Search company, investor...
Dbrain company logo

Dbrain

dbrain.io

Stage

Incubator/Accelerator | Alive

Total Raised

$5.5M

About Dbrain

Dbrain is a community-owned, decentralized platform for training artificial intelligence. Human-generated data is more important than algorithms for AI solutions, and Dbrain gives access to a crowd workforce and data providers for developers and businesses. Anyone with a smartphone can label data and make crypto. With Dbrain, crowd workers request simple tasks on data labeling and assessment. After the task is completed correctly and verified, they get paid with cryptocurrency.

Headquarters Location

st. B. Tatarskaya, 35, p. 7-9

Moscow,

Russian Federation

Missing: Dbrain's Product Demo & Case Studies

Promote your product offering to tech buyers.

Reach 1000s of buyers who use CB Insights to identify vendors, demo products, and make purchasing decisions.

Missing: Dbrain's Product & Differentiators

Don’t let your products get skipped. Buyers use our vendor rankings to shortlist companies and drive requests for proposals (RFPs).

Research containing Dbrain

Get data-driven expert analysis from the CB Insights Intelligence Unit.

CB Insights Intelligence Analysts have mentioned Dbrain in 2 CB Insights research briefs, most recently on Jan 11, 2022.

Expert Collections containing Dbrain

Expert Collections are analyst-curated lists that highlight the companies you need to know in the most important technology spaces.

Dbrain is included in 3 Expert Collections, including Digital Health.

D

Digital Health

8,838 items

Startups recreating how healthcare is delivered

B

Blockchain

5,240 items

Companies and startups in this collection leverage blockchain technology for crypto trading, decentralized finance (DeFi), NFTs, and more.

A

Artificial Intelligence

9,442 items

This collection includes startups selling AI SaaS, using AI algorithms to develop their core products, and those developing hardware to support AI workloads.

Latest Dbrain News

«Сейчас я уже не ем "Доширак"». Как сделать два успешных стартапа к 24 годам

Apr 23, 2019

• август, 2016 — окончание МГТУ им. Баумана • ноябрь, 2016 — привлечение инвестиций для R-SEPT • сентябрь, 2017 — запуск старатпа Dbrain • ноябрь, 2017 — привлечение инвестиций для Dbrain • апрель, 2019 — запуск проекта Handle внутри Dbrain «После рейтинга девушки пишут еще чаще» — Попадание в рейтинг самых перспективных россиян моложе 30 лет от Forbes — неожиданность? — Да. То есть меня никто не предупреждал и мне никто не звонил заранее. Узнал об этом от друга: Эдик Гуринович скинул ссылку со словами: «Смотри, куда меня включили» — «О, а я тут тоже есть !». Это все — приятный сюрприз. Для меня это не было целью. Да, классно, что так получилось, но я ничего специально не делал для этого. Есть разные способы реализации себя. Самый простой и понятный для меня — сделать крутой продукт, пользу которого почувствуют люди. — Что сказали родители? — Для семьи и родителей история про Forbes была уже не столь будоражащая, потому что я есть в информационном поле, периодически даю интервью. Скорее, в семье произвело фурор первое длинное интервью со мной на Republic. До этого родственники относились скептически к тому, что я делаю. Статья была своеобразной точкой признания для семьи: они увидели, что я занимаюсь важной работой. — А сложно объяснить бабушке или дедушке, чем ты занимаешься? — Трудно рассказывать о работе не только взрослому поколению, но и ровесникам. «Чем ты занимаешься?» — самый сложный вопрос, потому что я занимаюсь всем в компании. Обычно самый простой ответ — технологическим предпринимательством. — Часто тебе в личные сообщения пишут девушки с просьбой разъяснить, что такое ИИ? — После рейтинга — да. Есть два типа людей, которые мне пишут. Первый — с претензией, что мой успех куплен или что мы всех обманываем. Не понимаю, как люди находят время, чтобы написать негатив. Второй — люди, которые спрашивают что-то про технологии. Есть девушки, которые предлагают встретиться. — Сегодня big data может за несколько минут вычислить, подходит тебе человек или нет. Ты не проверяешь так кандидаток? — Нет-нет. Я игнорирую такие сообщения. Одно дело, когда меня спрашивают о профессиональной деятельности, другое — когда вторгаются в личную жизнь. У меня есть свой канал об искусственном интеллекте @aihappens, где я освещаю интересные мне темы, и почти все вопросы из сообщений разъясняются там. «Учился всю неделю» — Почему ты выбрал робототехнику и ИИ? — С детства я понимал, что мне легко даются математика и информатика. В 10-11 классе я учился в физмат-лицее Сергиева Посада. Это была одна из самых сильных ступеней в моем образовании. Разменной монетой было потерянное детство: мы учились с 8 утра и до 4–5 вечера каждый день. В субботу у нас стандартно были занятия, а в 10-м классе еще и по воскресеньям читали лекции преподаватели из МГУ, МИФИ и МФТИ. Это была такая хорошая семидневка. Были вещи, которые давались мне тяжело, например, в школе я не признавал историю и обществознание, пришлось уже после универа доучивать. Робототехнику выбрал благодаря победе на олимпиаде МФТИ: мог поступить без экзаменов в любой технический университет. Выбирал между МФТИ, Бауманкой, ИТМО и МГУ. Распечатал специальности, факультеты и начал думать. Робототехника — отличное сочетание инженерной специальности и информатики. Про легендарное катание на тазиках — Ты катался на тазиках? — Конечно. В Бауманке есть традиция, которая называется «тазы». Если ты жил в общаге, а я там жил, ты укладываешь в купленный таз все свои лекции. Укладывать нужно плотно, потому что эти конспекты — единственное, что будет отделять потом твою попу от асфальта. Садишься в таз, надеваешь каску — и тебя спускают по лестнице. Это правда больно! На каждом этаже испытания ты выпиваешь стакан пива, на каждом лестничном пролете — стопку водки. Я жил на четвертом этаже — это восемь пролетов. В самом низу тебе дают молоток. Ты переворачиваешь таз и делаешь молотком отверстие, к которому прикрепляют трос. Друзья садятся в багажник автомобиля с ящиком пива. Дальше ты едешь на тазу по территории около общежития и кричишь: «Я инженер!» Тебя спрашивают: «Кто инженер?» — и ты кричишь на весь двор: «Я инженер!». — Девушки тоже катаются на тазах? — Да. Там же можно же регулировать скорость и прочее. Свой таз выкинул — вместо дна была большая дыра. Хорошо, если дно стирается не полностью. А каска поливается пивом, на ней расписываются преподаватели. Висит дома. «Два месяца подряд я доил коров» — Как появился твой стартап по роботизации молочных ферм R-SEPT? — Я договорился в университете, что вместо написания курсовых буду находить и решать конкретные проблемы на практике. Так в 2016 году появилась история про роботизацию молочных ферм. — А почему коровы? — У моей семьи есть колхоз, где полторы тысячи коров. Основная сложность с коровами в том, что их нужно доить каждый день. Первая дойка — в пять утра, иногда в 4:30, а последний раз корову доят в 7 вечера. Натуральное хозяйство — сложный бизнес, в котором многое зависит от погоды. Ты можешь делать все идеально и ничего не получить. Можешь халтурить, но будет солнце и все вырастет. — А ты их доил сам? — Первый раз, когда я несколько недель подряд доил коров, был в немецком Триздорфе, куда я ездил на курсы по автоматизации и управлению фермерским хозяйством. Отличный способ провести каникулы! Корова так устроена физиологически, что сперва нужно сдоить первые струйки. Это надо всегда делать руками. У тебя может не получиться по каким-то причинам раздоить одну из четырех коров или она может лягнуть тебя. Веселый процесс. Я знал все про сельское хозяйство и решил применить к этому теорию из университета. На третьем и четвертом курсах все работы применял к фермерству. На выходе из универа у меня уже была первая версия проекта с роботом. Очень хотел воплотить концепцию в жизнь. Начал изучать рынок инвестиций. В университете вокруг стартапа собрал первую команду из семи человек. Мы ведь читали книжки и смотрели фильмы, а значит, чтобы стартап удался, нам нужно было арендовать дом и не выходя из него пилить стартап! Это была самая большая ошибка. Мы сняли дом, въехали и каждый день работали над тем, чтобы сделать робота. Такое количество технарей в замкнутом пространстве на долгое время оставлять нельзя. Американские фильмы, которые говорят, что собраться всем и работать в отдельном доме — это круто, врут. Мы многому научились. Большая часть людей до сих пор работает в компании R-SEPT. Команда отвечала за конструкторскую, схемотехническую и программную часть, а я — за стратегию, инвестиции, маркетинг, компетенцию в сельском хозяйстве. — Ты вложил в стартап 10 миллионов рублей от инвесторов и еще 20 миллионов своих средств... — Это на поздней стадии. Первоначально все работали за идею. — Ели «Доширак»? — А на что вы жили? — Я параллельно очень много работал: занимался репетиторством. Готовил детей к олимпиадам и проверке проектов, сдавал за них экзамены и поступал в университеты. Так можно много заработать, но бизнес плохо масштабируется. — А откуда у тебя вообще 20 млн рублей на проект? От репетиторства? — На репетиторстве, да, я заработал достаточно много, но не 20 миллионов. У меня было две вещи, которые позволили мне мультиплицировать заработок. Первая: был бот, куда ты мог отправить задачу и в течение 10 минут получить готовое решение. Это стоило 5 тысяч рублей. Второе — я много занимался рынком ценных бумаг и инвестировал там. Да и не тратил на себя почти ничего. Сумма в 30 миллионов — это все средства, включая инвесторские деньги, что были потрачены за три года. — Как появился Dbrain? — Когда мы занимались робототехникой, использовали машинное обучение, чтобы эффективнее подключать манипулятор к вымени. На самом деле самая кликбейтовая строчка в каждом интервью — про то, как мы искали соски в вымени. Всех почему-то будоражит это слово. Мы сделали решение и ходили в разные агрохолдинги с предложением «А не нужны ли вам роботы?». Так мы познакомились с одним из моих партнеров. Он захантил нас делать проект Connectome.ai, чтобы создавать кастомные решения с использованием машинного обучения. Так я перешел из робототехники в ИИ. В процессе работы познакомился Дмитрием Мацкевичем, и уже в 2017 году мы стали делать Dbrain. Недавно мы запустили отдельный продукт внутри Dbrain — Handl, платформу для разметки данных . — Сейчас ты уже не ешь «Доширак»? — Нет. Я прошел эту стадию. К счастью, достаточно давно его уже не ем. Правила эффективности Алексея Хахунова — В чем разница между тобой в 20 лет и в 24? — В 20 я не понимал, как управлять компанией. Сейчас я хорошо знаю, как построены продажи, маркетинг и менеджмент. Все это только боевой опыт. Очень хочется посоветовать начинающим стартаперам найти три-четыре похожие и успешные компании — и спросить, как они это сделали. Не читайте статьи, книжки, учебники, а найдите компании и спросите, что они пробовали, что тестировали — это сэкономит кучу времени. Из готовых материалов есть суперполезные лекции от YCombinator. В 20 я жил в спальном районе на окраине. Но в какой-то момент понял, что трачу много времени на дорогу. Сейчас живу в пределах Садового кольца и перемещаюсь пешком, на трамвае или на такси. Могу не планировать путешествия задолго, а быть спонтанным. Самое красивое место, где я был — Исландия. В 20 я думал, что сон — бесполезная трата времени. В течение долгого периода я спал 2–3 часа в сутки. Сейчас я контролирую сон, правильно питаюсь, потому что это сильно влияет на мою эффективность. Я больше, чем семь раз в неделю, занимаюсь спортом: много играю в бадминтон, футбол, хожу в зал. Поставил себе цель в этом году проехать 1000 километров на велосипеде. Я стал много времени и денег тратить на здоровье: раз в год прохожу полный чекап организма и считаю это важным. Поддерживаю финансово взрослую часть своей семьи. В 20 я был уверен, что к 24 годам у меня будут семья и дети. Этого пока нет, зато есть крепкие отношения. — Что для тебя значит успех? — Есть пять-десять человек, мнение которых для меня важно. Если они признают мои достижения, то для меня это будет успехом. Считаю ли я себя успешным? Пока нет. — Какое твое качество позволило тебе стать тем, кто ты есть? — Странное совмещение лени и упорства. Я достаточно ленив, чтобы не делать лишнего, но упорства хватает, чтобы доводить даже самые сложные вещи до конца. Я считаю, что мое состояние — это набор приятных и не очень случайностей, произошедших со мной. — Почему случайностей? Ты же только что рассказал свою историю: и учился много, и работал. — Это все увеличивает вероятность успеха. Но ты можешь пройти идеально все шаги — и ничего не получится. Все истории успеха — ошибка выжившего. Мы видим то, что получилось, но не видим сотни фейловых историй. Если вы спросите любого предпринимателя, считает ли он, что случайности больше всего повлияли на его бизнес, он скажет, что да — если будет честен. Как пример, одна из главных случайностей — найти инвестора и партнера. Это колоссально повлияло на то, что со мной происходит. — У тебя есть два стартапа. Ты в крутом рейтинге. Ты путешествуешь и живешь в центре. Что дальше, когда все есть? — Сейчас я трачу много сил и времени, чтобы сделать компанию стабильно прибыльной. Хочется, чтобы половина времени тратилась не на зарабатывание денег, а на общественно полезные вещи. Например, хочется помочь российской системе образования, потому что она не соответствует никаким требованиям, которые предъявляются к специалистам. Разве что, исключая программистов. — Ты хочешь создать свою школу? Пойти в министры образования? — Нет. Я хочу написать хорошие цифровые учебники по всем основным предметам с 7 по 11 класс — и составить конкуренцию тем, что есть сейчас. — Своих детей ты отправишь в вуз? — В России идеологически поломанная система образования. Мы живем в парадигме, что успешным можно стать только с дипломом о высшем образовании. Но высшее образование должно работать по-другому. Большинство специальностей должны преподаваться в ПТУ. Но у нас ПТУ считается чем-то негативным. Например, профессии маркетолога, редактора, программиста и инженера не требуют высшего образования — это практические скиллы. Гораздо эффективнее вместо вместо вузов было бы идти в ПТУ получать хорошую практику. А высшее образование нужно оставить для тех, кто хочет заниматься концептуально-стратегическими вещами. Если говорить про моих детей — я верю, что они будут достаточно самостоятельными, чтобы решить, идти им в вуз или нет. Это не мой выбор, я не могу кого-то отправить в вуз силой. — Кто ты через 20 лет? — Точно не смогу ничем не заниматься. У меня есть потребность делать. Маловероятно, что я буду ходить по пляжу и работать удаленно. Скорее, я бы 50% времени развивал свой бизнес, а 50% — какую-то некоммерческие истории. Придумывал бы решения социальных проблем... — Интересно. Это для меня история не про приз. Это способ лучше вникнуть в контекст того, что делают другие люди, чтобы понимать в сравнении — классный ты или нет. Важно смотреть, что создают те, кто моложе меня. Часто они делают более крутые вещи. Это значит, что ты уже проигрываешь в конкуренции. И для тебя это мотивация фигачить и фигачить. Материалы по теме:

Dbrain Web Traffic

Rank
Page Views per User (PVPU)
Page Views per Million (PVPM)
Reach per Million (RPM)
CBI Logo

Dbrain Rank

Dbrain Frequently Asked Questions (FAQ)

  • Where is Dbrain's headquarters?

    Dbrain's headquarters is located at st. B. Tatarskaya, 35, p. 7-9, Moscow.

  • What is Dbrain's latest funding round?

    Dbrain's latest funding round is Incubator/Accelerator.

  • How much did Dbrain raise?

    Dbrain raised a total of $5.5M.

  • Who are the investors of Dbrain?

    Investors of Dbrain include Sberbank and 500 Startups Accelerator, AngelVest, BitFury, g2h2 capital, SCDE Venture and 5 more.

  • Who are Dbrain's competitors?

    Competitors of Dbrain include Select Star, Defined.ai, Labelbox, Explosion, Hive and 8 more.

Compare Dbrain to Competitors

Labelbox Logo
Labelbox

Labelbox is a late-stage technology company that offers a training data platform for machine learning teams to build real-world AI. The platform consists of label editor tools, batch, and real-time labeling workflows, collaboration, quality review, analytics, and an optional, fully managed, and dedicated labeling workforce. The firm serves, government, retail, insurance, manufacturing, and healthcare companies. It was founded in 2017 and is located in San Francisco, California.

H
Hive

Hive provides cloud-based enterprise AI solutions that help companies use AI to interpret video, image, audio, and text. The company offers end-to-end AI services, including pre-trained AI models served via API and a suite of enterprise applications. Hive's technology enables use cases that includes automated content moderation, brand protection and platform integrity, content-based ad targeting, advertising and sponsorship measurement, and more. The company serves the automotive & transportation, financial services & insurance, media & entertainment, communications, manufacturing, travel, retail, restaurants, and utilities industries. It was founded in 2013 and is based in San Francisco, California.

Datasaur Logo
Datasaur

Datasaur develops smart tools to help make NLP labeling more productive and efficient. Its platform streamlines collaboration and its built-in intelligence catches errors by flagging inconsistent labels.

Snorkel AI Logo
Snorkel AI

Snorkel AI is the developer of a system for programmatically building and managing training datasets. The company's platform allows users to develop training datasets. The company was founded in 2019 and is based in Redwood City, California.

CloudFactory Logo
CloudFactory

CloudFactory creates economic and leadership opportunities for talented people in developing nations. It is a distributed labor platform offering human and machine intelligence. The company was founded in 2010 and is based in Reading, U.K.

Alegion Logo
Alegion

Alegion is a data labeling solution for enterprise-grade Machine Learning. The company's services include streaming, high-resolution, high-density video annotation, and delivering accurately-annotated, model-ready data to train and validate ML models. Alegion provides both the platform and workforce to operate with quality at scale, processing structured and unstructured data including video, image, audio, and text. The platform supports complex use cases, powered by robust ontologies and entity relationships. Alegion was founded in 2012 and is based in Austin, Texas.

Discover the right solution for your team

The CB Insights tech market intelligence platform analyzes millions of data points on vendors, products, partnerships, and patents to help your team find their next technology solution.

Request a demo

CBI websites generally use certain cookies to enable better interactions with our sites and services. Use of these cookies, which may be stored on your device, permits us to improve and customize your experience. You can read more about your cookie choices at our privacy policy here. By continuing to use this site you are consenting to these choices.