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.
Bereitstellung zielgerichteter Informationen und Expertise zu den Themen künstliche Intelligenz, datengetriebene Entwicklung und technische Berechnungen.
Datenanalyse, Machbarkeitsstudien oder Verstärkung bei größeren KI-Projekten. Wir unterstützen Ihr Unternehmen bei der Umsetzung von Zukunftsvisionen rund um neue Entwicklungsansätze oder intelligente Produkte.
Gruppenschulungen oder maßgeschneiderte Lösungen für Einsteiger und Fortgeschrittene in den Bereichen Maschinelles Lernen, Datenanalyse und Automatisierung.
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.
Mehr InformationenEin On-Prem betriebenes Framework zur Bereitstellung eines allgemeinen Sprachassistenten innerhalb von Unternehmen.
LinguiQ ist ein lokal auf der IT-Infrastruktur eines Unternehmens gehosteter Sprachassistent, der auf großen Open-Source-Modellen basiert und als Serverdienst betrieben wird. Durch die lokale Ausführung werden Souveränität, Datenschutz und Geheimhaltung gewährleistet, während gleichzeitig die vollständige Kontrolle über die Daten beim Kunden verbleibt. Qnovi begleitet den gesamten Prozess, von der Planung und Hardwarebeschaffung über eine optionale Testphase bis hin zur produktiven Nutzung. LinguiQ unterstützt bei Routineaufgaben im Büro wie Mails schreiben, Social-Media Beiträge verfassen oder allgemeiner Textgenerierung. Durch Kopplung mit internen Dokumenten können dabei Firmeninformationen in die Antworten einfließen und den Texten Ihr ganz persönliches Branding geben oder große Datenmengen für Sie automatisiert nach der richtigen Antwort durchsurcht werden.
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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.
Mehr InformationenMehrjährige Erfahrung im Bereich Reinforcement Learning sowie im Aufbau von Applikationen für Generative KI als SaaS oder PaaS. Routiniert im Umgang mit PyTorch, OpenAI Gym, Huggingface und Azure Cloud Services.
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.
Mehrjährige Erfahrung in der Gewinnung und Aufbereitung von Simulations- und Messdaten sowie Schwerpunkte im Bereich Zeitreihenvorsage und Anomalieerkennung. Routiniert im Umgang mit automatisierten Berechungs- und Analysetools, Tensorflow und Amazon Web Services.
Mehrjährige Erfahrung im Bereich Software-Entwicklung. Bearbeitung verschiedener Projekte im Bereich Autonomes Fahren (Embedded) und SaaS (Full Stack). Routiniert im Umgang mit ASP.NET C#, C/C++, JavaScript, TypeScript und Node.js.