UNSER VORGEHEN
Löse komplexe Herausforderungen mit fortschrittlicher KI
01 POTENZIALE IDENTIFIZIEREN & LÖSUNGEN KONZIPIEREN
Wir analysieren Geschäftsprozesse und identifizieren manuelle Abläufe, die durch Computer Vision Anwendungen automatisiert werden können. Wir zeigen auf, wo eine datengetriebene Lösung profitabel sein kann.
Der Einsatz von KI in sozialen Organisationen
Wohlfahrtsorganisationen haben viele manuelle Prozesse, wenig Personal und gleichzeitig Datenquellen, die für den Einsatz von KI geeignet sind. Aus diesem Grund hat die Bertelsmann Stiftung die „Tech-Exploration“ durchgeführt, in der konkrete Einsatzmöglichkeiten für Algorithmen und KI identifiziert wurden und hinsichtlich ihrer Umsetzung und Nutzen bewertet wurden. Die entstandenen Konzepte zeigen unterschiedliche Arbeitsfelder für KI in der Wohlfahrt – von der Unterstützung von Therapeuten bis hin zu Jugendhilfe.
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02 DATEN AUFBAUEN UND NUTZEN
Die Qualität der Daten ist entscheidend.
Wir bewerten bereits vorhandene Daten und erschließen neue relevante Datenquellen, um solide Grundlagen für verlässliche Modelle und Automatisierungen zu entwickeln.
OMNI
Daten zur deutschen Filmbranche, um die Vielfalt abzubilden und ggf. Maßnahmen dafür zu ergreifen, gibt es derzeit noch sehr unzureichend. Aus diesem Grund hat die MOIN Filmförderung OMNI entwickelt: ein Umfragetool, das demographische Daten zur deutschen Filmbranche erhebt und auswertet. OMNI erfasst eine detaillierte Übersicht von Daten, die es in der Form noch nicht gab.
03 MODELLE IMPLEMENTIEREN & QUALITÄT SICHERSTELLEN
Wir implementieren Machine-Learning-Modelle und Computer-Vision-Anwendungen. Unser Ziel ist es, Lösungen zu entwickeln, die nicht nur Ihren aktuellen Bedarf decken, sondern auch flexibel genug sind, um sich mit Ihrem Unternehmen weiterzuentwickeln.
Sicheres autonomes Fahren
In einem unserer Projekte konnten wir mit führenden Akteuren der Automobilindustrie an der Zukunft des autonomen Fahrens arbeiten. Das Projekt zielte darauf ab, die Präzision und Zuverlässigkeit von Computer-Vision-Anwendungen durch umfassende Data Annotation und strenges Qualitätsmanagement zu steigern.
Durch die sorgfältige Analyse und Annotation von Millionen von Bilddaten schafft eine robuste Datenbasis für das Training von KI-Modellen. Diese Modelle sind dadurch in der Lage, komplexe Verkehrsszenarien mit einer hohen Genauigkeit zu interpretieren.
Das Ergebnis ist eine signifikante Erhöhung der Sicherheit und Effizienz autonomer Fahrzeuge.