Datenanalyse, automatisierte Systeme und Künstliche Intelligenz.
Wir sind ein junges Unternehmen aus Stuttgart, das Sie beim Einstieg in
das Themengebiet künstliche Intelligenz begleitet und Ihre Ideen umsetzt.
Was wir machen
Beratung
Bereitstellung zielgerichteter Informationen und Expertise zu den Themen künstliche
Intelligenz, datengetriebene Entwicklung und technische Berechnungen.
Projekte
Datenanalyse, Machbarkeitsstudien oder Verstärkung bei größeren KI-Projekten.
Wir unterstützen Ihr Unternehmen bei der Umsetzung von Zukunftsvisionen rund um neue
Entwicklungsansätze oder intelligente Produkte.
Schulungen
Gruppenschulungen oder maßgeschneiderte Lösungen für Einsteiger und
Fortgeschrittene in den Bereichen Maschinelles Lernen, Datenanalyse und Automatisierung.
Ein Produkt der Qnovi GmbH
codingQ
Ein On-Prem betriebenes Framework zur Bereitstellung eines
KI-Programmierassistenten innerhalb von Unternehmen.
CodingQ ist ein KI-Programmierassistent, der auf großen Open-Source-Sprachmodellen basiert und als
Serverdienst lokal auf der IT-Infrastruktur des Kunden betrieben wird. Die Souveränität, der
Datenschutz und die Geheimhaltung sind somit garantiert und die Unternehmen behalten die
vollständige Kontrolle über die Verwendung ihrer Daten. Qnovi unterstützt den gesamten Prozess von
der Planung und Hardwarebeschaffung über eine optionale Testphase bis hin zum Produktiveinsatz.
CodingQ erzeugt Code, konvertiert ihn in andere Programmiersprachen, unterstützt bei der Fehlersuche
und kann zur Automatisierung von Routineaufgaben wie zum Beispiel Testgenerierung und Dokumentation
genutzt werden.
Bei Hochseeschiffen hat die Wahl der Schiffsroute sowie der Fahrgeschwindigkeit einen großen
Einfluss auf die ökönomischen und ökologischen Kosten.
Schnelle digitale Zwillinge der Schiffsantriebssysteme auf Basis neuronaler Netze sind eine
Grundvoraussetzung, um darauf aufbauend beispielsweise Ansätze wie das Reinforcement-Learning
(RL) zur Lösung solcher komplexen Optimierungsprobleme untersuchen zu können.
In unserer gemeinsamen Veröffentlichung mit WinGD haben wir das Wertschöpfungspotenzial solcher
digitalen Dienste aufgezeigt.
Ein zweiter Schwerpunkt war der Vergleich und die Verknüpfung von Simulations- und realen
Schiffsdaten.
In unserem Blogbeitrag zeigen wir, wie man große Open Source-Sprachmodelle anpassen und ein
eigenes deutsches Sprachmodell erzeugen kann.
Hierbei gehen wir auf die Textaufbereitung, das Pretraining, die Übersetzung und das finale
Finetuning ein.
Damit können wir ein Sprachmodell erzeugen, das im Stil von Wolfgang von Goethes Faust schreiben
und andere größere
deutsche kommerzielle Sprachmodelle schlagen kann.
Im Rahmen eines Wettbewerbs hat die Qnovi GmbH einen KI-Algorithmus zur Prognose des
Strombedarfs eines Gewerbebetriebs entwickelt.
Bei der Vorhersage zur Stromerzeugung mit der betriebseigenen Photovoltaikanlage wird der
Wettereinfluss berücksichtigt, während in die
Verbrauchsvorhersage betriebliche Abläufe und menschliche Einflussfaktoren eingehen.
Aus den Modellvorhersagen lässt sich ableiten, wieviel Restenergie auf dem Day-Ahead oder
Spot-Markt der EPEX beschafft werden muss.
Mehrjährige Erfahrung im Bereich überwachtes Lernen und Reinforcement Learning zur
Vorhersage und Verbesserung komplexer technischer Vorgänge.
Routiniert im Umgang mit Tensorflow, OpenAI Gym und verteiltem Lernen.
Dr. Dominik Rether
Geschäftsführer
Geschäftsführer der Qnovi GmbH mit langjähriger Erfahrung in der Software-Entwicklung mit
Fortran.
Einblicke in die Bereiche maschinelles Lernen und KI
sowie Routine in der Koordination von Forschungs- und Industrieprojekten.
Dr. Valerian Cimniak
KI Experte
Mehrjährige Erfahrung in der Gewinnung und Aufbereitung von Simulations- und Messdaten
und der darauf basierenden Zeitreihenvorhersage und Anomalieerkennung.
Routiniert im Umgang mit Tensorflow sowie im Aufbau von automatisierten Berechnungs-
und Analysewerkzeugen.
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