Case Studies

Eine Auswahl von Projekten, die wir bereits abgeschlossen haben.
Computer Vision

Automatische Ortung von handwerklichen und Kleinminen

Der handwerkliche und Kleinbergbau (Artisanal and small scale mining, ASM) ist für 10 % der weltweiten Goldproduktion mit einem geschätzten Marktwert von 14 Milliarden US-Dollar verantwortlich und beeinträchtigt das Leben von 10 bis 20 Millionen Bergleuten (und weiteren 80 Millionen Bergleuten für andere Rohstoffe) und ihrer Familien. ASM-Standorte befinden sich in mehr als 80 Entwicklungsländern und sind mit niedrigeren Umwelt- und Arbeitssicherheitsstandards verbunden. Zur Durchsetzung von...
Ziel

Entwicklung eines Computer Vision-Tools zur automatischen Segmentierung von ASM-Standorten in Satellitenbildern.

Challenges

Sammeln eines ausreichenden Trainingsdatensatzes.

Lösung

Trainieren eines tiefen neuronalen Netzes mit einer U-Netz-Architektur. ASMSpotter kann zu einem Cloud-Service entwickelt werden, der auf Anfrage Satellitenbilder analysiert.

Computer Vision

Automatische Planung von Solaranlagen

Unser Auftraggeber ist eine Firma aus dem Solarbereich, welche die Planung, Beratung und Installation von Solaranlagen für Privathaushalte anbietet. Ziel dieses Projekts ist es, den Planungsprozess von Solaranlagen zu automatisieren. Konkret geht es dabei um die Erstellung eines individuellen Angebots für Kunden, damit diese Kosten und Nutzen der Investition abschätzen können und einen ästhetischen Eindruck des Endergebnisses erhalten.
Ziel

Ziel dieses Projekts ist es, den Planungsprozess von Solarsystemen zu automatisieren.

Challenges

Erkennen von kleinen Hindernissen, unterschiedliche Eingabequalität, Abschätzen von (3-dimensionalen) Dachabmessungen, Umgang mit speziellen Dachformen, Trennung verschiedener Dachseiten, Schnittstellen.

Lösung

Der gesamte Prozess wurde automatisiert bis hin zur Visualisierung der Solarpanels.

Computer Vision

Erkennung konvektiver Bewölkung

Der Deutscher Wetterdienst (DWD) ist unter anderem für die Erstellung von Wetterberichten für Piloten verantwortlich (in einem System namens METAR). Wir waren beauftragt worden, ein Modell zu erstellen, das die Erkennung konvektiver Wolken mit Hilfe von Satellitenbildern zur Unterstützung anderer Formen der Erkennung unterstützt.
Ziel

Zuverlässige Erkennung von Cumulonimbus und hoch aufragenden Cumulus-Wolken mittels AI.

Challenges

Die Eingabedaten liegen in einem ungewöhnlichen Format vor, das eine umfangreiche Vorverarbeitung mit domänenspezifischem Wissen erfordert, bevor Machine Learning angewendet werden kann.

Lösung

Ein neuronales Netzwerk wurde mit den Satellitendaten als Input trainiert. Wir waren in der Lage, eine Genauigkeit von 98% zu erreichen.

Natural Language Processing

Rechtliche Überprüfung von Mietverträgen

Unser Auftraggeber ist ein Online-Mieterschutzclub, der seinen Kunden die rechtliche Überprüfung ihrer Mietverträge durch erfahrene Partneranwälte anbietet. Ziel des Projekts ist es, ein intelligentes Software-Tool zu entwickeln, das die Anwälte bei der Analyse der Verträge unterstützt. Konkret geht es dabei um die automatische Auswertung sogenannter "Schönheitsreparaturklauseln", die den Mieter zur regelmäßigen Renovierung verpflichten sollen. Oft sind sie fehlerhaft formuliert und daher...
Ziel

Entwicklung eines intelligenten Werkzeugs, das Rechtsanwälte bei der Analyse von Verträgen mittels KI unterstützt.

Challenges

Eingabe: Foto des Mietvertrags als PDF-Datei
Ergebnis: erläuterte und textlich begründete Bewertung der Wirksamkeit der Klausel zur kosmetischen Reparatur.

Lösung

Wir haben eine Software entwickelt, die alle Schritte von der Bewertung der Qualität des Dokumentenbildes bis zur Entscheidung über die Zulässigkeit vertraglicher Regelungen vollständig automatisiert.

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Und finden Sie heraus, wo Kosten durch Prozessautomatisierung mittels künstlicher Intelligenz eingespart werden können