГИБДД (экспериментальный полигон)
Проблема: Остановить всех подряд невозможно. Но у пьяного водителя меняется траектория: рыскание, резкие ускорения, позднее торможение.
Задача: Обработка CAN-шины авто (датасет размеченного стиля) и выдача вероятности (0–100%) — трезв / нет.
Результат: Прототип мобильного телеметрического модуля.