Mit Hilfe von Bilderkennung auf Baustellen können Machine-Learning-Techniken zur Messung des Projektstatus und zur Überwachung unsicherer Arbeitsbedingungen entwickelt werden. Dies kann Unfälle und Verzögerungen verhindern und bietet zudem einen besseren Überblick über Großprojekte.
Aufgrund ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren, können Machine-Learning-Methoden die Bauindustrie bei der Vorhersage des Risikos eines Projekts unterstützen. Diese Vorhersagen können eine Vielzahl von Informationen berücksichtigen, wie z. B. die Verfügbarkeit von Arbeitskräften, Markttrends, Baugenehmigungen, Umweltanalysen und viele andere.
Mehrere Teilaufgaben der Bauindustrie könnten von Machine-Learning-Algorithmen profitieren. Datengesteuerte Erkenntnisse können zur Optimierung von Transportrouten, zur Organisation und Verfolgung der Leistung von Anlagen und Geräten, zur Vorhersage von Bau-Budgets sowie für viele andere Aufgaben genutzt werden.
Wir sind ein Softwareunternehmen, das sich auf Algorithmen und Machine Learning (ML) spezialisiert hat. Die meisten unserer über 30 Mitarbeiter haben einen wissenschaftlichen Hintergrund in Mathematik und Physik. Wir verfolgen die Entwicklungen in der ML-Forschung und haben mehrere Jahre Erfahrung darin, dieses Wissen für unsere Kunden nutzbar zu machen.
Keine zwei Machine Learning Aufgaben sind gleich. Die vorhandenen Daten und die genauen Anforderungen unterscheiden sich und passen oft nicht zur verfügbaren Standard-Software. Von uns bekommen Sie eine individuelle Lösung: Ihnen gehören der Code, die Daten und wir integrieren das Produkt in Ihre aktuelle Softwareumgebung.
Wir bieten erste Proof of Concepts und die komplette Entwicklung von Produktionssoftware an. Aufgrund der Erfahrung und des Hintergrunds unseres Teams können wir auch größere Forschungsprojekte anbieten.
In unserem Tech-Lunch geben wir Ihnen 45 Minuten Informationen zu einem ML-Thema Ihrer Wahl.
In unserem ML-Expertengespräch erhalten Sie 1 Stunde Beratung und Diskussion über Ihren spezifischen Anwendungsfall.
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