26. April 2018
Posted by aisolab
01

 

Am 04. und 05. Juli 2018 findet in Berlin die Konferenz „Künstliche Intelligenz“ statt. Neben Praxisbeiträgen von KI-Verantwortlichen bei Siemens, Trumpf, SAP, Bosch, Continental, Otto und vielen anderen werde ich einen Vortrag zur Einführung in Deep-Learning halten.

Ich freue mich auf einen spannenden Erfahrungsaustausch.

Für Abonnenten unseres Newsletters haben wir noch ein spezielles Angebot für Sie. Schauen Sie mal rein!

Viele Grüße

Jörg Bienert

18. April 2018
Posted by aisolab
02

Ist Künstliche Intelligenz so gefährlich, wie sie heute diskutiert wird? Während die negativen Auswirkungen der KI noch immer offen diskutiert werden, liegt der Fokus des Deutschen KI-Verbandes darauf, dies zu ändern.

Um diese Punkte klarzustellen gab unser CEO, Jörg Bienert, Vorstandsmitglied und Präsident, ein Interview mit Futurezone.de und diskutierte ausführlich über die Rolle der KI Verband, ihr Ziel und viele andere Aspekte, die eine Schlüsselrolle bei der Erlangung der Vorteile spielen, KI zu bieten hat. (zum Interview)

 

26. März 2018
Posted by aisolab
03

Am 15. März 2018 haben wir – 24 Unternehmen und Startups – den deutschen KI-Verband gegründet. In der konstituierenden Sitzung des Deutschen KI-Verbandes sprachen sich die Mitglieder für folgende Kernforderungen aus:

  1. innovationsfreundliche Rechtssicherheit in den Bereichen Zivil-, Steuer- und Datenrecht zu schaffen, um Deutschland als attraktiven Wirtschaftsstandort für das KI-Ökosystem zu etablieren und seine Wettbewerbsfähigkeit im internationalen Vergleich zu stärken.
  2. die menschenzentrierte und humane Nutzung von KI-Technologien zu fördern, um eine von der sozialen Marktwirtschaft geprägte Gesellschaft in das digitale Zeitalter zu führen.
  3. Förderung von Forschung, Entwicklung und praktischer Umsetzung von KI-Technologien durch Förderprogramme, Pilotprojekte, Anschubfinanzierung, Unterstützung der Zusammenarbeit zwischen Existenzgründern, Wissenschaft und etablierten Unternehmen.
  4. Förderung und Bildung und Wissenschaft zum Thema Künstliche Intelligenz und Aufklärung von Gesellschaft und Wirtschaft über Chancen und Risiken.
  5. Bildung einer KI-Expertenkommission mit Vertretern aus Politik, Wirtschaft (etablierte Unternehmen und Start-ups) und Wissenschaft zur aktiven Beratung der Bundesregierung.

 

 

Details hierzu finden sich in der Pressemeldung unter www.ki-verband.de.

Wir freuen uns auf die  Arbeit mit den (mittlerweile 34) Mitgliedern und ich persönlich auch auf die Zusammenarbeit mit den Vorstandskollegen Rasmus Rothe (Merantix) und Fabian Behringer (ebot7) sowie dem politischen Beirat unter Leitung von Marcus Ewald (Thomas Jarzombek (CDU), Jens Zimmermann (SPD), Manuel Höferlin (Die Grünen) und Petra Sitte (Die Linke)).

Viele Grüße

Jörg Bienert

20. März 2018
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04

Es war ein tolles Event! Die erste – von uns mitorgangisierte – Handelsblatt KI-Konferenz gab zwei Tage lang einen exklusiven KI-Erfahrungsaustausch Ende vergangener in München.  Diese Tage waren voll von hervorragenden Ideen, aufschlussreichen und wertvolle Informationenn und tiefen Einblicken in die Welt der Künstlichen Intelligenz!

Während dieser Veranstaltung hatten wir viele interessante Gespräche an unserem Stand, an dem wir unsere aktuellen use cases für Visual Computing mit AI zeigten. Wir haben uns sehr über viele neue Kontakte und das Treffen mit einigen Freunden aus unserem Netzwerk gefreut. 

Unser besonderer Dank gilt dem Handelsblatt, dem Euroforum, den Referenten, Experten, Kollegen und allen Beteiligten.

 

08. März 2018
Posted by aisolab
05

 

Nur noch eine Woche bis zur Handelsblatt KI-Konferenz in München am 15. Und 16. März

Verpassen Sie nicht den zweitägigen exklusiven KI-Erfahrungsaustausch mit Fei Yu Xu, Jürgen Schmidhuber, Frank Ruff, Bernd Heinrichs, Reiner Kraft, Norbert Gaus, Martin Hoffmann und Annika Schröder und vielen anderen Top Speakern.

Hier der Link zur Konferenz und dem Interview, das ich dem Handelsblatt vorab gegeben habe.

Viele Grüße

Jörg Bienert

05. März 2018
Posted by aisolab
06

Europa hat eine aufstrebende und prosperierende Industrie für künstliche Intelligenz. Deutschland steht an zweiter Stelle als eines der robustesten KI-Ökosysteme in Europa. Berlin ist der zentrale KI-Hub für 30 KI-Unternehmen, gefolgt von München, Hamburg und Frankfurt am Main.

In diesem Artikel stellen wir Ihnen alle AI-Start-ups in Deutschland vor, basierend auf ihrer Expertise und mit einer kurzen Einführung zu jedem Unternehmen. Und da ein Bild mehr sagt als tausend Worte, haben wir für Sie alle Firmenlogos in einem Bild zusammengefasst, das Ihnen zum Download zur Verfügung steht.

 

 

Audio & Voice

 

  1. Aaron AI

Aaron.ai nutzt die Künstliche Intelligenz, um Unternehmen dabei zu unterstützen, Kundenwünsche in natürlicher Sprache zu verstehen und nach Belieben zu bearbeiten.

  1. Precire

Precire Technologies hat die PRECIRE-Technologie entwickelt, die Sprache entschlüsselt und faszinierende Einblicke in das Zusammenspiel von Persönlichkeit, Sprache und Verhalten ermöglicht.

  1. Semvox

SemVox bietet effiziente und sichere Lösungen und Technologien für die Sprachsteuerung, multimodale Mensch-Maschine-Interaktion und intelligente virtuelle Assistenzsysteme, basierend auf der neuesten KI-Technologie und die hocheffizienten ODP S3-Software (Ontology-based Dialog Platform).

 

Automotive & Lokalisierung

 

  1. Aindex.ruhr

Sie suchen eine Wohnung im Ruhrgebiet? Dann wird die Suchmaschine, die Aindex entwickelt hat, Ihnen die Suche nach der für Sie passenden Wohnung im Ruhrgebiet erleichtern.

  1. Artisense

Artisense entwickelt führende Technologien aus den Bereichen Computer Vision und Künstliche Intelligenz, die hochskalierbare, kosteneffektive Dynamic Global Mapping für GPS-unabhängige, autonome Navigation ermöglichen.

  1. AVA

AVA kombiniert große Datenmengen, verteiltes Computing, Mustererkennung und künstliche Intelligenz, um die Sicherheit von Einzelpersonen, Organisationen, Unternehmen, Städten und Ländern auf ein völlig neues Niveau zu heben.

  1. Naventik

Naventik wurde als Spin-off der Technischen Universität Chemnitz gegründet. Die Mission von Naventik ist es, leistungsstarke Fahrzeuglokalisierungstechnologie für Massenmarktanwendungen bereitzustellen.

  1. Terraloupe

Terraloupe arbeitet zusammen mit seinen Partnern am innovativen Vorsprung der Technologie, um aktuelle Forschung mit realen Geschäftsanwendungen zu verbinden.

 

Chatbot und Kundeninteraktion

 

  1. Chatshopper

Chatshopper möchte die Modesuche durch die Einführung des Bot Emma, der Produktvorschläge auf der Grundlage Ihrer Einkaufswünsche bereitstellt, einfach und angenehm gestalten.

  1. Cognigy

Cognigy bietet eine Technologie für natürliche Konversation in Unternehmen, die skalierbar, prüfbar und in hohem Maße anpassbar ist.

  1. Ebot

E-bot7 bringt künstliche Intelligenz in den Kundenservice und hilft Unternehmen, eine höhere Effizienz im Kundenservice zu erreichen. Das System analysiert eingehende Nachrichten und liefert den Agenten präzise Antwortvorschläge.

  1. Fredknows

Solvemate - Fredknows ist eine Technologieplattform, die den Kundensupport führender Unternehmen automatisiert. Seine virtuellen Agenten ermöglichen Self-Service-Support mit nahezu sofortigen Lösungen.

  1. Parlamind

parlamind ist eine Künstliche Intelligenz (KI) für Kundenbetreuer. Basierend auf den neuesten Forschungsergebnissen in den Bereichen Natural Language Processing und Machine Learning wird die eingehende Kundenkommunikation analysiert, geführt und selbstständig beantwortet und arbeitet so nahtlos mit den menschlichen Kollegen als Mitglied des Kundendienstteams zusammen.

  1. Rasa

Der Open Source Rasa Stack besteht aus maschinellen Lernbibliotheken für Sprachverstehen (Rasa NLU) und Dialogmanagement (Rasa Core). Diese werden von Tausenden von Entwicklern weltweit verwendet, um intelligente Bots und Assistenten zu bauen.

  1. Semantell

Semantelli-Lösungen werden auch von Unternehmen im Gesundheitswesen eingesetzt, um unerwünschte Arzneimittelereignisse zu verwalten, die von Patienten in Social Media, mobilen Apps und Apps kommentiert werden.

  1. Twylahelps

Twyla hilft Ihnen, Ihre Kundensupport-Gespräche durch Chatbots zu automatisieren, die aus den Gesprächen zwischen Ihren Agenten und Ihren Kunden lernen.

 

Cross-Industry & Beratung

 

  1. 5Analytics

5Analytics ist ein Start-up aus dem Raum Stuttgart. Es wurde 2016 gegründet und unterstützt innovative Unternehmen, die sich mit Themen wie Digitalisierung oder Industry 4.0 beschäftigen.

  1. aiso-lab

aiso-lab baut Künstliche Intelligenz-Lösungen für Unternehmen. Das Angebot reicht von Einführungsvorträgen und Schulungen über die Durchführung von detaillierten Evaluierungsworkshops bis hin zur kompletten Produktentwicklung und Bereitstellung von dedizierten Hardware-Appliances.

  1. Birdsonmars

Birds on mars bringt Unternehmen, Teams und Einzelpersonen mit den wachsenden Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz zusammen und schliesst die Lücke zwischen Tradition und Transformation.

  1. Boot.AI

Boot. AI ist ein auf künstliche Intelligenz spezialisiertes Unternehmen. Durch die Analyse großer Datenmengen sollen die Kunden dabei unterstützt werden, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre internen Prozesse zu rationalisieren.

  1. Explosion.ai

Explosion AI ist ein digitales Unternehmen, das sich auf Künstliche Intelligenz und Natural Language Processing spezialisiert hat. Es entwirft benutzerdefinierte Algorithmen, Anwendungen und Datenbestände.

  1. Hyve

Ziel von Hyve ist es, bahnbrechende Produktinnovationen, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle innerhalb eines End-to-End-Prozesses zu entwerfen und zu entwickeln.

  1. Merantix

Merantix ist ein Forschungslabor und Venture Builder im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Das einzigartige Team von KI-Forschern und projektübergreifenden Technologie-Stacks ermöglicht es Merantix, Projekte sehr effizient umzusetzen.

  1. The D.io

The D. ist ein Full-Service Power-Force-Unternehmen, das tiefes technologisches Know-how für verschiedene Branchen in den Bereichen API-Entwicklung, strategische Beratung und Software-Entwicklung bietet. Es ist spezialisiert auf Cybersicherheit und Künstliche Intelligenz.

 

Datenanalyse

 

  1. 12k Research

Ein technologiegetriebenes Forschungsunternehmen, das intelligente Algorithmen mit einem tiefen Verständnis der Technologielandschaft kombiniert, um Unternehmen dabei zu unterstützen, immer einen Schritt voraus zu sein.

  1. Heurolabs

Heurolabs konzentriert sich auf Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Es macht diese Technologien verfügbar und zugänglich durch eine hochgradig abstrahierte Sammlung von APIs, die sowohl für private als auch für öffentliche Clouds verfügbar sind.

  1. Inspirient

Inspirient vereinfacht die Datenanalyse mit Künstlicher Intelligenz, indem es automatisch nach Einblicken in Ihre Geschäftsdaten sucht.

  1. Mapegy

Mapegy baut die Innovationsgrafik, die intelligentere, schnellere und bessere Forschung und Entwicklung ermöglicht. Das Unternehmen Big Data and Visual Analytics bietet ein einzigartiges SaaS, das Innovatoren dabei unterstützt, globale Innovationen abzubilden, um die Punkte, die von der Technologie zum Produkt führen, miteinander zu verbinden.

 

Fintech

 

  1. Collect.AI

collectAI bietet AI-basierte Inkassodienstleistungen an, um seine Kunden bei der Verwaltung ihrer Forderungen zu unterstützen. Die hochentwickelte Technologie steigert die Rendite und verbessert das Kundenerlebnis, indem sie einen Ausgleich zwischen Inkassotarifen, Kosten und Kundenbindung schafft.

  1. Fraugster

Fraugster ist ein deutsch-israelisches Betrugsbekämpfungsunternehmen mit dem Ziel, Betrug zu unterbinden und die Gewinne der Kunden zu steigern. Um dies zu erreichen, haben sie eine Technologie der Künstlichen Intelligenz entwickelt, die hohe Genauigkeit mit maschineller Skalierbarkeit verbindet.

  1. Motionscloud

MotionsCloud bietet eine intelligente Schadenlösung für Sachversicherer, um Schadenprozesse zu rationalisieren und zu automatisieren. Die Lösung reduziert die Durchlaufzeit von Schadenfällen von Tagen auf Stunden, senkt die Schadenaufwendungen um bis zu 75 % und verbessert das Schadenerlebnis für den Kunden durch mobile, künstliche Intelligenz (KI-Bilderkennung) und videofähige Technologien, die sich in Legacy-Systeme integrieren lassen.

  1. Risk Ident

Risk Ident ist ein Softwareentwicklungsunternehmen mit Sitz in Deutschland und den USA, das Betrugsbekämpfungslösungen für Unternehmen aus den Bereichen E-Commerce, Telekommunikation und Finanzwesen anbietet.

 

Health

 

  1. healthcare.ai

healthcare.ai nutzt maschinelle Lernen im Gesundheitswesen. Sie tun dies, indem sie die für das Gesundheitswesen spezifischen Funktionen einbinden und den Arbeitsablauf bei der Erstellung und Bereitstellung von Modellen vereinfachen.

  1. Kaia health

kaia health bietet eine app-basierte digitale Therapie mit Schwerpunkt auf chronischen Schmerzen an, die die effektivsten Offline-Behandlungen in digitale Therapien umwandelt.

  1. Xbird

xbird entwickelt ausgefeilte Algorithmen für das maschinelle Lernen, die Sensordaten von Smartphones und Wearables analysieren, um kritische Gesundheitsrisiken vorherzusagen und zu verhindern.

 

Human Resources

 

  1. Bunch

Die Bunch Plattform ermöglicht es Unternehmen, hochkarätige Teams zu bilden und ihre Kultur so zu gestalten, dass sie das Unternehmenswachstum ankurbeln können.

  1. Jobpal

Jobpal baut AI-basierte Chatbots, die die Kommunikation zwischen Arbeitgebern und Kandidaten automatisieren. Für Arbeitssuchende und Kandidaten bieten Chatbots eine grundlegend neue Möglichkeit, sich auf eine Stelle zu .

  1. Jobbot

JobBot bringt intelligente Technologie in die Personalbeschaffung durch automatisierte und zweisprachige Chatbots.

  1. Moberries

MoBerries vereint die gesamte Rekrutierungskraft von über 250+ Unternehmen und VCs, um den richtigen Kandidaten zur richtigen Zeit zu finden.

 

Bild und Video

 

  1. BrighterAi

Brighter AI bietet die visuelle Rekonstruktion als Dienstleistung an. Brighter AI verbessert Bilder wie das Entfernen von Nebel und Regen oder das Entfernen von Nummernschildern und Gesichtern.

  1. DeepVA

DeepVA ermöglicht eine tiefgreifende und umfassende Untersuchung von Unternehmensdaten, indem versteckte Metainformationen aus Videos & Bildern extrahiert zugänglich gemacht werden.

  1. EyeEm

EyeEm ist ein Fotounternehmen, das Computer Vision Technologie entwickelt, um seine globale kreative Community mit Marken zu verbinden. Die Sammlung von EyeEm umfasst mehr als 90 Millionen Bilder von mehr als 20 Millionen Fotografen auf der ganzen Welt.

  1. Moonvision

Moonvision versetzt Kunden in die Lage, Objektverfolgungslösungen in verschiedenen Branchen mit Hilfe von maschinellem Lernen zu nutzen. Ihre Lösungen können in verschiedenen Umgebungen eingesetzt werden, um Videomaterial zu analysieren und Ereignisse auszulösen.

  1. Nyris.io

Nyris findet Produkte und Objekte in Bildern und Videos in weniger als einer Sekunde. Seine visuelle Suchmaschine aggregiert erstklassige Algorithmen für eine unvergleichliche Matching-Geschwindigkeit und -Qualität.

  1. Peat Technology

Durch die Arbeit mit künstlicher Intelligenz und Bilderkennung hilft Peat Technology Landwirten weltweit, ihre Pflanzen zu schützen. Mit modernsten Technologien unterstützen sie die Sicherung jeder Ernte sowie eine sichere Nahrungsmittelproduktion.

  1. Picalike

Picalike steigert die Leistungsfähigkeit von Online-Shops und Marktplätzen. Die Darstellung personalisierter, optisch ähnlicher Artikel in Produktempfehlungen verbessert die Relevanz und erhöht die Konversionsraten, insbesondere im modischen und möbelbezogenen E-Commerce.

  1. Pik.d

pikd verbindet Forschung mit jahrelanger praktischer Erfahrung in der Entwicklung von Automatisierungslösungen und modernster Computing-Infrastruktur.

  1. Planet AI

Planet-AI ist ein wissenschaftlich und F&E-getriebenes Softwareunternehmen und bringt Software-Toolkits (SDK) auf den Markt, die einfach in End-to-End-Partneranwendungen oder Betriebssysteme integriert werden können.

  1. Raypack.ai

Raypack.ai entwickelt AI-Lösungen für Visual Computing in den Bereichen object detection, video analysis, face- und pose recognition.

  1. TwentyBn

TwentyBN entwickelt Systeme die Videos verstehen. Es arbeiten mit Kunden aus Branchen wie Smart Home oder Automotive zusammen, um die Leistung von Videoanwendungen zur Aktivitätserkennung und Mensch-Maschine-Interaktion zu verbessern.

 

Industry 4.0

 

  1. Arago

Arago baut Lösungen um Enterprise IT und Business Operations zu automatisieren, basierend auf Machine Learning Verfahren.

  1. Evertracker

Evertracker ist eine Plattformtechnologie, die lückenlose Echtzeit-Positionsdaten über angeschlossene Geräte wie GPS, Bluetooth, RFID oder andere sammelt. Es analysiert sie in Echtzeit, vergleicht sie mit historischen Informationen und korreliert sie mit vorhandenen Quellen wie Verkehr oder Wetter.

  1. Konux

Die Konux-Technologie nutzt Künstliche Intelligenz, um Kunden dabei zu unterstützen, ihre Infrastruktur kontinuierlich zu überwachen und ihre Betriebsabläufe zu verbessern. Die durchgängige Sensordatenlösung versetzt Industrie- und Bahnunternehmen in die Lage, eine neue Dimension der Anlagenperformance zu erreichen.

  1. Micropsi

micropsi industries nutzt Reinforcement Learning, um dynamisches, sensorgesteuertes Verhalten für Industrieroboter zu generieren. micropsi industries bietet eine dritte Option für Verhaltensweisen, die sich dynamisch an die Umgebung anpassen müssen, angetrieben von Kamerabildern oder Kraftsensoren.

  1. Neokami

Die Kernplattform von Neokami wurde optimiert, um eine fokussierte Reihe der drängenden Datensicherheitsprobleme von heute zu lösen. Das Produkt ermöglicht es Unternehmen, sensible Daten in der Cloud, vor Ort oder über ihre physischen Ressourcen hinweg aufzuspüren, zu klassifizieren und zu schützen.

  1. Njoin

Die Plattform von Njoin analysiert Daten der machine-to-machine Kommunikation in Echtzeit und bietet leistungsfähige Tools um Manager und Ingenieure bei der Planung zu unterstützen.

  1. Renumics

Die proprietären Techniken des maschinellen Lernens ermöglichen es Unternehmen, ihre CAE-Workflows einfach zu automatisieren und über einfache, leicht zu bedienende Schnittstellen auf sie zuzugreifen.

  1. Sota Solutions

Sota-Lösungen lassen Visionen und Technologievorsprung Wirklichkeit werden. Sie nutzt die Datenflut des Unternehmens, um die wichtigsten Prozesse zu simulieren, zu gestalten und zu verbessern.

  1. True physics

True Physics zielt darauf ab, Prozesse zu unterstützen, die in hohem Maße von Daten abhängig sind, die zur Laufzeit generiert werden oder einen hohen Anteil mechanischer Wechselwirkungen zwischen Werkstücken, Werkzeugen und Robotern aufweisen.

  1. Unifiedinbox

Unified Inbox entwickelt und betreibt eine intelligente Internet of Things (IoT) Messaging-Plattform namens Unification Engine (UE).

  1. Xamla

Xamla konzentriert sich auf die adaptive Robotik mit Hilfe von KI-Prozessen. Ziel ist es, gemeinsam mit der weltweiten Robotik-Community die Ära der Personal-Roboter einzuläuten. Roboter lernen, die Komposition einer Szene zu sehen, zu fühlen und zu verstehen, und ermöglichen die Programmierung von intelligentem Roboterverhalten.

 

Infotainment

 

  1. 149 Technologies

149 Technologies konzentriert sich darauf, die proprietäre Kontext-Engine mit der Technologie des maschinellen Lernens zu kombinieren, so dass der persönliche Kalender jeden Tag ein wenig hilfreicher wird - so können Sie Aufgaben schneller erledigen und leicht auf Informationen zugreifen, die für verschiedene Ereignisse relevant sind, und das alles an einem einzigen Ort.

  1. Aivy

Ziel von Aivy ist es, ein tieferes Verständnis der intrinsischen Motivation hinter den Handlungen des Benutzers zu erlangen, indem Muster in Faktoren gefunden werden, die unser tägliches Leben beeinflussen und Handlungen bestimmen.

  1. Gigaaa

gigaaa ist ein persönlicher Assistent sowie ein Chat-Messenger. Die Mission von gigaaa ist es, die Organisation Ihrer Freizeit und der damit verbundenen Aktivitäten so einfach wie möglich zu gestalten.

  1. Sensape

Sensape entwickelt künstliche Wahrnehmung für Infotainmentsysteme. Sie bieten die Technologie zur Interaktion mit Schaufenstern oder Shop-Applikationen.

  1. Tawny

TAWNY hat sich Emotion AI verschrieben und will Systeme bauen in der sich intelligente Dinge an menschliche Emotionen anpassen, um effizienter, komfortabler, gesünder und sicherer zu sein.

 

Infrastruktur

 

  1. RiseML

RiseML fügt Unterstützung für Machine Learning Workloads und Frameworks wie TensorFlow hinzu. Mit RiseML können Sie auf einfache Weise Experimente verfolgen, verteilte Lernexperimente über mehrere Knoten hinweg durchführen und Hyperparameter-Optimierung durchführen.

  1. Understand.ai

Understand.ai bietet hochwertige Bildkommentare für autonomes Fahren, Satellitenbilder und Medizin.

 

Retail & e-commerce

 

  1. Blue Yonder

Blue Yonder bietet  seinen Kunden prädiktive Analyselösungen für optimale Entscheidungsfindung - automatisiert und in Echtzeit.

  1. Cartwatch

Cartwatch ist ein Start-up-Unternehmen, das Lösungen für die Warensicherung und den Diebstahlschutz entwickelt, die auf der neuesten Technologie in den Bereichen Computer Vision und Deep-Learning basieren.

  1. Eyequant

EyeQuant hilft Unternehmen, usability optimiert Websites zu entwerfen. EyeQuant-optimierte Websites bieten ein viel besseres Benutzererlebnis und erzielen deutlich höhere Konversionsraten.

  1. Fedger.io

Fedger verwendet fortschrittliche Algorithmen und maschinelle Intelligenz, um Webdaten zu sammeln, zu strukturieren, anzureichern und zu kontextualisieren und sie über einfach zu bedienende Micro-Apis in kurzer Zeit zugänglich zu machen.

  1. SO1

Die Experten von SO1 haben eine händlerübergreifende Promotion-Plattform aufgebaut, die auf modernsten Algorithmen und einer nahtlosen (Offline-) Retail-Integration basiert. Auf dieser Plattform sind sowohl Marken als auch Händler in der Lage, Konsumenten individuell und in Echtzeit anzusprechen.

  1. Wunderai

Wunderai entwickelt kognitive KI-Anwendungen in Echtzeit, um Marken dabei zu unterstützen, näher an die Kunden heranzukommen und durch höhere Marketingeffektivität zu wachsen.

 

Sales & Marketing

 

  1. Adtelligence

Die Adtelligence Personalization Cloud, eine SaaS-Lösung, optimiert das Benutzererlebnis von E-Commerce-Shops, mobilen Websites und Online-Portalen durch die Nutzung großer Datenmengen und maschinelles Lernen.

  1. Goedle.io

Basierend auf Machine Learning prognostiziert der B2B-Service von goedle.io die Abwanderung von Nutzern in Freemium-Applikationen und nutzt diese Informationen, um die Nutzer durch Re-Targeting zu binden.

  1. Inbot Ambassador

Inbot hilft innovativen B2B-Unternehmen dabei, potentielle Kunden weltweit kennenzulernen. Es unterstützt Wachstum der B2B-Verkäufe von Unternehmen auf der ganzen Welt.

  1. Qymantix

Qymatix Solutions hat sich auf den Bereich der prädiktiven Verkaufsanalyse für B2B mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz spezialisiert. Qymatix entwickelt und vermarktet eine SaaS-Lösung, die es Vertriebsleitern in mittelständischen Business-to-Business-Unternehmen ermöglicht, durch bessere Marketing-Entscheidungen eine wesentlich höhere Geschäftserfolgsrate zu erzielen.

  1. The SAAS Co

Saas.co entwickelt LISA, einen Assistenten für Verkauf und Kundenbetreuung, der E-Mails liest, versteht, kategorisiert und entwirft.

 

Software Development

 

  1. Acellere

Acellere hat eine intelligente Software-Analyse-Plattform namens Gamma entwickelt, als Teil ihrer Mission, eine globale Bewegung für sauberen Code zu starten.

  1. Deckard

Deckard Intelligence ist die KI-Engine, die über die Struktur und Leistung eines Softwareentwicklungsteams lernt und Hunderte von Stunden unpräziser menschlicher Arbeit durch zuverlässige und objektive Schätzungen, Warnungen und Benchmarks ersetzt.

  1. Lateral

Lateral nutzt maschinelles Lernen, um das Problem der Auffindbarkeit zu lösen, und es hilft Unternehmen dabei, ihr internes Wissen sowie hochwertige externe Quellen zu nutzen, so dass die Mitarbeiter leicht die relevanten Fachkenntnisse und Dokumente finden können, die sie für ihre Arbeit benötigen.

 

Text & Document

 

  1. Ambiverse

Ambiverse entwickelt Technologien zum automatischen Verstehen, Analysieren und Verwalten von Big Text-Sammlungen. Ambiverse basiert auf jahrelanger Forschung auf dem neuesten Stand der Technik in der Textanalytik.

  1. Leverton

Leverton entwickelt und wendet disruptive Deep-Learning-Technologien an, um Daten aus Unternehmensdokumenten in mehr als 20 Sprachen zu extrahieren, zu strukturieren und zu verwalten.

  1. SearchInk

SearchInk ist ein Unternehmen für Maschinenintelligenz, das, strukturierte Daten aus beliebigen Dokumenten zu extraextrahiert.

  1. Smacc

Smacc ist eine Software, die die Buchhaltung und die damit verbundenen Finanzprozesse digitalisiert und automatisiert. Sie bietet Unternehmen einen ständigen, aktuellen Zugriff auf betriebswirtschaftliche Daten und Analysen.

  1. Synergist

synergist.io wird von Einkaufsabteilungen, kaufmännischen Teams und alternativen juristischen Dienstleistern genutzt, um große Mengen wiederkehrender Verträge mit minimalem Aufwand abzuwickeln.

16. Februar 2018
Posted by aisolab
07

Künstliche Intelligenz ist heute im Begriff, in allen Lebensbereichen moderner Gesellschaften Einzug zu halten. Bislang standen jedoch Anwendungsgebiete im Fokus, die wenig alltäglich sind, wie Medizin, Forschung und Hochtechnologie. Wenig später folgte die Welt der privaten Unterhaltung und Mobilität: Intelligente Assistenten in Smartphones und Autos ebenso wie in der Unterhaltungselektronik und im Web. Jetzt dringt KI auch in einen Bereich vor, der ein fester Bestandteil des Alltagslebens außer Haus ist: der tägliche Einkauf.

Das vor allem als Online-Großhändler bekannte Unternehmen Amazon geht mit dem Konzept eines intelligenten Supermarktes an den Start. In Seattle, im US-Bundesstaat Washington, eröffnete der Konzern im Januar 2018 den ersten Amazon Go Supermarket. Hier soll dem Kunden der alltägliche Einkauf, vor allem von Lebensmitteln, in neuer, vereinfachter Form geboten werden: kein Anstehen an der Kasse, kein Einscannen von Barcodes, keine Angestellten. Der Kunde betritt den Laden, nimmt Waren aus den Regalen, steckt sie ein und verlässt das Geschäft, fertig. Der fällige Betrag wird über das Amazon-Konto der Kunden abgebucht, die entnommenen Waren werden in der Lagerbuchhaltung vom Bestand abgezogen.

Was so einfach klingt, erfordert einiges an intelligenter Technologie im Hintergrund und ganz ohne Voraussetzungen funktioniert auch der Einkauf hier nicht: Kunden benötigen die (kostenlose) Amazon Go-App und melden sich beim Betreten des Ladens an, indem sie vom System einen QR-Code vom Smartphone scannen lassen. Danach allerdings kann das Telefon getrost eingesteckt werden, denn von nun an übernimmt die künstliche Intelligenz des Ladens mit ihrem lernenden Algorithmus den Ablauf. Während sie vom System per Kamera samt Personenerkennung ständig beobachtet werden, entnehmen die Kunden die Waren aus den Regalen, die ihrerseits als Waagen fungieren. Die entnommene Stückzahl einer Ware wird dem Kunden im virtuellen Warenkorb gutgeschrieben, zurückgelegte Waren werden wieder gelöscht. Ist der Einkauf beendet, registriert die KI es, wenn der Kunde das Geschäft verlässt, und belastet kurz darauf sein Amazon-Konto mit dem fälligen Betrag.

Der entscheidende technologische Fortschritt ist hierbei sicherlich die Selbstverständlichkeit, mit der der Waren- und Geldtransfer vonstattengeht. Die Kunden müssen keine Waren einscannen und der Einkauf geschieht unter ständiger optischer und sensorischer Kontrolle der KI, ohne dass Vertrauen in die Ehrlichkeit der Kunden gesetzt werden müsste. Ganz ohne Personal kommt aber auch Amazons intelligenter Supermarkt nicht aus: Mitarbeiter sorgen für den Warennachschub in den Regalen, bereiten verzehrfertige Nahrungsmittel vor und beaufsichtigen den Verkauf von Alkohol, um gesetzlichen Vorgaben zu genügen. Nicht eindeutig sind auch die Aussagen von Amazon zu der Frage, ob es sich bei dem neuen Konzept um eine Machbarkeitsstudie handelt, oder um den Prototypen einer ganzen Kette von Geschäften. Ganz allgemein ist Amazons Vorstoß wohl als Teil einer Entwicklung zu sehen, in deren Verlauf Funktionsweise und Erscheinungsbild des Lebensmittel- und Einzelhandels zunehmend verändert werden: Nach und nach verschwinden Kassen und Personal aus den Läden und der Supermarket wird – so die Vision – zum intelligenten autonomen System.

09. Februar 2018
Posted by aisolab
08

Machine Learning und künstliche neurale Netze sind schon seit einiger Zeit viel diskutierte und hochspannende Themen der aktuellen Forschung. Google ist es nun gelungen, eine künstliche Intelligenz (AI von engl. Artificial Intelligence) zu erschaffen, die ihre eigenen "Kinder", also ebenfalls künstliche Intelligenzen, hervorbringen kann. Und die sind verlässlicher und präziser als alle vergleichbaren, durch Menschen geschaffene AIs.

Was ist Machine Learning?

Machine Learning bedeutet im Grunde genau das, was das Wort vermuten lässt: Lernen, also die Generierung von Wissen aus Erfahrung. Allerdings wird das Wissen automatisiert durch ein Computersystem gewonnen. Durch die Automatisierung der Datenanalyse lassen sich große Datenmengen zur Mustererkennung schnell verarbeiten – viel schneller und genauer als es ein Mensch könnte.

Das Projekt AutoML

Auf Basis dieses Ansatzes hat Google nun eine eigene künstliche Intelligenz geschaffen, die Kinder erzeugen kann. Die AI AutoML schlägt für ihre AI Kinder bestimmte Softwarearchitekturen und Algorithmen vor. Diese werden anschließend getestet und auf Basis der Testergebnisse verbessert. Dabei wird die Methodik des Reinforcement Learning verwendet. Das bedeutet, die AI erstellt ohne Vorgaben eines Menschen einen Vorgehensplan oder eine Strategie und passt diese durch entsprechendes positives und negatives Feedback an. Zusammen mit der iterativen Verbesserung durch mehrere Zyklen werden die AI Kinder in der Ausführung ihrer Aufgaben somit immer besser.

Aufgaben der AI

Das Ziel des Google-Supercomputers ist die Erkennung von Objekten wie Menschen, Tieren oder Autos in einem Video. NASNet, wie das AI Kind heißt, ist dabei sehr erfolgreich: Es ist dazu in der Lage 82.7% der Objekte in den ihm gezeigten Videos korrekt zu erfassen. Damit ist es besser als alle AIs, die unter ähnlichen Bedingungen von Menschen implementiert wurden.

Die automatische Erkennung von Objekten, die damit gelungen ist, ist für viele Branchen von Interesse. Denn die so erzeugten Systeme sind nicht nur genauer, sie können auch deutlich komplexer sein. Erste Anwendungen finden sich zum Beispiels in selbstfahrenden Autos. Und auch andere Unternehmen werden davon profitieren, dass sie AIs für schwierige Aufgaben, beispielsweise für Operationen, schneller und präziser entwickeln können.

Der ethische Aspekt

Trotz der vielversprechenden Zukunftsaussicht müssen sich große Unternehmen, die momentan im Bereich künstlicher Intelligenz forschen, mit ethischen Fragen auseinandersetzen. Was passiert beispielsweise, wenn AutoML zu schnell AI Kinder erzeugt, als die Gesellschaft nachziehen kann? Oder was passiert, wenn die AI zu irgendeinem Punkt ein Eigenleben entwickelt? Wichtige Vorantreiber der Forschung, neben Google unter anderem auch Amazon und Facebook, beschäftigen sich daher mit der verantwortungsbewussten Erzeugung von künstlichen Intelligenzen.

06. Februar 2018
Posted by aisolab
09

Letzte Woche hatten wir einen sehr erfolgreichen Tag auf dem Digital Demo Day in Düsseldorf.
Vor und vor allem nach unserer Präsentation hatten wir eine Menge interessanter Gespräche auf unserem Stand, auf dem wir Beispiele zum Thema Visual Computing mit AI und unsere AI-Cam gezeigt haben.
Wir haben uns sehr über viele neue Kontakte und das Treffen mit einigen Freunden aus unserem Netzwerk gefreut.

Unser großer Dank gilt Klemens Gaida und seinem Team, für die Organisation eines großartigen Events.

02. Februar 2018
Posted by aisolab
10

Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz hat in den letzten Jahren immer neue Ebenen erreicht, die wenig früher noch als reine Science-Fiction galten. Mit besonderer Aufmerksamkeit – und von verschiedenen Seiten auch mit besonders großen Befürchtungen – werden stets vor allem Neuigkeiten betrachtet, die in Richtung eines maschinellen Bewusstseins deuten. Derzeit verblüffen vor allem in dem Bereich Wahrnehmung und ihre Manipulation die von Maschinen erbrachten Leistungen Laien und sogar Fachleute in zunehmendem Maße.

Ein gutes Beispiel ist die Arbeit einer KI-Forschungsgruppe in der Entwicklungsabteilung des vor allem als Grafikkarten-Hersteller bekannten Unternehmens Nvidia. Den Forschern gelang es, einem künstlichen neuronalen Netz beizubringen, ausgehend von Bild- und Filmquellen diese Medien hinsichtlich bestimmter Charakteristika auf glaubwürdige Weise zu verändern. So ist es mit dieser Technologie möglich, das Wetter in einem Video zu ändern oder die Rasse eines Hundes auf einem Bild. Der entscheidende Punkt hierbei ist, dass Darstellungen in Bild- oder Videoform fast beliebig manipulierbar werden, ohne dass ein menschlicher Editor eingreifen muss. Die Ergebnisse sind bislang noch nicht perfekt, dürften aber in Zukunft noch wesentlich überzeugender werden.

Noch einen Schritt weiter gingen nun Wissenschaftler der Universität Kyoto: Sie wandten ein ähnliches Verfahren an, um eine künstliche Intelligenz die inneren Wahrnehmungsbilder im menschlichen Gehirn erkennen zu lassen.Die KI liest also gewissermaßen die Gedanken einer Person. Im Einzelnen passiert dabei dies: Ein neuronales Netz wird darauf trainiert, Bilder, die eine menschliche Versuchsperson ansieht, abzugleichen mit durch fMRT (funktionelle Magnetresonanztomographie) gewonnenen Daten der korrespondierenden Gehirnaktivität der Person. Auf diese Weise lernt die KI, externe Stimuli (die Bilder) mit den internen Zuständen im Gehirn (den MRT-Mustern) zu assoziieren. Erhält sie nach dieser Lernphase als Input nur noch MRT-Daten, ist sie in der Lage, das vom Menschen Wahrgenommene daraus zu rekonstruieren, ohne zuvor selbst Kenntnis von diesen Bildern genommen zu haben. Die dabei von der KI produzierten Abbilder dieser geistigen Vorgänge sind bislang alles andere als fotorealistisch, lassen aber das Ursprungsbild eindeutig wiedererkennen.

Eine auf den ersten Blick so bedrohlich wirkende Schlagzeile wie KI liest Ihre Gedanken sollte bei genauerem Hinsehen also nicht mehr soviel Unbehagen erzeugen. Das eigentliche „Gedankenlesen“, den Blick ins Gehirn, übernimmt weiterhin das MRT, und dafür ist es ja auch gedacht. Die künstliche Intelligenz dagegen beschränkt sich auf Mustererkennung durch ein neuronales Netz und die Anwendung des Gelernten auf neue Daten. Dabei liegt die Stärke neuronaler Netze in der Arbeitsgeschwindigkeit: Während Menschen Stunden benötigen, um neue Lektionen zu lernen, kann ein solches System Millionen von Lernvorgängen in der gleichen Zeit absolvieren. Die große Zahl an Durchgängen erzeugt im Netz ein sehr differenziertes System von Gewichtungen und Zuständen zwischen den Neuronen, sodass das Resultat mit andauerndem Training dem Vorbild immer ähnlicher wird. Die denkbaren Anwendungen sind vielfältig, aber vor allem in einer Hinsicht bietet diese Technologie faszinierende Verheißungen für die Zukunft: So könnte es Menschen, die nicht sprachlich oder schriftlich kommunizieren können, ermöglicht werden, ihre Gedanken und inneren Bilder mitzuteilen. Auch noch weiterreichende Anwendungen sind denkbar, etwa das direkte „Hochladen“ von geistigen Inhalten in Computernetzwerke.