A New ERA in Machine Learning
Probabilistic Intelligence
PI Probaligence gmbh
Die andere Art des Machine-Learning
Probabilistic Intelligence -
DIM-GP
Sich in der Vielzahl aktuell angebotener Algorithmen für maschinelles Lernen zurechtzufinden ist eine anspruchsvolle Aufgabe.Die Herausforderung besteht nicht nur darin, den passenden Algorithmus auszuwählen, sondern auch die Mannigfaltigkeit zugrunde liegender Daten zu überschauen und zu einzuordnen – von numerischen Werten und akustischen Signalen bis hin zu komplexeren Formen wie transienten FEM-Simulationen oder 3D-Materialeigenschaften.
Da die Anzahl der verfügbaren Algorithmen ständig zunimmt, steigt auch der Bedarf an Fachwissen. DIM-GP begegnet dieser Herausforderung, indem es ein Tool bereitstellt, mit dem Benutzer, selbst solche mit wenig Erfahrung, eine breite Palette von Problemen in fortgeschrittenen Technologiefeldern effektiv angehen können.
DIM-GP ist darauf ausgelegt, große Datensätze effizient auf bescheidener Hardware zu verarbeiten, während seine Hauptstärke darin liegt, genaue Modelle aus relativ kleinen Datensätzen zu erstellen. Dies ist besonders wertvoll angesichts der hohen Kosten und der begrenzten Verfügbarkeit realer Experimente und Simulationen.
Um die Fähigkeiten von DIM-GP zu erweitern, wurde eine Reihe von Algorithmen für optimiertes Experimentieren, effiziente Optimierung und Sensitivitätsanalyse in das Stochos-Softwarepaket integriert. Diese Integration erleichtert die reibungslose Interaktion verschiedener Tools und erweitert den Anwendungsbereich
Vollautomatische Erstellung von probabilistischen, nicht-stationären Modellen ohne Hyperparametertuning
Probabilistische Innovation im ML
STOCHOS©
Im Bereich der Weiterentwicklung des maschinellen Lernens sticht STOCHOS© als außergewöhnliche Methode hervor, da nicht nur die Grenzen der Technologie erweitert werden, sondern auch ganz neue Lösungen für Unternehmen aller Branchen zur Verfügung stehen. Mit unserem Fokus auf intern entwickelte probabilistische Methoden des maschinellen Lernens, Bayes'scher Optimierung, Sensitivitätsanalyse und experimentellem Design haben wir uns bei PI Probaligence einen Ruf als Vorreiter in Sachen Effizienz und Anwendbarkeit erworben.
Die Stärke von STOCHOS© liegt in der enormen Stichprobeneffizienz. Indem selbst bei begrenzter Datenmenge genaue und zuverlässige Ergebnisse geliefert werden, wird die Ressourcennutzung optimiert und Innovationszyklen in den Unternehmen beschleunigt. Der Ansatz ermöglicht es, datengesteuerte Entscheidungen auch für nicht-KI Spezialisten zu treffen.
PI Probaligence hat eine Vision, bei der Unternehmen in der Lage sind, die Vorteile des maschinellen Lernens ohne Hürden zu nutzen. Durch die Entwicklung von Lösungen, die nicht nur leistungsstark, sondern auch anwenderfreundlich sind, bietet das Unternehmen eine Plattform für datengesteuerte Innovationen. Die PI Probaligence GmbH steht damit an vorderster Front, um Unternehmen in eine Ära der datengetriebenen Exzellenz zu führen.
Wo liegt der Hauptschwerpunkt Ihres Unternehmens? Wir verfügen über eine nachweisliche Erfolgsbilanz in verschiedenen Branchen und nutzen dabei die Leistungsfähigkeit unserer einzigartigen Technologie des maschinellen Lernens. Wir bieten maßgeschneiderte Lösungen, die greifbare Werte schaffen und unsere Kunden zu mehr Innovation verhelfen.
Bayesian Optimization
Optimierer PI-BO
Unser eigens entwickelter Bayes'scher Optimierer PI-BO ist eine probabilistische, modellbasierte Optimierungstechnik zur Optimierung komplexer, teurer und/oder verrauschter Zielfunktionen. Dies ist besonders nützlich, wenn die Auswertung der Zielfunktion zeitaufwändig oder ressourcenintensiv ist.
Die Bayes'sche Optimierung ist besonders effektiv in Fällen, in welchen die Auswertung der Zielfunktion teuer ist und daher das Ziel darin besteht, die Anzahl der Auswertungen zu minimieren, die zum Finden des Optimums erforderlich sind. Darüber hinaus kann es auch genutzt werden, um auf effizienteste Weise einen digitalen Zwilling zu erzeugen.
Präzise Echtdatenmodelle
mit maximaler Geschwindigkeit
Multi Fidelity
Multifidelity ist die Verwendung von Modellen mit unterschiedlichen Genauigkeitsgraden und Rechenaufwand. STOCHOS© setzt High-Fidelity-Funktionen, also genauere und rechenintensivere Modellierung, nur in den Bereichen ein, in denen die Modellunsicherheit hoch ist. Indem wir dann die Informationen aus Bereichen mit unterschiedlichen Genauigkeitsgraden automatisch in einem einzigen Modell kombinieren, können wir in nur einem Bruchteil der Zeit die gleiche Genauigkeit wie bei einem vollständig High-Fidelity-Modell erreichen. In Kombination mit unserer integrierten Rauscherkennung ermöglicht dies die Realdatenmodellierung hochkomplexer Probleme selbst auf GPU oder CPU mit erstaunlicher Genauigkeit.
Nutzen Sie die neusten Entwicklungen im Bereich der KI für Ihr Unternehmen
Wo liegt der Hauptschwerpunkt Ihres Unternehmens? Wir verfügen über eine nachweisliche Erfolgsbilanz in verschiedenen Branchen und nutzen dabei die Leistungsfähigkeit unserer einzigartigen Technologie des maschinellen Lernens. Wir bieten maßgeschneiderte Lösungen, die greifbare Werte schaffen und unsere Kunden zu mehr Innovation verhelfen.
Simulation
Wir verbessern Simulationssoftware, indem wir die Modellgenauigkeit optimieren, komplexe Systemverhalten vorhersagen und die Simulationslaufzeit beschleunigen
Automotive
Verbesserte Entscheidungsfindung und Navigationsfunktionen in Echtzeit auf einem Sensor-Mikrochip für sicherere und effizientere Ergebnisse im autonomen Fahren.
Materialforschung
Wir unterstützen die Materialwissenschaft, beispielsweise Verbundwerkstoffe, indem wir Materialeigenschaften vorhersagen, Rezepturen optimieren und Forschungs- und Entwicklungsprozesse beschleunigen, was zur Entwicklung stärkerer, leichterer und haltbarerer Materialien führt.
Turbomaschinen
Bestehende Erfahrungen im Bereich Turbomaschinen, wo wir Konstruktionsparameter optimieren, die Leistung vorhersagen, Anomalien erkennen und eine vorausschauende Wartung ermöglichen, was zu höherer Effizienz, Zuverlässigkeit und Langlebigkeit führt.
Gesundheit
Indem wir bei der Krankheitsdiagnose helfen, unterstützen wir dabei, Patientenergebnisse vorherzusagen. Durch die Analyse medizinischer Bilder, ermöglichen wir genauere Diagnosen und einer verbesserten Patientenversorgung.
Chemie
Wir unterstützen die chemische Entwicklung, indem wir Formulierungseigenschaften vorhersagen, Bedingungen optimieren und die Entdeckung neuer Verbindungen beschleunigen, was zu effizienteren Prozessen und geringeren Kosten führt.
Sportmedizin
Im Bereich der Sportmedizin unterstützen wir durch die Analyse der Leistungsdaten von Sportlern, die Vorhersage von Verletzungsrisiken, die Personalisierung von Trainingsprogrammen und die Optimierung von Rehabilitationsprotokollen.
Textilindustrie
Wir unterstützen die Textilindustrie, indem wir digitale Zwillinge von Textilherstellungsprozessen erstellen. Dies ermöglicht Echtzeitüberwachung, vorausschauende Wartung und Optimierung der Produktion
Benutzerfreundliche Oberfläche
WebApp STOCHOS
Die WebApp für Stochos bietet eine Vielzahl leistungsstarker Tools, die Aufgaben wie die Verbesserung der Leistung, die Analyse wichtiger Dinge und die Gewährleistung der Zuverlässigkeit abdecken. Diese Tools wurden sorgfältig entwickelt, um sich nahtlos in DIM-GP integrieren zu lassen.
Unser Ziel ist es, diese fortschrittlichen Tools benutzerfreundlich zu gestalten, sodass Sie davon profitieren können, ohne Expertenwissen zu benötigen. Darüber hinaus ist alles in Python integriert, was die Integration in Ihre bestehende Software und Arbeitsabläufe erleichtert.
Abonnieren Sie unseren Newsletter
Erhalten Sie regelmäßig Updates zu den neuen Entwicklungen und Aktivitäten von PI im Bereich KI und maschinelles Lernen.
Adresse
-
Innovationspark Augsburg
Am Technologiezentrum 4
86159 Augsburg, Germany - +49 160 45 090 24
- info@probaligence.com
Social Networks
- youtube
- PI Probabilistic Intelligence
PI Probaligence GmbH
(c) 2023 All Rights Reserved