Datentyp: Tabellarische Daten und Matrizen

Tabellarische Daten und Matrizen bilden heute das Rückgrat vieler digitaler Anwendungen – von Excel über Datenbanken bis hin zu maschinellem Lernen. Generative KI erweitert dieses Fundament entscheidend und verwandelt tabellarische Daten und Matrizen in wertvolle Erkenntnisse, beschleunigt Entscheidungen und macht dadurch Unternehmen zukunftssicher.

Während Tabellen flexible Strukturen für heterogene Daten wie Texte, Zahlen oder Datumswerte bieten, konzentrieren sich Matrizen auf numerische Berechnungen und die Erkennung komplexer Muster. Gemeinsam ermöglichen sie effiziente Analysen und fundierte Entscheidungen in Unternehmen.

Mit Generativer KI können Sie auf Grundlage Ihrer tabellarischen Daten und Matrizen:

• Künstliche Daten erzeugen
• Fundierte Prognosen mit geringen Datenmengen erstellen
• Effizienz von Datenanalysen steigern
• Mustererkennung

Der Einsatz Generativer KI kann unvollständige oder unausgeglichene Datensätze verbessern und sogar realistische, synthetische Daten erzeugen – mit deutlichem Mehrwert in Bereichen wie:

• Medizin: Gesundheitsdaten, Diagnosen optimieren
• Versicherungswesen: Kundendaten, Regionen, Schadenshistorie
• Finanzwesen: Betrugsversuchserkennung, Risikoanalysen
• Handel: Verkaufsdaten, Prognosen und Trendanalysen

Vorhersage von strukturierten Geschäftsdaten
 

Die Herausforderung
Die Prognose geschäftlicher Kennzahlen ist entscheidend für die strategische Planung und Entscheidungsfindung in Bereichen wie Absatzplanung, Finanzvorhersage, Lageroptimierung und Risikobewertung. Strukturierte Tabellendaten bilden die Grundlage für fundierte Prognosen. Allerdings erfordert jede neue Datenquelle oder Aktualisierung der Daten erheblichen manuellen Aufwand, darunter das sorgfältige Bereinigen, Formatieren und Transformieren der Daten. Dieser zeitintensive Prozess verlangt ein tiefes Verständnis der Geschäftsprozesse, um relevante Informationen korrekt zu erfassen.

Die Fraunhofer-Lösung
Das Fraunhofer IAIS hat neue Methoden entwickelt, um ERP-Rohdaten wie Rechnungen oder Bestellungen aus Tabellen in leicht verständliche Texte umzuwandeln. So können die Daten besser von großen Sprachmodellen (LLMs) genutzt werden. Die entwickelten Methoden ermöglichen eine präzisere Analyse und Vorhersage auf Basis von relationalen Datenquellen und fördern eine nahtlose Integration verschiedener Datenformate.

Der Vorteil für Unternehmen
Unternehmen profitieren von diesen Ergebnissen, da sie ihre Daten effektiver nutzen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Besonders GenAI eröffnet neue Möglichkeiten für die Prognose von Geschäftsdaten in dynamischen Umfeldern mit häufig aktualisierten Datensätzen.  

KI für besseres Quantencomputing
 

Die Herausforderung
Quantencomputing gilt als ein vielversprechendes und revolutionäres Feld der Informatik, da es die Prinzipien der Quantenmechanik nutzt, um deutlich schnellere und effizientere Algorithmen zu ermöglichen. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, abstrakte Quantenschaltungen so zu übersetzen, dass sie auf spezifischer Quantenhardware mit deren nativen Gattern ausgeführt werden können. Dabei muss der Einsatz besonders teurer Gatterarten minimiert werden, da diese langsamer, fehleranfälliger und aufwendig in der fehlertoleranten Implementierung sind.

Die Fraunhofer-Lösung
Das Fraunhofer IIS entwickelte einen Reinforcement Learning (RL)-Algorithmus, um die Synthese von Quantenschaltungen zu optimieren. Der Fokus lag auf der Anwendung von Künstlicher Intelligenz zur Analyse und Verbesserung der Effizienz dieser Quantenschaltungen, um die Leistungsfähigkeit von Quantencomputing weiter zu steigern. Der entwickelte RL-Algorithmus ermöglicht es, durch Trial-and-Error und basierend auf einem Belohnungssignal, optimierte Lösungsstrategien für die Synthese von Quantenschaltungen zu entwickeln.  

Der Vorteil für Unternehmen
Die Optimierung von Quantenschaltungen führt zu schnelleren und effizienteren Algorithmen für Anwendungen in der kombinatorischen Optimierung und chemischen Simulation. Die Fähigkeit, komplexe Probleme mithilfe von Quantencomputern effektiver zu lösen, kann zu einer signifikanten Steigerung der Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit führen, indem Unternehmen in der Lage sind, neue Technologien und Lösungen schneller zu entwickeln und umzusetzen.