Wir sind ein junges Unternehmen aus Stuttgart, das Sie beim Einstieg in das Themengebiet künstliche Intelligenz begleitet und Ihre Ideen umsetzt.
Was wir machen
Beratung
Bereitstellung zielgerichteter Informationen und Expertise zu den Themen künstliche Intelligenz, datengetriebene Entwicklung und technische Berechnungen.
In Absprache
Details
Projekte
Datenanalyse, Machbarkeitsstudien oder Verstärkung bei größeren KI-Projekten. Wir unterstützen Ihr Unternehmen bei der Umsetzung von Zukunftsvisionen rund um neue Entwicklungsansätze oder intelligente Produkte.
Schulungen
Gruppenschulungen oder maßgeschneiderte Lösungen für Einsteiger und Fortgeschrittene in den Bereichen Maschinelles Lernen, Datenanalyse und Automatisierung.
Produkte der Qnovi GmbH
codingQ
®Ein On-Prem betriebenes Framework zur Bereitstellung eines allgemeinen Sprachassistenten innerhalb von Unternehmen.
CodingQ ist ein KI-Programmierassistent, der auf großen Open-Source-Sprachmodellen basiert und als Serverdienst lokal auf der IT-Infrastruktur des Kunden betrieben wird. Die Souveränität, der Datenschutz und die Geheimhaltung sind somit garantiert und die Unternehmen behalten die vollständige Kontrolle über die Verwendung ihrer Daten. Qnovi unterstützt den gesamten Prozess von der Planung und Hardwarebeschaffung über eine optionale Testphase bis hin zum Produktiveinsatz. CodingQ erzeugt Code, konvertiert ihn in andere Programmiersprachen, unterstützt bei der Fehlersuche und kann zur Automatisierung von Routineaufgaben wie zum Beispiel Testgenerierung und Dokumentation genutzt werden.
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linguiQ
Ein On-Prem betriebenes Framework zur Bereitstellung eines allgemeinen Sprachassistenten innerhalb von Unternehmen.
LinguiQ ist ein lokal auf der IT-Infrastruktur eines Unternehmens gehosteter Sprachassistent, der auf großen Open-Source-Modellen basiert und als Serverdienst betrieben wird. Durch die lokale Ausführung werden Souveränität, Datenschutz und Geheimhaltung gewährleistet, während gleichzeitig die vollständige Kontrolle über die Daten beim Kunden verbleibt. Qnovi begleitet den gesamten Prozess, von der Planung und Hardwarebeschaffung über eine optionale Testphase bis hin zur produktiven Nutzung. LinguiQ unterstützt bei Routineaufgaben im Büro wie Mails schreiben, Social-Media Beiträge verfassen oder allgemeiner Textgenerierung. Durch Kopplung mit internen Dokumenten können dabei Firmeninformationen in die Antworten einfließen und den Texten Ihr ganz persönliches Branding geben oder große Datenmengen für Sie automatisiert nach der richtigen Antwort durchsurcht werden.
Mehr InformationenUnsere Referenzen
Digitale Zwillinge mit KI
Bei Hochseeschiffen hat die Wahl der Schiffsroute sowie der Fahrgeschwindigkeit einen großen Einfluss auf die ökönomischen und ökologischen Kosten.Schnelle digitale Zwillinge der Schiffsantriebssysteme auf Basis neuronaler Netze sind eine Grundvoraussetzung, um darauf aufbauend beispielsweise Ansätze wie das Reinforcement-Learning (RL) zur Lösung solcher komplexen Optimierungsprobleme untersuchen zu können.
In unserer gemeinsamen Veröffentlichung mit WinGD haben wir das Wertschöpfungspotenzial solcher digitalen Dienste aufgezeigt. Ein zweiter Schwerpunkt war der Vergleich und die Verknüpfung von Simulations- und realen Schiffsdaten.
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Große Sprachmodelle (LLM)
In unserem Blogbeitrag zeigen wir, wie man große Open Source-Sprachmodelle anpassen und ein eigenes deutsches Sprachmodell erzeugen kann.Hierbei gehen wir auf die Textaufbereitung, das Pretraining, die Übersetzung und das finale Finetuning ein.
Damit können wir ein Sprachmodell erzeugen, das im Stil von Wolfgang von Goethes Faust schreiben und andere größere deutsche kommerzielle Sprachmodelle schlagen kann.
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Elektrische Lastvorhersage
Im Rahmen eines Wettbewerbs hat die Qnovi GmbH einen KI-Algorithmus zur Prognose des Strombedarfs eines Gewerbebetriebs entwickelt.
Bei der Vorhersage zur Stromerzeugung mit der betriebseigenen Photovoltaikanlage wird der Wettereinfluss berücksichtigt, während in die Verbrauchsvorhersage betriebliche Abläufe und menschliche Einflussfaktoren eingehen.
Aus den Modellvorhersagen lässt sich ableiten, wieviel Restenergie auf dem Day-Ahead oder Spot-Markt der EPEX beschafft werden muss.
Mehr InformationenWer wir sind
Dr. Valerian Cimniak
Leitung ML & Daten
Mehrjährige Erfahrung in der Gewinnung und Aufbereitung von Simulations- und Messdaten sowie Schwerpunkte im Bereich Zeitreihenvorsage und Anomalieerkennung. Routiniert im Umgang mit automatisierten Berechungs- und Analysetools, Tensorflow und Amazon Web Services.
Jiyoung An, M. Sc.
Softwareexpertin KI
Mehrjährige Erfahrung als UX-Spezialistin & Full-Stack Entwicklerin. Projekte im Bereich Finance, Digitalisierung im Mittelstand sowie Automotive-Testing. Erfahrung in der Mobile-, Game- & Webentwicklung sowie mit Gestenerkennung & VR. Leidenschaft für KI & Daten
