Tailored Solutions

If you have already identified a deep learning use case in your company, but lack the expertise to develop it or make it scalable and production-ready, we can do it for you. Depending on where you are in the process, we support you with data collection, preparation, building a fully functional model, and deploying it to production.

Tailored Solutions

Wenn Sie bereits einen Deep Learning Use Case in Ihrem Unternehmen identifiziert haben, aber nicht über das Know-how verfügen, diesen zu entwickeln oder skalierbar und produktionsreif zu machen, können wir das für Sie übernehmen. Je nachdem, wo Sie sich im Prozess befinden, unterstützen wir Sie bei der Datenerfassung, der Vorbereitung, dem Aufbau eines voll funktionsfähigen Modells und der Bereitstellung in der Produktion.

Use Cases

We can help you with all possible applications for deep learning.

Computer Vision

Image Classification
& Segmentation
Object Tracking
& Detection
Activity Recognition

Natural Language Processing

Document Classification
Content Extraction
Entity Recognition

Other

Anomaly Detection
Time Series Analysis
Automated Control

Use Cases

We can help you with all possible applications for deep learning.

Computer Vision

Bildklassifikation &
-segmentation
Objekterkennung & -verfolgung
Aktivitätserkennung

Natural Language Processing

Dokumentklassifizierung
Informationsextraktion
Schlagworterkennung

Weiteres

Erkennen von Abweichungen
Zeitreihenanalyse
Automatisierte Kontrolle

If you have...

...an important problem and sufficient data (we can help you figure out what sufficient means), we can develop a tailored solution for you.

    Wenn Sie...

    ...ein wichtiges Problem und ausreichend Daten zur Verfügung haben (wir helfen Ihnen herauszufinden, was ausreichend bedeutet), können wir eine maßgeschneiderte Lösung für Sie entwickeln.

      Focus

      We collaborate to understand the problem and its business impact.

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      Setup

      We dig deep into the data and choose the right metrics to evaluate our models.

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      Iteration

      We take an agile approach to go through the stages of the deep learning lifecycle.

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      Takeoff

      We help you deploy your new model and hand over all results, source code and documentation.

      Fokus

      Wir arbeiten zusammen, um das Problem und seine Auswirkungen auf das Geschäft zu verstehen.

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      Setup

      Wir bauen ein tiefgreifendes Verständnis der Daten auf und wählen die richtigen Metriken aus, um unsere Modelle zu bewerten.

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      Iteration

      Wir verfolgen einen agilen Ansatz beim Durchlaufen der verschiedenen Phasen des Deep Learning Lebenszyklusses.

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      Takeoff

      Wir helfen Ihnen bei der Implementierung Ihres neuen Modells und übergeben Ihnen alle Ergebnisse, den Quellcode und die Dokumentation.

      Recent Examples of our Work

      Infineon designs and produces chips. Chip verification requires lengthy testing to reach functional coverage. We built an unsupervised novelty detection algorithm that reduced redundancy in simulations. Thereby, we saved Infineon Technologies 1,200,000 hours of computational time, saved €10mn per chip design and decreased time-to-market by 2 months.

      We built a ready-to-deploy model to detect sepsis more reliably. Sepsis detection time of traditional methods is often longer than time to death. Cytovale built a medical device that is able to capture videos of blood cells that are trapped in a force field. Those events can be analyzed with a computer vision model automatically and instantly. We helped them to uncover the weak spots of their current model and explored new methods to push performance and increase reliability. With our help, Cytovale is now able to push into the market of early detection of cell events, which accounts to 1.5bn dollar in the US alone.

      Aktuelle Beispiele unserer Arbeit

      Infineon entwickelt und produziert Chips. Die Chip-Verifikation erfordert langwierige Tests, um eine funktionale Abdeckung zu erreichen. Wir haben einen unbeaufsichtigten Algorithmus zur Erkennung von Neuerungen entwickelt, der die Redundanz in Simulationen reduziert. Dadurch haben wir Infineon Technologies 1.200.000 Stunden Rechenzeit gespart, 10 Millionen Euro pro Chipdesign eingespart und die Zeit bis zur Markteinführung um 2 Monate verkürzt.

      Wir haben ein einsatzbereites Modell entwickelt, um Blutvergiftung zuverlässiger zu erkennen. Die Nachweiszeit der Sepsis bei herkömmlichen Methoden ist oft länger als die restliche Lebenszeit. Cytovale baute ein medizinisches Gerät, das in der Lage ist, Videos von Blutzellen aufzunehmen, die in einem Kraftfeld gefangen sind. Diese Ereignisse können mit einem Computer Vision Modell automatisch und sofort analysiert werden. Wir halfen ihnen, die Schwachstellen ihres aktuellen Modells aufzudecken und erforschten neue Methoden, um die Leistung zu steigern und die Zuverlässigkeit zu erhöhen. Mit unserer Hilfe ist Cytovale nun in der Lage, in den Markt der Früherkennung von zellulären Veränderungen vorzudringen, der allein in den USA 1,5 Milliarden Dollar ausmacht.

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