Artificial Intelligence

Die Generative AI dürfte sich jüngst vor allem durch die AI-gesteuerte Bildgenerierung mittels DALL-E und Texterstellung via GPT-3 einen Namen gemacht haben. Wir befassen uns weitreichend mit den Möglichkeiten, die Generative AI für Unternehmen bereithält. Dabei verfolgen wir einen explorativen Ansatz, der bei Machbarkeitsanalysen anfängt, sich über Product Discovery und die Erstellung von Proof of Concepts erstreckt, bis es schließlich zum neuen Projekt kommt.

In einem internen Forschungsprojekt arbeiten wir an der Cutting Edge der Sprachmodelle. Hier bauen wir unser technisches Verständnis weiter aus und arbeiten am effektiven Einsatz der großen Sprachmodelle. Unser so generiertes Wissen geben wir gerne in Form von Workshops weiter.

Unser AI-Angebot ist eng mit der maschinellen, algorithmischen Verarbeitung von sinnlichen Inputs gekoppelt, also mit der Wahrnehmung, Analyse und Weiterverarbeitung von gesprochener und geschriebener Sprache sowie von Bildern und Videos. Beispielhafte Anwendungsfälle sind das Scannen und Interpretieren von Fahrzeugscheinen, Kassenbelegen oder Ähnlichem. Die so gesammelten Daten können dann zur Verbesserung der User Experience eingesetzt werden.

Im Bereich des autonomen Fahrens können AI-Lösungen anhand von Videos oder Bildern Hindernisse erkennen. Es gibt auch erste Ansätze, wie man Daten mit Neuronalen Netzen auswerten und so prognostizieren kann, ob ein Fußgänger über die Straße gehen möchte oder nicht.

Computer Vision findet auch in industriellen Prozessen Verwendung. Als automatische optische Inspektion ermöglicht sie die schnelle, reproduzierbare und vollständige Überwachung von Produktionsgütern – rund um die Uhr.  Computer Vision arbeitet dabei nicht notwendigerweise mit gewöhnlichen Farbbildern, sondern ist mit beliebigen bildgebenden Verfahren kombinierbar. So kann mit Multispektralkameras beispielsweise auf chemische Eigenschaften von Materialien zurückgeschlossen oder mit Röntgensensoren in das Innere von Objekten hineingesehen werden. Mittels 3D-Sensoren ist ebenfalls die Formbestimmung von Gegenständen möglich.

Natural Language Processing ermöglicht, text- und sprachbasierte Probleme automatisiert zu lösen. Das beginnt bei scheinbar einfachen Aufgaben, wie der Vorhersage eines Wortes in einem Lückentext, und endet bei komplexen Herausforderungen, wie maschineller Übersetzung oder automatischer Zusammenfassung von Texten.

Typische Fragestellungen mit denen Unternehmen an uns herantreten sind: Wie können wichtige Kerninformationen aus langen Texten – wie beispielsweise Verträgen – herausgefiltert werden, ohne dass der Mensch den Text lesen muss? Oder: Wie lassen sich Textinformationen automatisch visualisieren?

Unser Angebot reicht dabei von der Implementierung eines Proof of Concepts bis hin zur Entwicklung von Produktionssystemen. Die inovex-Expert:innen befassen sich derzeit intensiv mit den Möglichkeiten der Textverarbeitung durch Neuronale Netze, um so sprachlich komplexe Datensätze von Kunden effizienter verarbeiten zu können.

Weitere typische Anwendungsfälle von Artificial Intelligence sind Auswertungen von Social-Media-Texten, Sentiment-Analysen und AI-basierte Datenprodukte wie Recommender-Systeme, Voice Assistants und Voice APIs bis hin zu Umsetzungen durch Roboterarme und Roboter. Wir arbeiten zum Beispiel an menschenähnlichen Robotics-Lösungen wie Pepper oder Nao, die in der Lage sind, mit Menschen zu interagieren und beispielsweise im Handel Anwendung finden.