MECHANICAL ENGINEERING
Anomalie-Erkennung an Sensordaten
Der Kern des Projektes ist, Anomalien im Verhalten eines Deep Learning Development Server Clusters anhand von Sensordaten zu identifizieren.
Use Cases
Erfolgsgeschichten aus KI-Projekten
GEO AI
Anwendung von Deep Learning auf 3D-Punktwolken
Dieser Use Case stellt einen skalierbaren Ansatz dar, der mit Hilfe von KI neuronale Netze auf 3D-Punktwolken anwendet.
COMPUTATIONAL LIFE SCIENCE
Automatisierte und nutzerfreundliche Pipeline zur Analyse landwirtschaftlicher Feldversuche
Das Werkzeug ermöglicht es Personen Technik-Hintergrund Analysen zu initialisieren und erleichtert das Treffen von Geschäftsentscheidungen.
R Shiny Neo4j Random Forest
COMPUTATIONAL LIFE SCIENCE
Beurteilung von Brustkrebstumoren mit Hilfe von Dataiku
Das Projektziel war die Entwicklung eines maschinellen Lernmodells zur Vorhersage der Qualität von Brusttumoren: Ein Supper & Supper Use Case.
Dataiku random forest logistic regression
COMPUTATIONAL LIFE SCIENCE
Clustering von DNA-Sequenzen aus Mikrobiom-Sequenzen
Professionelle KI-Beratung.
Self Organizing Map (SOM) Basic Local Alignment Search Tool (BLAST)
GEO AI
Feldschaden-Erkennung
Durch Mapping von Drohnenbildern, ArcGIS und Machine Learning gelingt eine schnellere, und wesentlich genauere Auswertung von Feldschäden.
Image segmentation Support Vector Classifier
DIGITALE LANDWIRTSCHAFT
Wie man die Umweltbelastung durch Pflanzenschutzmittel reduziert: Nachhaltige Lösungen für die moderne Landwirtschaft
Wir gelingt der verantwortungsvolle Einsatz von Pflanzenschutzmitteln? Dieses Projekt beschreibt Herausforderungen, Methoden und Ergebnisse.
GEO AI
Crowd Control - Einsatz von KI zur Verfolgung von Personendichten
Die Verfolgung der Personendichte spielt eine wichtige Rolle für die Sicherheit & das Management von Städten. KI macht es möglich.
GEO AI
Erkennung von Borkenkäferbefall mit ArcGIS Pro
Die Kartierung & Überwachungvon Bäumen mit Borkenkäferbefall hilft, Gegenmaßnahmen zu ergreifen, um die Ausbreitung der Käfer zu verhindern.
GEO AI
Raum-Zeit-Analyse von Co2-Emissionen
Ziel dieses Projekts war, eine alternative Methoden zu identifizieren, die globale CO2-Emissionen quantifizierbar & objektiv validierbar machen.
Spatio-temporal statistics
COMPUTATIONAL LIFE SCIENCE
Erklärung künstlicher Intelligenz für die Analyse von Feldversuchen
Ziel des Projekts war die Entwicklung eines allgemeinen Frameworks für die analytische Interpretation der Ergebnisse von Machine Learning Modellen.
R
MECHANICAL ENGINEERING
Fehlerprognose bei innovativen Fahrzeugprojekten
Ziel des Projektes war, einen Algorithmus zu entwickeln, der Fehlermuster und Konfigurationen identifiziert, die zu Fahrzeugausfällen führen.
GEO AI
Globale Plattform für Feldversuche zur Unkrautbekämpfung
Dynamische Dashboards ermöglichen Produzenten die schnelle Bewertung einzelner Unkrautbekämpfungspraktiken sowie der Verwendung bestimmter Produkte.
R Spotfire
COMPUTATIONAL LIFE SCIENCE
Verifizierung und Optimierung einer Graph Datenbank
Um Machine Learning Modelle dynamisch zu trainieren werden Daten aus Graphen extrahiert und über Python- und R-Entwicklungsumgebungen zurückgeschrieben.
Neo4j SQL R
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Mechanical Engineering
Erkennung von Anomalien in der industriellen Fertigung
Industrielle Anomalieerkennung in der Fertigung: Erfahren Sie, wie wir die effizientesten und besten Modelle identifizieren! Jetzt mehr zum Verfahren lesen!
GEO AI
Die Döner-Challenge - Räumliche Optimierung von Verkaufsnetzwerken
Hauptziel unseres nicht ganz ernst gemeinten Use Cases war die Erstellung einer Standort-Prognose über die Rentabilität von Döner-Läden.
ArcGIS Räumliche Optimierung Standortanalyse
NLP
Natural Language Processing auf einem Jobportal
Projektziel war: die Entwicklung eines Modells das Infos über Berufsfelder & Kompetenzen gemäß der Ausschreibungen auf einem Jobportal extrahiert.
NLP
NLP – Verstehen wissenschaftlicher Sprache
Der Use-Case beschreibt die Analyse wissenschaftlicher Artikeln mit Natural Language Processing (NLP), um zwei Arten von Genmutationen zu unterscheiden.
DIGITALE LANDWIRTSCHAFT
Optimierung des Pflanzenschutzes mit KI-gestütztem Rückstandsmanagement - Die ResiYou-Plattform
Die ResiYou-Plattform bietet Lösungen für das Rückstandsmanagement und prädiktive Fähigkeiten, die das optimale Gleichgewicht zwischen Pflanzenschutz und Rückstandskonformität ermöglicht.
MECHANICAL ENGINEERING
Predictive Maintenance in pneumatischen Systemen
Ziel dieses Projektes war, Sensordaten zu analysieren und vorherzusagen, ob ein Defekt des pneumatischen Systems zu erwarten ist.
Gradient Boosting Machines Random Forest Regression
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GEO AI
Predictive Maintenance – Vorhersage des Fahrbahnzustandes der A70
Ziel des Projektes war, eine KI zu entwickeln, welche den Fahrbahnzustand durch ein neuronales Netzes auf 4 verschiedenen Variablen vorhersagt.
Deep Learning LSTM-CNN
COMPUTATIONAL LIFE SCIENCE
Entwicklung des Product Finders für einen Generika-Hersteller
Der im Rahmen des Projekts entwickelte „Product Finder“ unterstützt Generika-Hersteller bei der Entwicklung neuer pharmazeutischer Produkte.
GEO AI
Erkennung und Kartierung von Photovoltaik-Modulen
Ziel dieses Projekts war, ein neuronales Netzwerk zu trainieren, das PV-Module automatisch erkennt und dann in einem GIS-System visualisiert.
MECHANICAL ENGINEERING
Vorhersage von Prüfstandzeiten für variierende Automobilkonfigurationen
In diesem Use-Case entwickelten wir mit Machine Laerning eine Vorhersagelogik über die Prüfstandzeiten varierender Automobilkonfigurationen.
Gradient Boosting Machines Random Forest Regression
GEO AI
Die automatisierte Durchführung einer Waldinventur
Eine Waldinventur kann helfen, die Ursachen von Landschaftsveränderungen zu isolieren, indem Veränderungen im Zeitablauf beobachtet werden.
Python C++ PDAL
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GEO AI
Die automatische Erkennung von LKWs in Orthofotos mit ArcGIS-Pro
Ziel dieses Projektes war es, anhand von Orthophotos (Rasterbildern) verschiedene LKWs erkennen zu können. Über 99% wurden erkannt.
Python ArcGIS Pro
GEO AI
Die automatisierte Generierung von CAD-Modellen aus 3D-Highway-Scans
Das Ziel unseres Projekts war es, die Generierung von CAD-Modellen aus Punktwolken mit Hilfe von Deep Learning zu automatisieren.
GEO AI
Das automatische Labeln von Punktwolken aus Highway Scans
Ziel dieses Infrastrukturprojekts war, die Beschriftung von Punktwolken mit Hilfe von Deep-Learning-Modellen vollständig zu automatisieren.
GEO AI
Satellitenbilderkennung zur Erstellung von Windkraftanlagen-Katastern
Ziel des Projekts war die Erstellung von Windradkatastern mitsamt Standort und Typ mittels Satellitenbilderkennung.
GEO AI
Ertragsvorhersage von Hybriden
Projektziel war, eine Prognose zu erstellen, wie sich hybrides Getreide an neuen Standorten unter variierenden Umweltbedingungen verhält.
ArcGIS Multiple Factor Analysis Random Forest
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