Siber güvenlik oturumunda konuşma: makine öğrenimi fintech şirketlerini deepfake dolandırıcılığına karşı nasıl korur.
Dubai’deki FutureTech Con programından alıntı, 9 Mayıs 2024.
PROJELERİN ARKASINDAKİ EKİP
Tek muhatap. Arkasında 30’dan fazla uzman.
Projelerimizde kadrolu ve serbest çalışan 30’dan fazla uzman yer alıyor. Her proje için sabit bir çekirdek ekip kuruyoruz. Ekibi Heinrich Schneider yönetir ve teslimata kadar muhatabınız olarak kalır.
01
Yazılım ve entegrasyonlar
Web, uygulamalar ve kurumsal yazılım; CRM, ERP ve telefon sistemine bağlantı.
02
Bilgisayarlı görü ve sesli yapay zekâ
Mevcut kameralarda video analizi, görüntü modelleri, telefon asistanları ve görüşme analizi.
03
Robotik ve elektronik
Mobil robotlar, robot kolları, kontrol ve kendi donanımımız.
2017’DEN BERİ
Laboratuvardan işletmeye.
Robotlar, kameralar ve dronlar üzerine araştırmayla başladık. Bugün sistemlerimiz fabrikalarda, mutfaklarda, teslim noktalarında ve emlak ofislerinde çalışıyor. 2017’den beri müşteriler ve kendi ürünlerimiz için 100’den fazla proje tamamladık; birçoğu gizlilik sözleşmesi kapsamında olduğundan burada yalnızca anlatmamıza izin verilenleri gösteriyoruz.
Merkezi kontrolöre bağlı elektronik kilitler, uygulamayla açma, kuryeler için süreli erişim.
ARAŞTIRMA VE GELİŞTİRME
Önce simülasyon, sonra uçuş.
Bu Ar-Ge projesinde bir quadcopter engellerden kendi başına kaçınmayı öğreniyor. Kontrolör, simüle edilmiş bir ortamda pekiştirmeli öğrenmeyle eğitildi. Bir sinir ağı, stereo kamera veya lidar olmadan, tek bir kameranın görüntüsünden engellere olan mesafeyi tahmin ediyor. Ardından gerçek bir dronla testler yapıldı.
Aynı prensibi projelerde de uyguluyoruz: mümkün olduğunda mantığı önce kayıtlar üzerinde veya simülasyonda, ancak sonra gerçek ekipmanda test ediyoruz. Bu, sahadaki test süresinden tasarruf sağlar ve işletmeniz her zamanki gibi çalışmaya devam eder.
Bir yeraltı otoparkında gerçek dronla test. Üstte: dron kamerasının görüntüsü. Altta: ondan tahmin edilen derinlik haritası (açık renk = yakın).
Kapalı uçuş test salonu: ışıklı kapılar engel ve içinden geçilecek hedef olarak kullanılır.Simülasyon: öğrenilen uçuş rotası (mavi) blokların etrafından dolaşır. Kesikli çizgi: hedefe giden düz hat.Simülasyondaki “Orman” eğitim ortamı. Ağ, gerçek donanımda çalışmadan önce değişen sahnelerde öğrenir.
SONRAKİ ADIM
İşletmenizde neyin daha iyi çalışması gerekiyor?
Ekibinizin zamanını alan bir süreçten bahsedin. Otomasyonun nerede yardımcı olabileceğini ve bir sonraki adımı belirlemek için nelere ihtiyaç olduğunu konuşuruz.
Faydalı bilgiler: mevcut iş akışı, sıklığı ve ihtiyacınız olan sonuç.
PROJE YÖNETİMİ VE ENTEGRASYON