Patient safety comes first in our AI systems – we value reliability and interpretability.
Introduce AI power to decode your customer behaviour for retail and marketing.
Cyber attacks are more clever – but AI can protect your value, so you can sleep well.
We are not afraid of other sectors – we have successful projects, e.g. in the automotive industry.
تحليل فيديو قابل للتفسير باستخدام تقنيات التعلم العميق
المشروع الجاري هو اختبار ما إذا كانت المصنفات المدربة على مقاطع فيديو قصيرة يمكن لها أن تكون أكثر مقاومة لاضطراب البيانات (robust) من المصنفات المدربة على صور فردية.
القوة الدافعة الرئيسية وراء البحث هي وجود ما يسمى بالهجمات العدائية (adversarial attacks)، التي تتكون من حقيقة أن اضطرابات البيانات المدخلة غير المحسوسة بالعين المجردة
تؤدي إلى سوء تصنيفها، وهو ما يمثل فجوة أمنية خطيرة في الأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
لا تتطلب الأشكال الأكثر تقدمًا لهذه الهجمات معرفة دقيقة بهيكلية المصنف أو الوصول إلى بيانات التدريب. قد يؤدي هذا، إلى عدة أمور منها أن يتم تصنيف رسائل البريد الإلكتروني التي تحتوي على شعار لشركة منافسة على أنها بريد عشوائي بواسطة
نسبة كبيرة من صناديق البريد الإلكتروني. ويمثل هذا عقبة خطيرة لنشر الأنظمة الذكية.
أحدث خوارزميات التعلم الآلي تحرز تقدمًا في حل المشكلات التي كنا نعتبرها في السابق مقتصرة على المجال البشري حصرا، مهام من قبيل التعرف على الكلام والأشياء.