Durch den Einsatz von Spitzentechnologien können Unternehmen große Datensätze analysieren und interpretieren, verborgene Muster, Trends und Korrelationen aufdecken und fundierte Entscheidungen treffen, um Innovationen, Effizienz und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Digitale Nachhaltigkeit bezieht sich auf die Anwendung von Techniken der Datenwissenschaft und künstlichen Intelligenz, um sinnvolle und umsetzbare Erkenntnisse aus enormen Mengen digitaler Informationen abzuleiten. Das DSAI-Team entwickelt Modelle des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, die entweder auf synthetischen oder auf Kundendaten basieren und in die Produktionsabläufe der Kunden integriert werden können.
Industrial Data Science
Durch die Kombination von Open-Source-Intelligence (OSINT) mit Industriedaten wenden wir multimodale KI und Zeitreihenanalysen an, um industrielle Prozesse und den elektronischen Handel effizienter und nachhaltiger zu gestalten.
- Verringerung von Ausfallzeiten und finanziellen Verlusten durch Verbesserung der Zuverlässigkeit und Betriebszeit von Rechenzentren.
- Senkung des Energieverbrauchs und der Betriebskosten durch verbesserte Kapazitätsplanung und Ressourcennutzung.
- Verbesserte Nachhaltigkeit und geringere Umweltbelastung.
Green Data Science
Die Anwendung multimodaler Sensoranalysen (lokale Bilder, Fernsensoren, Zeitreihenmessungen) in Kombination mit großen Datensätzen (Wetter- und Klimadaten), georäumlichen Analysen und physikalisch informierter KI unterstützt die Vorhersage landwirtschaftlicher Erträge (in Bezug auf Klimabedingungen, Pflanzenkrankheiten und Schädlinge) und nachhaltiger landwirtschaftlicher Verfahren.
- Verwertbare Erkenntnisse über Umweltbedingungen durch physikalisch informiertes maschinelles Lernen.
- Transparente, erklärbare und vertrauenswürdige Modelle für maschinelles Lernen.
- Behandlung von Themen im Zusammenhang mit Nachhaltigkeit und Kreislaufwirtschaft in verschiedenen Branchen.
Cultural Data Science
Cultural Data Science beschäftigt sich mit der Digitalisierung von Kultur aus dem GLAM-Bereich (Galerien, Bibliotheken, Archive und Museen). In Kombination mit unserem technischen Fachwissen in den Bereichen multimodale Informationsbeschaffung und erweiterte Realität gewährleisten diese Aktivitäten die langfristige Bewahrung und den Zugang zu unserem kulturellen Erbe.
- Unterstützung der Digitalisierung und des Informationsabrufs in Nationalbibliotheken, Archiven, Galerien, Museen sowie in der akademischen geisteswissenschaftlichen Forschung.
- Einhaltung der FAIR-Datenstandards (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable).
- Maßgeschneiderte Softwarelösungen auf der Grundlage kostengünstiger Open-Source-Technologien.