Leistungen

Bereit, Gene­ra­tionen mit Wer­ten zu ver­sor­gen. Die drei Spezia­li­täten des Hau­ses sind un­sere Teams von BILD, WORT und ZEIT, die die besten Kunst­stücke und Lö­sun­gen (voll-)brin­gen.

WORT

Natural Language Processing

Unser Team WORT kümmert sich um alles, was mit der maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache zu tun hat.


BILD

Computer Vision

Unser Team BILD kümmert sich um alles, was mit maschinellem Sehen zu tun hat. Mit Hilfe von Kameras können bildbasierte Daten interpretiert und analysiert werden.

ZEIT

Sensor Data Analytics

Unser Team ZEIT kümmert sich um die Analyse hoch dynamischer (Sensor-)Daten zur Erkennung von Ereignissen.


WORT

Natural Language Processing

Unser Team WORT kümmert sich um alles, was mit der ma­schi­nel­len Ver­arbei­tung natür­licher Sprache zu tun hat.


BILD

Computer Vision

Unser Team BILD kümmert sich um alles, was mit ma­schi­nel­lem Sehen zu tun hat. Mit Hilfe von Kame­ras können bild­ba­sier­te Daten inter­pre­tiert und ana­ly­siert werden.

ZEIT

Sensor Data Analytics

Unser Team ZEIT kümmert sich um die Analyse hoch dynamischer (Sensor-)Daten zur Erkennung von Ereignissen.


BILD

Das Ziel von Com­puter Vision (Bild­ver­stehen) besteht nicht nur darin, Ma­schi­nen dazu zu befä­higen, die visu­elle Welt wie ein Mensch wahr­zu­neh­men und zu inter­pre­tieren, sondern dank UV- und IR-Kame­ras darüber hinaus blicken zu können. Durch die Kombi­nation aus Big Data, verteil­ten GPUs und moder­nen Tech­ni­ken des ma­schi­nel­len Lernens werden bei boot.AI BILD pass­genaue Lösun­gen für ein breites Spek­trum an Anwen­dun­gen von Auto­mation bis hin zu auto­nomen Sys­temen kreiert. Durch eine redu­zierte Ent­wick­lungs­zeit und erwei­terte Betriebs­fähig­keit ergibt sich ein direk­ter Mehr­wert für den Kunden.

 

Ge­­sichts­­er­­ken­­nung

Iden­­ti­fi­­ka­­tion oder Ve­­ri­fi­­ka­tion von Per­­so­nen an­­hand ihrer in­di­­vi­­du­­el­len Ge­­sichts­­merk­­male. Sorgt bei Feh­­lern aller­­dings für mehr oder we­ni­ger in­di­vi­­du­ell be­­las­­ten­de Si­tu­­a­ti­­o­nen.

Ob­jekt­­ver­­fol­­gung

Sich be­­we­­gen­­de Ob­jek­te in Ka­me­ra­­auf­­nah­­men werden ge­­fun­den und ver­­folgt.

Bild­klas­si­fi­ka­ti­on

The­ma­ti­sche Ein­ord­nung des Bild­in­halts.





Ak­ti­ons­er­ken­nung

… be­ant­wor­tet die Frage „was tut sie da ei­gent­lich?“

Ob­jekt­er­ken­nung

Lo­ka­li­sa­tion al­ler Ob­jek­te in einem Bild.

Sym­bol­er­ken­nung

Bil­der von ma­schi­nell un­les­ba­rem Text wer­den les- und be­ar­beit­bar ge­macht.

Un­ter­schied­er­ken­nung

Labeln und Un­ter­schei­den von Ob­jek­ten in Bil­dern.

Se­man­ti­sche Seg­men­tie­rung

Labeln von Bild­in­hal­ten auf Pi­xel­e­be­ne.

WORT

Die mo­der­nen Tech­no­lo­gi­en der Com­pu­ter­lin­gu­is­tik – Natural Language Processing – werden genutzt, um text­be­zo­ge­ne Daten zu ver­stehen. Durch das Ver­ständ­nis und die an­schlie­ßen­de Au­to­ma­ti­sie­rung von Ge­schäfts­pro­zes­sen trägt boot.AI WORT mit enor­men Zeit­er­spar­nis­sen auf­grund der ent­fal­len­den ma­nu­el­len Text­da­ten­ver­ar­bei­tung zu Un­ter­neh­mens­ef­fi­zi­enz bei.

 

Frage-Ant­wort-Sys­tem

Men­­schen stel­len eine Fra­ge und ein Com­­pu­ter­­sys­tem gibt eine (hof­­fent­lich) hilf­­reiche und kor­­rek­te Ant­­wort.

Ma­schi­nen­über­set­zung

Ma­schi­nel­le Über­set­zung einer Aus­gangs- in eine Ziel­sprache.

In­for­ma­ti­ons­ex­trak­tion

Zieht die ge­such­ten In­for­ma­tio­nen aus Do­ku­men­ten, Web­sei­ten.

Auf­­merk­­sam­­keits­me­cha­­nis­­mus

Kon­­zen­­tra­ti­on auf das We­­sent­­liche eines Quell­­satzes. Kein Auf­­halten mit ir­rele­­van­ten Satz­­tei­len.

Sen­ti­ment­ana­lyse

Iden­ti­fi­ka­tion der in einem Text ver­mit­tel­ten Ge­füh­le oder Mei­nun­gen.


Text­zu­sam­men­fas­sung

Selbst­er­klä­rend, oder? Lan­ger Text wird zu zu­sam­men­ge­fass­tem Text.


ZEIT

Im In­dus­trie­be­trieb können Daten mittels einer großen An­zahl an Sen­so­ren und digi­talen Geräten über das IoT (Inter­net of things) aus einer realen Um­ge­bung erfasst werden und weisen damit hoch dy­na­mi­sche Ei­gen­schaf­ten auf. boot.AI ZEIT kon­zen­triert sich auf die nächste Ge­ne­ra­tion des ma­schi­nel­len Ler­nens, das sich auf solch um­fas­sen­de, dy­na­mische und hoch kom­plexe Daten stützt, wodurch hilf­reiche Ein­blicke ge­won­nen werden können, die wiederum als In­ter­pre­ta­tions- und Ent­schei­dungs­grund­lage, für Emp­feh­lungs­sys­teme sowie zur Er­ken­nung ver­schie­de­ner Er­eig­nis­se ge­nutzt werden können.

 

Betrugs­er­ken­nung

Ent­lar­vung kri­mi­nel­ler Ak­ti­vi­tä­ten.


Emp­­feh­­lungs­­sys­­teme

Auf­­grund per­­sön­­licher Prä­­fe­­ren­zen werden pas­­sen­de Emp­­feh­­lungen ab­­ge­­ge­ben.

An­griffs­­er­­ken­­nung

Warn­­mel­­dun­­gen wer­den aus­­ge­­ge­ben, so­bald ver­­däch­­tige Ak­­ti­­vi­tä­ten er­­kannt werden.

IoT-Spam

Schad­soft­ware wird von nor­maler Soft­ware unter­schieden.

Ano­ma­lien­er­ken­nung

Auf einer See­straße fahren alle Boote in einer opti­ma­len Li­nie. Bis auf ein Boot, das weicht da­von ab. Wurde es viel­leicht ge­kapert?