Empolis AI Platform
Die AI-basierte Plattform zur Integration in Ihre bestehende Anwendungslandschaft
Mehr entdeckenAlles, was Du wissen musst
Mehr als 80 Millionen Anwender verlassen sich darauf, dass unsere Empolis Industrial AI Platform die richtigen Informationen bereitstellt, damit niemand falsche Entscheidungen treffen muss.
Dafür verarbeiten wir mehr als Milliarden an Daten aus externen und Unternehmens-Quellen, aus denen wir immer genau die relevante Information ermitteln, die der Anwender benötigt. Und das genau dann, wenn sie benötigt wird.
Als Basis unserer KI-basierten Enterprise-Cloud-Anwendungen trägt die Empolis Industrial AI Platform dazu bei, dass Servicetechniker immer die beste Lösung zur Behebung technischer Probleme erhalten, Vertriebsexperten immer konsistent die besten Angebote erstellen, Maschinenbediener immer die benötigte Anleitung für den nächsten Arbeitsschritt erhalten, und Content-Redakteure vollständige und rechtssichere Produkt-Dokumentationen wirtschaftlich an die Kunden ausspielen.
Daneben ist die Empolis Industrial AI Platform auch die Basis für unsere AI-basierten Anwendungen für Sicherheits- und Ermittlungsbehörden, die Öffentliche Verwaltung und das Gesundheitswesen.
Das Geheimnis unserer Plattform: Im Kern nutzen wir, neben statistischen Verfahren wie Deep Learning oder Large Language Models, bewährte, beherrschbare und nachvollziehbare AI-Verfahren, deren Schlussfolgerungen auch für Wirtschaftsprüfer und Gerichte verwendbar sind. Zur Unterstützung und Beschleunigung integrieren wir neueste AI-Verfahren, um die Auswertung großer Datenmengen noch effektiver zu machen.
So wird Generative AI industriell nutzbar
Seit der Veröffentlichung von ChatGPT besteht kein Zweifel, dass Large Language Models als Kern der Generative-AI-Technologien die Art und Weise, wie wir heute mit Maschinen oder technischen Systemen interagieren, dramatisch verändern. Sie verfügen über großartige Fähigkeiten zur einfachen sprachlichen Interaktion. Sie können uns wie ein Kollege verstehen und uns zu den richtigen Informationen führen oder uns bei der Fehlersuche unterstützen, aber sie können auch Informationen oder Aufgaben wie Wartungsberichte, Kundendokumentationen usw. zusammenfassen.
Was ihnen regelmäßig fehlt, ist gesichertes und aktuelles Domänenwissen, die Fähigkeit, logische Schlüsse zu ziehen und die Möglichkeit, Dinge zu vergessen. Die Empolis Industrial AI Platform kombiniert deshalb die Möglichkeiten von Large Language Models mit den Fähigkeiten nachvollziehbarer AI-Verfahren.
Erst durch diese Kombination von Methoden der statistischen AI (Maschinelles Lernen, Neural Networks, Large Language Models) und der wissensbasierten AI (Knowledge Graphen, semantische Suchen, Decision Trees) wird auch Generative AI den Anforderungen von Behörden, Industrie und Wirtschaft gerecht.
Die AI-basierte Plattform zur Integration in Ihre bestehende Anwendungslandschaft
Anwendungsbeispiele
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Ermittlungsarbeit
Generative-AI-Verfahren können aus Zeugenbeschreibungen automatisch Phantombilder erstellen – und das in allen denkbaren Varianten, mit und ohne Brillen und Bärten.
Und im Verbund mit Lagezeichnung oder sogar 3-D-Modellen kann mittels AI sogar der komplette Tathergang ermittelt werden.
Solche generierten Bilder und Berichte allein sind keine Beweise – sie helfen aber, im Abgleich gegen die gesicherten Daten Übereinstimmungen und Widersprüche aufzudecken und sind deshalb in diesem Bereich eine perfekte Ergänzung zu den gesicherten Erkenntnissen in Datenbanken, Registern und Wissensnetzen.
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Lagebilderstellung
Lagebilder werden häufig aus umfangreichen Dokumenten mit hunderten von Seiten erstellt, müssen aber für Entscheider auf die wichtigsten Informationen gekürzt werden, weil sie sonst nicht verwertet werden können. Die Auswertung und Zusammenfassung werden von wenigen Menschen erledigt, die häufig unter Zeitdruck stehen.
Generative AI kann sowohl bei der Auswertung neuer Informationen als auch bei der Erstellung der Kurzberichte unterstützen. Damit das nicht nur Zeit spart, sondern auch verlässlich ist, wird die Generative AI von symbolische AI-Verfahren unterstützt.
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Gesundheitswesen
In der Medizin werden radiologische Befunde, OP-Berichte und Arztbriefe häufig per Spracherkennung erstellt. Das geht zwar schnell, führt aber zu einem Wildwuchs an Dokumentformaten und Formulierungen, so dass diese Dokumente zur Qualitätsoptimierung und Automatisierung nicht verwendet werden können.
Weil die Berichte spätestens für die Abrechnung ohnehin strukturiert kodiert sein müssen, ist AI der perfekte Weg: Sprachmodelle verarbeiten das Diktat und können bei Unsicherheiten auch Rückfragen stellen. Das medizinische Wissen wird aber aus geprüften und strukturierten Modellen beigesteuert, so dass alle Aussagen auf Vollständigkeit und Konsistenz geprüft werden können.
Die Empolis Industrial AI Platform
1) Der DATA HUB
AI braucht Daten, viele Daten und häufig Daten mit vielen verschiedenen Dimensionen. Unser Data Hub verwaltet diese Daten: Ganz gleich, ob es um große Mengen unstrukturierter Texte oder Millionen feingranularer Datenpunkte geht. Dabei ist der Data Hub flexibel, lässt sich problemlos zu Entwicklungszwecken auf dem Notebook betreiben, in der Produktion verteilt aber auf vielen Knoten. Und für den schnellen Zugriff auf die richtigen Daten verfügt der Data Hub über ein Search SDK, das keine Wünsche offenlässt und jede Form von Ähnlichkeitssuche beherrscht, von der einfachen Textähnlichkeit bis hin zu komplexen semantischen Ähnlichkeitsverfahren.
2) Der KNOWLEDGE GRAPH
AI braucht Kontrolle und Knowledge Graphen sind die einfachste und zugleich mächtigste Möglichkeit, komplexe Zusammenhänge zwischen Daten zu erfassen, zu prüfen und automatisierte Prozesse in Abhängigkeit von einer erkannten Informationslage zu starten.
Unser Knowledge Graph bringt ein paar Besonderheiten mit, die ihn für Data Scientists und Domänenexperten zur idealen Lösung machen: Er lässt sich vollständig grafisch konfigurieren und bietet dabei nicht nur alle Möglichkeiten der Modellierung von Property Graphen, sondern generiert als Low-Code-Plattform aus dem Modell auch gleich visuelle Oberflächen und integrierbare REST-APIs. Nebenbei verfügt er über ein patentiertes Rechtemanagement, das so granular ist, dass der Knowledge Graph auch bei Sicherheitsbehörden als beherrschbare KI-Technologie zugelassen ist. Link zu den WP
3) Die INSIGHT ENGINE
AI braucht Wissen, denn Daten allein beantworten nur einen kleinen Teil der Fragen, die Nutzer an sie stellen. Unsere Insight Engine spielt ihre Stärke vor allem dann aus, wenn strukturierte Informationen aus unstrukturierten Texten gewonnen werden sollen. Dazu nutzt sie die ganze Bandbreite der Computerlinguistik und eine Vielzahl von Verfahren zur Mustererkennung – und das in mehr als 30 Sprachen.
4) LARGE LANGUAGE MODELS
AI muss bedienbar und kontrollierbar sein. So kann Generative AI etwa durch Man-in-the-Loop-Prozesse das “Blank-Page-Problem“ lösen und neue Inhalte generieren, oder die Interaktion von Mensch und Maschine durch innovative Benutzerschnittstellen deutlich vereinfachen. Große Sprachmodelle bieten die einfachste Schnittstelle, die Menschen zur Bedienung von Maschinen geboten werden kann: die Sprache. Und so wie es viele verschiedene Sprachen, Fachsprachen und Jargons gibt, so gibt es auch Sprachmodelle, die auf verschiedene Zwecke und Zielgruppen spezialisiert sind. Deshalb haben wir unsere Plattform so gestaltet, dass wir viele verschiedene Sprachmodelle einsetzen können. Welches Modell genutzt wird und ob das in der Cloud liegt oder bei Ihnen On-Premise betrieben wird, können also Sie entscheiden – oder wir entscheiden gemeinsam auf Basis Ihrer Anforderungen.
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Der GenAI Evaluation Workshop des AI Packages ist ein zweitägiger Workshop, der darauf abzielt, die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz, insbesondere von Generative AI (GenAI), zu erkunden.
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