Warum Brainalyzed

Wir bei Brainalyzed haben die Vision die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) jedem Unternehmen zur Verfügung zu stellen indem wir die Herausforderungen bei der Einführung dieser faszinierenden Technologie bewältigen. Auswahl von Trainingsdaten aus verschiedenen Quellen, Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning, Modelanwendung und -Pflege sind Hürden, die überwunden werden müssen.

Mit Brainalyzed INSIGHT bieten wir die erste Software für das verteilte Training von Künstlicher-Schwarm-Intelligenz (KSI), die es Unternehmen ermöglicht mit einer geschlossenen Lösung Kosten zu reduzieren und Effizienzen zu erhöhen. Bei Brainalyzed INSIGHT handelt es sich um eine KI-Plattform, die durch die Kombination von performanter Optimierungstechnologie und State-of-the-Art Learning-Technologie das Optimum zwischen Einfachheit der Anwendung und Leistungsfähigkeit der KI herausholt.

Optimierung der Inputs und der Netzwerkarchitektur

Traditionelle Ansätze erfordern, dass Modellinputs im Vorhinein festgelegt werden. Das erfordert eine Hypothese, dass gewisse Daten einen prädiktiven Mehrwert bieten. Unglücklicherweise ist menschliche Intuition ein schlechtes Auswahlkriterium für Daten in komplexen Systemen, was zu mangelhafter Leistungsfähigkeit der KI-Modelle führen kann, wenn zu wenig Daten oder zu viele Daten ausgewählt werden. Brainalyzed INSIGHT garantiert, dass nur relevante Daten von der KSI benutzt werden. 

Außerdem wird die Netzwerkarchitektur dem Prediktionsziel und den verfügbaren Daten angepasst so dass Overfitting der Modelle verhindert wird..

UVP1

Artificial Swarm Intelligence

Die tatsächliche Vorhersage basiert auf einem Schwarm von KIs, die sich im Hinblick auf die ausgewählten Leistungsparameter während der Optimierung als optimal erwiesen haben. Ein Leistungsparameter ist eine Metrik, die der Benutzer definieren kann, um ein gutes Modell von einem schlechten Modell zu unterscheiden. Es besteht die Möglichkeit, verschiedene Metriken zu definieren, um das Vorhersageproblem zu beschreiben. Beispielsweise kann die Minimierung von falschen Positiven und falschen Negativen als unabhängige Leistungsparameter für eine Klassifizierung gewählt werden. Jedes Mitglied des KI-Schwarms ist daher in seiner Kombination aus Architektur, Eingabe und natürlich Neuronengewichten einzigartig. Dies verbessert die Vorhersagestabilität und Diversifikation.

UVP2

KSI-Anpassungen in Echtzeit

Der aktive KI-Schwarm besteht initial aus den Modellen, die ausgewählt wurden um das Problem optimal zu lösen. Jedoch kann die Echtzeitperformance des Systems überwaacht werden und gegebenenfalls Änderungen in der Modellauswahl vorgenommen werden. Schlecht performende Modelle werden ausgetauscht und durch bessere Modelle ersetzt, die vorher in der sogenannten KI-Akademie auf Leistungsfähigkeit überprüft wurden.

UVP3

Vorbereitete Anwendungsszenarien für die Finanzindustrie

Brainalyzed INSIGHT beinhaltet vorbereitete Anwendungsszenarien, die in Zusammenarbeit mit Industriepartnern entwickelt wurden. Dadurch ist sichergestellt, dass Kunden sofort Modelle trainieren und anwenden können. Die KI-Schwärme ermöglichen es dem Kunden die Zeit bis zur Implementierung der Modelle zu reduzieren und schnell Entscheidungen basierend auf Daten treffen zu können.

UVP4