Kompetenzen

Such-Technologien und Interaktive Informationssysteme

Wir arbeiten mit modernen Such-Technologien und entwickeln kundenspezifische Such- und Informationssysteme verschiedenster Art:

• Volltextsuche in Millionen Dokumenten mithilfe von verteilten invertierten Suchindizes auf Basis von Open‑Source-Technologien
• Individuell angepasste Ranking-Funktionen zur Verbesserung der Relevanz von Suchtreffern
• Automatische Erweiterung von Suchanfragen mit Synonymen oder verwandten Begriffen, um auch Dokumente finden zu können, die für den Nutzer fremdes Vokabular enthalten
• Ähnlichkeitssuche und Ähnlichkeitsanalyse von großen Bilder-, Dokumenten oder Produktdatenbanken z. B. im Rahmen von Produktempfehlungssystemen
• Innovative Erweiterungen zur explorativen Suche, z. B. interaktive Suchlandkarten, die einen Überblick über die gesamte Trefferlandschaft liefern, siehe „Atlas“

Dabei setzten wir auf eine Vielzahl von existierenden Open‑Source-Werkzeuge wie Apache Lucene, Apache Solr, PostgreSQL, TensorFlow, NLTK, ElasticSearch und Vespa.

KI & Maschinelles Lernen

Mithilfe moderner Methoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz können heute viele Geschäftsfelder grundlegend revolutioniert werden. Wir beschäftigen uns mit aktuellsten Algorithmen des maschinellen Lernens in verschiedenen Szenarien, z. B.:

• Automatische Klassifizierung von Dokumenten, Bildern oder Produkten mithilfe von lernenden Modellen und Methoden des Deep Learnings
• Empfehlungssysteme für Produkte und Dokumente auf Basis inhaltsbasierter Ähnlichkeitsanalysen
• Zeitreihenvorhersage für verschiedenste Kennzahlen mithilfe von Regressionsanalysen

Dabei setzen wir auf zahlreiche Open‑Source-Technologien wie TensorFlow, PyTorch, Transformers, Gensim, SciPy, Pandas, Scikit-Learn und viele mehr.

Cloud & Container Management

Um einen reibungslosen Betrieb unserer Softwaremodule sicherzustellen, setzen wir auf Container- und Cloud-Technologien wie Docker und Kubernetes, die eine Vielzahl von Vorteilen gegenüber dem klassischen Serverbetrieb bieten:

• Die Auftrennung von Softwaremodulen in unabhängige Container begünstigt flexible und schnelle Entwicklungszyklen der Einzelkomponenten und damit auch des Gesamtsystems.
• Container können leicht zwischen Servern und Providern transferiert werden, sodass geringere Server- und Wartungskosten entstehen.
• Bei hoher Auslastung können einzelne Komponenten wie Datenbanken und Suchindizes leicht auf mehrere Server übertragen werden, um so die Auslastung gleichmäßig zu verteilen.

Wir unterstützen Sie bei der Entwicklung neuer Cloud-basierter Anwendungen, aber auch bei der Überführung von Altsystemen. Gerne beraten wir Sie zum Einsatz der verschiedenen Technologien der Cloud-Anbieter Amazon AWS, Google Cloud und Microsoft Azure im Kontext Ihres speziellen Anwendungsszenarios.

Open‑Source-Technologien

Viele Softwarelösungen basieren heute größtenteils auf Open‑Source Technologien, sowohl inhaltlich auf Basis fortschrittlicher Open‑Source-Programmierbibliotheken, als auch organisatorisch auf Basis verschiedenster Open‑Source-Werkzeuge z. B. zur Versionierung und dem Betrieb der Software.

Wir können auf umfangreiche Erfahrung in der Open‑Source-Landschaft zurückgreifen:

• Open‑Source-Werkzeuge zur effizienten Entwicklung von Softwarelösungen wie Git, GitLab, Visual Studio Code, Eclipse
• Open‑Source-Lösungen zum reibungslosen Betrieb von Anwendungen wie Linux, PostgreSQL, Docker, Kubernetes
• Open‑Source-Programmierframeworks zur wissenschaftlichen Datenanalyse, zur Volltextsuche, Bildverarbeitung, Dokumentenverarbeitung, Visualisierung

Wir beraten Sie gerne beim Einsatz von Open‑Source-Technologien und unterstützen Sie bei der Umsetzung Ihrer Projektidee.

Industrielle Bildverarbeitung mit GPU-Shadern zur Echtzeiterkennung von Fehlern

Wir können auf umfangreiche Erfahrungen im Bereich der automatischen Bildverarbeitung von Aufnahmen industrieller Kamerasysteme zurückgreifen:

• Konfiguration, Anbindung und Kalibrierung von Industriekameras der Firmen IDS, Baumer, Balluff, Basler über den GigE Vision und GenICam® Standard
• Echtzeiterkennung von Fehlern in reflektierenden Oberflächen mithilfe einer Bildsegmentierung implementiert als hocheffiziente GPU-Shader
• Automatische Lokalisation und Visualisierung der erkannten Fehler in einem virtuellen 3d-Modell
• Klassifikation von Fehlertypen wie Einschlüsse oder Kratzer mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens
• Integration mit industriellen Automatisierungssystemen auf Basis von Schnittstellen mit Speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) über z. B. OPC-UA oder ModBus

Dabei setzen wir auf verschiedenste Technologien wie OpenGL, OpenCV, Scikit-Image, PyTorch und viele weitere.