A New ERA in Machine Learning

Probabilistic Intelligience

PI Probaligence gmbh

Maßgeschneiderte Innovation im ML

Stochos

In der Welt des fortschreitenden maschinellen Lernens steht STOCHOS für einen neuen Machine-Learning Ansatz, welcher nicht nur die Grenzen der Technologie verschiebt, sondern auch bahnbrechende Lösungen für Unternehmen aller Branchen entwickelt. Mit einem Fokus auf die eigene Entwicklung probabilistischer maschineller Lernverfahren, Bayesian Optimization, Sensitivitätsanalysen und Versuchsplanung haben wir von PI Probaligence uns als Vorreiter für Effizienz und Anwendbarkeit profiliert.

Die Stärke von STOCHOS liegt in der herausragenden Sample-Effizienz seiner Lösungen. Unternehmen können präzise und zuverlässige Ergebnisse erzielen, selbst mit begrenzten Datensätzen, was nicht nur die Ressourcennutzung optimiert, sondern auch die Innovationszyklen beschleunigt. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, ohne auf umfangreiches Expertenwissen angewiesen zu sein.

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.

Ein neuer Ansatz im Bereich maschinelles Lernen

DIM-GP

Die Bewältigung der Herausforderungen des maschinellen Lernens erfordert die Auswahl des richtigen Algorithmus und das Verständnis verschiedener Daten, von numerischen Werten wie chemischen Formulierungen bis hin zu komplexen Einheiten wie FEM-Simulationen oder 3D-Materialeigenschaften.

Der DIM-GP-Algorithmus (Deep Infinite Mixture of Gaussian Processes) begegnet dieser Herausforderung, indem er es Benutzern, selbst solchen mit begrenztem Fachwissen, ermöglicht, eine Vielzahl fortgeschrittener technologischer Probleme effizient anzugehen. Im Gegensatz zu anderen Algorithmen ist DIM-GP darauf ausgelegt, große Datensätze mit minimalen Hardwareanforderungen zu verarbeiten. Seine bemerkenswerte Fähigkeit liegt jedoch in der Konstruktion hochpräziser Modelle aus begrenzten Datenpunkten – ein wesentliches Merkmal angesichts der hohen Kosten und der Knappheit realer Experimente und Simulationen.

Als Ergänzung zu DIM-GP wurde eine Reihe von Algorithmen für optimiertes Experimentieren, effiziente Optimierung und Sensitivitätsanalyse nahtlos in das Stochos-Softwarepaket integriert. Diese Integration gewährleistet eine kohärente Zusammenarbeit von Algorithmen und erweitert gemeinsam die Grenzen dessen, was in diesem Bereich erreichbar ist.

Unser berühmter Optimierer

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.

 

Neues Tool

Multi Fidelity

Multi-Fidelity bezieht sich auf die Verwendung von Modellen oder Simulationen mit unterschiedlichem Genauigkeitsgrad oder Rechenaufwand. Dieser Ansatz beinhaltet die Verwendung einer Kombination aus weniger genauen und rechenintensiven Modellen mit niedriger Wiedergabetreue sowie genaueren und rechenintensiveren Modellen mit hoher Wiedergabetreue. Durch die Integration von Informationen aus Modellen mit unterschiedlichen Genauigkeitsstufen besteht das Ziel oft darin, bei Aufgaben wie Optimierung, Unsicherheitsquantifizierung oder Ersatzmodellierung ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Recheneffizienz zu finden. Dies ermöglicht eine effizientere Erkundung und Nutzung des Lösungsraums bei komplexen Problemen.

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.

Easy to use GUI for our WebApp Stochos

Demo Video

Length: 1.15min

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