Die Xplain Data Causal Discovery Algorithmen ermöglichen es Unternehmen aller Branchen, die wenigen, potenziell kausalen Zusammenhänge in ihren „Real World Data“ zu erkennen, die sich hinter unzähligen belanglosen Korrelationen verbergen. Anwender können mit diesen Erkenntnissen über Ursache und Wirkung in ihre Geschäftsprozesse eingreifen, um Fehlerursachen zu beseitigen oder einen gewünschten Effekt zu erzielen. Zu den Xplain Data Kunden zählen führende Unternehmen aus Maschinenbau, Produktion und dem Gesundheitswesen, welche die Technologien neben anspruchsvollen Datenanalysen z. B. auch für Produktions- und Ertragsoptimierung sowie Versorgungsanalysen nutzen.
Die Xplain Data GmbH ist zu 100 % im Besitz des Gründerteams.
“Jede neue Idee durchläuft drei Phasen: In der ersten wird sie belacht, in der zweiten bekämpft, schließlich findet man die Idee selbstverständlich”
– Schopenhauer (1788 – 1860, sinngemäß)
Wie alles begann
In vielen Analyseprojekten kollidiert die Komplexität von „Real World Data“ mit den restriktiven Datenstrukturen, die heutige maschinelle Lernverfahren verarbeiten können. Wir glauben, dass es an der Zeit ist, diese Herausforderung anzugehen, ohne die Daten in übermäßig vereinfachte Strukturen zu zwingen.
Im Jahr 2015 begannen wir unsere Reise zur Entwicklung bahnbrechender Innovationen im Kontext von Big Data und künstlicher Intelligenz. Das Ergebnis dieser Bemühungen ist das ObjectAnalytics-Paradigma, ein neuartiges Konzept. Es ermöglicht, komplexe Objekte der realen Welt „so wie sie sind“ zu verarbeiten.
Causal Discovery: Unser einzigartiger Ansatz
Aufbauend auf dem ObjectAnalytics-Paradigma haben wir einen einzigartigen Ansatz für Causal Discovery entwickelt. Mit diesem Ansatz können wir nicht nur Daten analysieren, sondern auch kausale Beziehungen zwischen verschiedenen Objekten in der realen Welt aufdecken. Dies ermöglicht tiefe Einblicke und die Identifizierung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen.
Innovation in Partnerschaft: Unser Kooperationsmodell
Innovation gedeiht, wenn unternehmerisches Denken und Partnerschaften zusammenkommen. Wir schätzen unsere Partnerschaften mit Early Adopter-Kunden und freuen uns auf weitere visionäre Kunden und Partner, die daran interessiert sind, unsere bahnbrechenden Technologien in ihr Portfolio aufzunehmen. Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, von innovativen Formen der Zusammenarbeit zu profitieren, wie z.B. unserem Co-Innovationsmodell, bei dem Risiko und Ertrag gerecht aufgeteilt werden.
Das Thema Künstliche Intelligenz ist allgegenwärtig, aber über Kausalität wird nicht gesprochen. Kann ein System intelligent sein, ohne eine Vorstellung von Ursache und Wirkung?
Unsere Mission
Unsere Mission ist es, tragfähige Konzepte für Kausalität in den Bereich der Künstlichen Intelligenz zu bringen. Dies erfordert eine ganzheitliche Sicht auf das zu analysierende Objekt, die wir durch eine neuartige Datenbanktechnologie ermöglichen.
Für klassische Machine Learning Verfahren ist es notwendig, Daten in eingeschränkte analytische Schemata zu bringen, in der Regel eine flache Tabelle … während die Daten der realen Welt viel komplexer sind.
Unsere Vision
Unsere Vision sind Causal AI Algorithmen, die „Real World Objects“ verarbeiten können, so wie diese natürlicherweise existieren – womit sich KI-Systeme in realen Umgebungen bewegen können.
Möchten Sie mit uns durchstarten?
Und einen frischen Blick auf die Analytik werfen? Wenn Sie offen dafür sind, die Leistungsfähigkeit Ihres etablierten Unternehmens mit der unseres innovativen Startups erfolgreich zu kombinieren – dann freuen wir uns auf Ihre Nachricht!