Nicht einfach nur ein KI-Modell: Die ai-predict KI-Pipeline.
Eine KI-Pipeline bildet einen Datenfluss über verschiedenste Quellen und Schnittstellen möglichst exakt und strukturiert ab. Das bietet optimale Voraussetzungen für das Implementieren von verschiedenen KI-Anwendungen für Unternehmens- und Kundenprozesse als auch Produkte und Services.
Warum sprechen wir von unserer KI-Pipeline und nicht – wie alle – von KI-Modellen?
Weil unsere Pipeline so viele Dinge gleichzeitig abdeckt. Zum Schluss kommt ein KI-Modell heraus, welches dann das Ergebnis, z. B. die gesuchte Formulierung erstellt und komplette Workflows integrieren kann,
Optimierung zu jeder Zeit möglich
Zwei Punkte sind dabei entscheidend: Wir können durch diese KI-Pipeline an allen Punkten eingreifen. So nutzen wir die umfangreichen KI- und Statistiktools sowie die Hochparametrisierbarkeit der Software schon beim Start der Berechnung: Wir optimieren die Auswahl der vorhandenen Daten, die für die Berechnung verwendet werden. Dies ermöglicht, auch mit wenigen Daten ein valides Ergebnis zu berechnen.
Warum nutzt ihr nicht einfach ein trainiertes KI-Modell?
Trainierte KI-Modelle eignen sich für Vorhersagen bei stabilen Daten. Doch das hat Nachteile: Die Ausgangsdaten können nicht flexibel erweitert werden.
Auf Basis von bestehenden Kundendaten berechnen wir ein Modell. Dieses liefert neue Erkenntnisse – die Grundlage für innovative Lösungen auf Basis „alter“ Daten“ (interpolieren).
Ein KI-Modell lässt Rückschlüsse auf die Ausgangsdaten zu. Da wir „nur“ die Vorlage für die Erstellung des KI-Modells liefern – unsere KI-Pipeline – sind Ihre Daten absolut sicher. Denn die KI-Modelle sind – genau wie Ihre Daten – nur für Sie zugänglich.
Und warum so unspezifisch KI-„Pipeline“?
Zum Projekt-Start wissen wir noch nicht, wie Ihre individuelle Pipeline aussehen wird. Wir nutzen Statistiken, Algorithmen, Heuristiken etc., um stabile Ergebnisse zu bestimmen. Dabei fließt viel Expertenwissen zwischen uns und unserem Kunden hin- und her.
Erkennen wir z. B., dass bereits ein physikalisches Modell für einen Teilbereich der Fragestellung eingesetzt wurde. können wir uns dieses anschauen, übersetzen und damit unsere KI trainieren (z. B. Mehrkanaltheorie bei Coatings). Oder es fehlen Informationen, die wir durch KI- und Simulationen bestimmen können. So wird dies in die Pipeline eingebaut.
Jetzt Beratungstermin vereinbaren
Dr. Mathias Huck
Head of Sales
+49 170 3281 473