Maschinelle Intelligenz stellt uns vor grosse wissenschaftliche, technische und gesellschaftliche Herausforderungen. Wir konzentrieren uns darauf, Lösungen für diese Herausforderungen zu identifizieren und definieren.
Wir denken über die rein algorithmischen Aspekte des maschinellen Lernens hinaus und entwickeln Anwendungen der maschinellen Intelligenz, die mittels Technologie das Leben der Menschen zunehmend verändern. Dabei konzentrieren wir uns auf Forschungsbereiche, in denen die hohe Expertise unserer Gruppenmitglieder die Entwicklung von Lösungen mit messbaren Auswirkungen auf die reale Welt ermöglicht.
Unser Forschungsziel ist es, maschinelles Lernen auf verantwortungsbewusste und nachhaltige Weise in Produktionssysteme einzuführen. Wir arbeiten beim Machine Learning Engineering (MLE) an vorderster Front mit. Basierend auf unserem Fachwissen umfasst unsere gemeinsame Arbeit mit Ihnen alle wichtigen Aspekte des MLE, von der Skalierung über die Datenmodellierung und die Tests bis hin zum Betrieb und Unterhalt. Den Erfolg der entwickelten Anwendungen messen wir mit geschäftsrelevanten Kennzahlen. Mitglieder unseres Teams waren für die Einführung einiger der bisher grössten Computerlinguistik-Anwendungen im US-Bankensektor verantwortlich. Über ihre Arbeit berichteten Medien wie NBC Universal, SRF, The Economist und die Handelszeitung.
In Zusammenarbeit mit der Wirtschaft, akademischen Forschungsgruppen und Non-Profit-Organisationen entwickeln wir Anwendungen, die neuartige Funktionalitäten bieten oder über die bestehenden Möglichkeiten des maschinellen Lernens hinausgehen.
Die folgenden Anwendungsbereiche, die durch weitere von uns entwickelten Anwendungen aus anderen ML-Bereichen wie Computer Vision und Inferenz ergänzt werden, stehen aktuell im Fokus unserer Arbeit:
Intelligente Textanwendungen zielen darauf ab, Interaktionen mit schriftlichen Informationen effizienter und zufriedenstellender zu gestalten. Die Anwendungen reichen von der Identifikation von Schlüsselwerten in wichtigen Dokumenten bis hin zur automatisierten Kuration, Transformation und Speicherung von unterschiedlichsten Dokumenten. Die in Zusammenarbeit mit unseren Kooperationspartnern entwickelten Systeme automatisieren Teilaspekte und reduzieren die Verarbeitungszeit um bis zu 80 Prozent. Die Systeme basieren auf den Prinzipien der Intelligenzverstärkung (Intelligence Amplification, IA). Dabei setzen sie auf die Fähigkeiten der Menschen und haben nicht die Schaffung von KI-Anwältinnen oder KI-Ärzten zum Ziel. Wir arbeiten derzeit mit einigen der führenden Schweizer Start-ups aus den Bereichen LegalTech und HR-Tech an der Entwicklung intelligenter Textanwendungen.
Such- und Empfehlungssysteme sind Schlüsselbereiche, in denen die Fortschritte des maschinellen Lernens ein enormes Potenzial freigesetzt haben. Die Suchfunktion hat das Potenzial, sowohl die Effizienz von informationsreichen Arbeitsabläufen als auch die Benutzerzufriedenheit zu steigern. Im Bereich E-Commerce kann die Verbesserung der Suche zu besseren Konversionsraten und einer höheren Kundenzufriedenheit führen. Wir unterstützen unsere Kooperationspartner bei der Realisierung von Suchlösungen und Empfehlungssystemen, die das Potenzial interner Informationen erschliessen und es ermöglichen, datenmarktgerechte Lösungen einzuführen.
Wir nutzen die Möglichkeiten der ML-basierten Automatisierung und Informationsextraktion, um die Forschung im sozialen Bereich zu beschleunigen und auszuweiten. Unsere Arbeit reicht von der Skalierung der Erfassung benötigter Daten aus öffentlichen und privaten Quellen bis hin zur automatisierten Transformation, Extraktion und Interpretation von Informationen. Wir entwickeln innovative Tools für klinische Interventionen in der Psychologie, zum Beispiel zur Unterstützung der Burnout-Erkennung, und untersuchen, wie intelligente Technologien für die Förderung der Diversität in Stellenanzeigen eingesetzt werden können. Mit solchen Projekten unterstützen wir soziale Einrichtungen, Non-Profit-Organisationen und öffentliche Verwaltungen dabei, von Innovationen zu profitieren und die Digitalisierung optimal für sich nutzbar zu machen.
Wir streben verschiedene Arten von Kooperationen mit Partnern aus der Wirtschaft, der öffentlichen Verwaltung und der Wissenschaft an, um Innovationen zu ermöglichen und unseren Teil dazu beizutragen, die Schweiz in die Zukunft zu führen.
Es sind verschiedene Formen der Zusammenarbeit möglich:
Wir helfen Ihnen gerne dabei, den besten Weg für die Finanzierung von Forschungskooperationen zu finden.
Die Entwicklung einsatzfähiger produktiver Systeme auf Basis des maschinellen Lernens bringt sehr spezifische Anforderungen und Herausforderungen in Bezug auf Unterhalt, Tests, Skalierung und Requirements Engineering mit sich. Wir verfügen über umfangreiche Erfahrung in diesen Bereichen und waren verantwortlich für die Entwicklung und Einführung von grossen, auf maschinellem Lernen basierenden Systemen für Banken, die Fertigung und E-Commerce-Plattformen.
Automatisiertes Lernen und Datenanalyse spielen für das Angebot von innovativen Dienstleistungen und Produkten eine immer grössere Rolle. Wir bieten unser Know-how in verschiedenen Bereichen der künstlichen Intelligenz an und prüfen, wie solche Technologien in bestehende Arbeitsabläufe eingebettet werden können. Wie kann der Mensch am effektivsten mit künstlicher Intelligenz arbeiten? Wie können sich die jeweiligen Fähigkeiten gegenseitig ergänzen? Benutzeroberflächen-Design, Informationsmodellierung, Erklärbarkeit und Vertrauen sind nur einige der Bereiche, die für verschiedene Branchen wie Finanzen, Recht oder die öffentliche Verwaltung von Interesse sind.
Wir entwerfen und entwickeln innovative Tools, die mithilfe neuer digitaler Technologien dazu beitragen, soziale und gesellschaftliche Herausforderungen zu meistern. Unsere Expertise liegt auf dem Gebiet innovativer Methoden im Bereich der psychischen Gesundheit, wo wir neuartige unterstützende Werkzeuge für Gesundheitsfachleute bereitstellen und so an der klinischen Intervention der Zukunft mitarbeiten.
Die digitale Ethik wird im Hinblick auf maschinelles Lernen immer wichtiger. Tendenziöse Lerndaten können sich auf die resultierenden Modelle auswirken und zu unfairen Entscheidungen des Systems führen. Wir entwickeln Methoden zur Messung der Fairness in Textdaten und zur Anwendung digitaler Methoden bei sozialen und gesellschaftlichen Problemen.
Sie möchten sich gerne beraten lassen oder ein Forschungsprojekt starten? Wenden Sie sich dafür einfach per E-Mail an uns. Wir suchen die Interaktion mit Unternehmen und gemeinnützigen Organisationen und freuen uns, mit KMUs und Start-ups zusammenzuarbeiten und diese zu unterstützen.
