Wir kombinieren eine breite Palette von Technologien und Techniken wie maschinelles Lernen, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Robotik. Diese Technologien ermöglichen es Maschinen, menschenähnliches Verhalten nachzuahmen und Aufgaben autonom auszuführen.
KI findet Anwendungen in verschiedenen Bereichen, unter anderem bei virtuellen Assistenten, autonomen Fahrzeugen, Gesundheitsdiagnostik, Empfehlungssystemen und Spielen. Während KI häufig auf Daten für das Training von Modellen und die Entscheidungsfindung angewiesen ist, liegt ihr Hauptaugenmerk auf der Schaffung intelligenter Systeme, die autonom denken, lernen und handeln können. PITS hatte mehrere Lösungen auf der Grundlage bestehender und bewährter KI-Modelle entwickelt.
Wir waren an POCs für die folgenden Branchen beteiligt:
Dental
Analyzed dental images, to assist dentists in diagnosing conditions like cavities, periodontal disease, or abnormalities in tooth alignment. We also developed virtual assistants that can provide patients with information about dental procedures, appointment scheduling, and post-treatment care, improving communication and patient satisfaction.
Insurance
Our AI-powered tools automated the claims processing workflow by analyzing claim documents, images, and other data to verify claim validity, estimate repair costs, and expedite claim settlements.
Garbage Collection
We created algorithms, that can optimize garbage collection routes based on factors such as location, traffic conditions, and waste volume, reducing fuel consumption, minimizing vehicle emissions, and improving operational efficiency.
Medicine
AI-powered systems leverage computer vision and machine learning techniques to identify and treat orthopedic problems in children. This is a very valuable tool especially in underdeveloped nations where real time access to medical experts are limited.
Unser Team aus Data-Science-Experten nutzt statistische Analysen, Data Mining, maschinelles Lernen und Visualisierungstechniken, um komplexe Datensätze zu verstehen, Trends zu erkennen und auf der Grundlage von Datenmustern Vorhersagen oder Empfehlungen zu treffen.
Einige der von uns entwickelten Anwendungsfälle sind:
Betrugserkennung
Wir helfen Unternehmen dabei, betrügerische Transaktionen zu erkennen, indem wir große Mengen von Transaktionsdaten verarbeiten und bereinigen und Modelle für maschinelles Lernen erstellen, um verdächtige Verhaltensmuster aufzudecken.
Kundensegmentierung
Wir verwenden Datenverarbeitungs- und Bereinigungstechniken, um Kunden auf der Grundlage ihrer demografischen und verhaltensbezogenen Merkmale zu gruppieren, und erstellen Wissensgraphen, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Segmenten zu verstehen und Marketingkampagnen entsprechend anzupassen.
Optimierung der Lieferkette
Wir führen Datenverarbeitung und -bereinigung aus, um Lieferkettendaten zu analysieren und Wissensgraphen zu erstellen, die Engpässe, Ineffizienzen und Optimierungsmöglichkeiten aufzeigen.
Stimmungsanalyse
Wir setzen Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache ein, um grosse Mengen von Kundenfeedbackdaten zu bereinigen und zu analysieren und ML-Modelle zu erstellen, die die Stimmung der Kunden gegenüber verschiedenen Produkten, Dienstleistungen oder Marken erkennen.
Bilderkennung
Unser Team setzt Algorithmen des maschinellen Lernens ein, um Bilddaten zu verarbeiten und zu bereinigen, und erstellt Deep-Learning-Modelle mit Tensorflow oder Pytorch, die helfen, Objekte, Personen und Muster in Bildern zu identifizieren.
Analyse sozialer Netzwerke
Wir haben Erfahrung in der Verarbeitung und Bereinigung von Social-Media-Daten und erstellen ML-Modelle, die die Verbindungen zwischen verschiedenen Nutzern, ihre Interessen und die Themen, die sie diskutieren, aufzeigen und Unternehmen dabei helfen, ihre Zielgruppe besser zu verstehen.
Vorhersagende Wartung
Wir setzen Datenverarbeitungs- und Bereinigungstechniken ein, um Sensordaten von Geräten zu analysieren und ML-Modelle zu erstellen, die Ausfallmuster erkennen und es Unternehmen ermöglichen, den Wartungsbedarf vorherzusagen und Ausfallzeiten zu minimieren.
Datenstrukturierung
Durch das Sammeln unstrukturierter Daten von Websites und die Bereinigung durch die Anwendung verschiedener NLP-Methoden können die Daten in eine strukturierte Form umgewandelt werden. Diese strukturierten Daten können gespeichert und mit Hilfe von Wissensgraphen miteinander verknüpft werden, was dem Unternehmen hilft, Erkenntnisse zu gewinnen.
