Wir sind Ihre externe R&D-Einheit. Von der pixelgenauen Daten-Annotation bis zum mathematisch optimierten Modell.
Wir transformieren Rohdaten in hochpräzise, KI-bereite Trainingsdatensätze.
Ihre externe R&D-Abteilung zur Lösung fundamentaler KI-Herausforderungen.
Eine innovative Idee, aber die technische Machbarkeit ist unklar.
Interne Teams sind ausgelastet, es fehlt Zeit für tiefe Optimierung.
Die Wahl der falschen KI-Technologie führt zu hohen Kosten.
Wir analysieren den State-of-the-Art und liefern eine fundierte Machbarkeitsstudie.
Als Ihre externe R&D-Abteilung entlasten wir Ihre Experten und beschleunigen die Innovation.
Sie erhalten eine klare Roadmap, die wir auf Wunsch auch direkt umsetzen können.
Wo wir den Unterschied machen
Eure teuersten Engineers verbringen Zeit mit Data Cleaning statt mit Architektur. Wir übernehmen die Fleißarbeit mit akademischem Qualitätsanspruch.
Ein KI-Modell kann die Realität nicht übertreffen, die ihm gezeigt wird. Wir liefern pixelgenaue Annotation für Edge Cases, an denen Auto-Labeling scheitert.
Durch unsere Infrastruktur und Vor-Annotation verkürzen wir den Zyklus von 'Rohdaten' zu 'Trainingsbereit' massiv.
Wenn Standard-Modelle stagnieren: Wir optimieren mathematische Loss-Functions und Architekturen für die entscheidenden Prozentpunkte an Genauigkeit.
Statt 'Training from Scratch' nutzen wir Transfer Learning und optimierte Open-Source-Architekturen. Wir validieren die Machbarkeit, bevor ihr Budget verbrennt.
Durch intelligente Modell-Architekturen und Data Augmentation erreichen wir hohe Robustheit auch mit kleineren Datensätzen. Qualität schlägt Quantität.
Erfahren Sie von unserem Chief AI Officer Mahdi Mantash, wie wir Forschung und Produktion verbinden.
Buchen Sie einfach ein kurzes Kennenlern-Meeting – unverbindlich und direkt mit unseren Experten.
Kein Trial-and-Error. Ein deterministischer Prozess von der Rohdaten-Analyse bis zum deploybaren Modell.
PHASE 01
Wir identifizieren den mathematischen Engpass Ihrer aktuellen Lösung. Gemeinsam definieren wir harte, messbare KPIs, die über den Projekterfolg entscheiden.
PHASE 02
Datenqualität ist kein Zufall. Wir entwickeln strikte Annotations-Richtlinien und nutzen Domain-Experten (Human-in-the-Loop), um Edge Cases sauber zu definieren und Rauschen zu eliminieren.
PHASE 03
Wir passen Modell-Architekturen an Ihre Daten an, nicht umgekehrt. Durch Custom Loss-Functions und gezielte Trainingsprozesse erzwingen wir die Konvergenz auf SOTA-Niveau.
PHASE 04
Transparenz statt Black-Box. Wir validieren das Modell gegen ungesehene Testdaten. Sie erhalten die trainierten Gewichte (Weights), den Code und die volle IP-Hoheit.
Mahdi Mantash
Chief AI Officer
"Der Erfolg anspruchsvoller Forschungsprojekte hängt von der Person ab, die sie leitet. Mahdi kombiniert seltene Expertise in theoretischer Mathematik, Data Science und seiner aktuellen PhD-Arbeit im Fine-Tuning von LLMs."