KI mit vollem Fokus auf den Nutzer

Unser interdisziplinäres Team aus Data-Scientists, Softwareingenieuren und Designern ist darauf spezialisiert, das Wissen unserer Kunden in konkrete, digitale Produkte zu übersetzen. Die Entwicklung unserer KI-Algorithmen wird dabei stets durch die Gestaltung einer optimalen User Experience ergänzt, die die Bedürfnisse unserer Kunden und Nutzer in den Vordergrund stellt.

CVSDSNLP
Computer Vision
-Erkennen von Trends mit Hilfe visueller Ähnlichkeit-
Challenge
Das Erkennen und Kuratieren von Trends ist entscheidend, um in der Mode- und Designindustrie wettbewerbsfähig zu bleiben. Aber das Filtern relevanter Beispiele aus unzähligen Bildern, die täglich auf verschiedenen Plattformen hochgeladen werden, ist eine große Herausforderung.
Lösung
Durch die Kombination von Web-Crawling und Computer-Vision-Methoden ist unsere Ansatz in der Lage, die wichtigsten Bilder anhand von Inhalt, Farbe und Form zu identifizieren. Dies ermöglicht es unserem Kunden, den bestehenden Katalog an Referenzdesigns zu erweitern und neue Trends sofort zu erkennen.
KMU
  • Extraktion von Informationen
  • Deep Learning
  • Web Development
3 Monate
Strukturierte Daten
- Präzise Kostenschätzungen bei Bauprojekten -
Challenge
Die Kostenplanung ist der wichtigste Teil bei der Rentabilitäts-Bewertung von Bauprojekten, jedoch ist der Prozess der Kostenschätzung oft unstrukturiert und fehleranfällig. Mehrere Planer nutzen meist unterschiedliche Ansätze, eine einheitliche Datenstruktur ist somit nicht gewährleistet. Aus diesem Grund müssen Schätzungen oft mit Sicherheitsfaktoren von bis zu 40% versehen werden.
Lösung
Nach der Analyse und Strukturierung der bereitgestellten Daten entwickelten wir eine selbstlernende Plattform, die die Kostenschätzung durch automatische Analyse historischer Projekte drastisch verbesserte. So konnten Kostenunsicherheiten auf unter 10% reduziert werden und der Planungsprozess um 50% beschleunigt werden.
Enterprise
  • Machine Learning
  • Statistische Modellierung
  • Web Development
1 Jahr
Sensor
- Vorausschauende Instandhaltung von Gleisbetten -
Challenge
Gleisbetten sind zentraler Bestandteil einer funktionierenden Eisenbahninfrastruktur. Für rechtzeitige Instandhaltung muss der Zustand des Untergrundes durch aufwendige manuelle Auswertung vorhandener Sensordaten analysiert werden. Die Qualität der Analyse hängt dabei stark von der Erfahrung der auswertenden Person ab.
Lösung
Unter Verwendung mehrerer tausend Kilometer an Sensordaten entwickelten wir einen Algorithmus zur automatischen Klassifizierung des Gleisbettzustands. Dieser wertet die Sensordaten auf Knopfdruck aus und sorgt für eine gleichbleibende Qualität der Auswertung.
KMU
  • Datenanalyse
  • Deep Learning
4 Monate
Natural Language Processing
-Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Dokumenten-
Challenge
Ingenieurbüros müssen große Mengen an Anforderungsdokumente verarbeiten und dort relevante Informationen herausfiltern. Diese Aufgabe ist nicht nur repetitiv, sondern auch fehleranfällig. Insbesondere wenn wichtige Anforderungen übersehen werden, kann es zu hohen Folgekosten kommen.
Lösung
Durch die Kombination von regelbasierten Algorithmen und maschinellem Lernen können Schlüsselwörter, Anforderungen und deren Beziehungen automatisch aus Dokumenten extrahiert werden. Dies ermöglicht es Unternehmen, Informationen aus unstrukturierten Daten auf standardisierte und effektive Weise zuverlässig zu abstrahieren.
KMU
  • Natural Language Processing
  • Deep Learning
  • Web Development
6 Monate