Uvedomujeme si, že produkty a služby, ktoré si zákazníci dnes vyžadujú, musia poskytnúť vysokú pridanú hodnotu a znížiť množstvo rutinnej práce pomocou inteligentných nástrojov. Preto sme našu pozornosť zamerali na umelú inteligenciu a strojové učenie a prvé výsledky využívame v našich produktoch ako napr. DocMiner.
Spracovanie obrazu a detekcia objektov
Zamerali sme sa na praktické riešenia pre priemysel a utility, napríklad AMR (Automatic Meter Reading) – automatizované odpočítavanie hodnôt meracích prístrojov z obrazu prístroja. Fotografiu meracieho prístroja spracujeme, rozpoznáme číselník prístroja, prípadne iné relevantné informácie (napr. sériové číslo) a odčítame hodnotu z merača. Pri hľadaní riešenia sme vyhodnocovali rôzne moderné architektúry konvolučných neurónových sietí na spracovanie obrazu a detekciu objektov ako YOLO, EfficientNet, ako aj vlastné siete za účelom dosiahnutia čo najvyššej presnosti odčítania. Výsledné riešenie vzniklo originálnou kombináciou týchto prístupov.
Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP)
NLP (Natural Language Processing) a NLU (Natural Language Understanding) sú náročné oblasti AI a pre dosiahnutie v praxi použiteľných výsledkov vyžadujú systematický prístup a sledovanie najmodernejších trendov a technológií. Vo veľkej miere sú závislé aj na prístupe k množstvu dát potrebných na trénovanie umelej inteligencie. Sústreďujeme sa na oblasť odborne nazývanú information retrieval (IR). V tejto oblasti sme vyvinuli informačný systém na vyťažovanie informácií z faktúr DocMiner, ktorý ďalej rozširujeme o iné domény ako napr. vyťažovanie informácii z právnych dokumentov. Systém dokáže okrem základnej úlohy vyťaženia údajov, odhadnúť aj pravdepodobnosť úspechu vyťaženého atribútu. To sa dá využiť pre návrh dodatočnej kontroly vyťaženého textu pred automatickým vložením do ERP systému zákazníka.
Diagnostika v oblasti medicíny
V spolupráci s partnermi a vďaka podpore výskumu z Európskeho fondu regionálneho rozvoja sme zapojení do projektu Biomedires. Projekt je zameraný na výskum inovatívnych diagnostických a prognostických markerov a terapeutických cieľov v oblasti nádorových ochorení žien. Zameriava sa primárne na endometriálny karcinóm a chorobné zmeny krčka maternice. Naším cieľom je skombinovať a vybrať údaje z vyšetrení pacientov (základné, anamnestické, genomické, glykemické a iné) a vytvoriť modely strojového učenia, prípadne modely neurónových sietí. Účelom je diagnostikovanie choroby, prípadne určenia fázy vývoja ochorenia pacientky (napr. normálne endometrium, hormonálne dysfunkčné endometrium, hyperplázia bez atypií, hyperplázia s atypiami (EIN), karcinóm endometria).
Riešenie optimalizačných problémov, štatistické výpočty a vyhľadávanie dátových vzorov
V oblasti riešenia napr. logistických problémov poskytujeme služby pre riešenie optimalizačných úloh (napr. optimálne riadenie dopravy s danými okrajovými podmienkami a pod.), služby pre vyhľadávanie dátových vzorov (Pattern recognition) na základe metód strojového učenia, napr. určovanie klastrových zhlukov, chybných vzorov, určenie rozhodovacích stromov atď.
