CASE STUDIES
Data & AI in Action:
Wir verwandeln komplexe Probleme in smarte Lösungen.
Werfen Sie einen Blick hinter die Kulissen unserer Projekte und finden Sie den entscheidenden Impuls für Ihren nächsten Durchbruch.
Sichere Generierung synthetischer Identitätsdaten
In diesem Projekt (Bittensor Subnet 54) agiert die von uns entwickelte KI-Komponente als souveräne Instanz zur Erzeugung synthetischer Trainingsdaten für Identitätsmodelle, indem sie Aufgaben (z. B. komplexe Namensvariationen) autonom bearbeitet. Durch den Einsatz eines lokal gehosteten Large Language Models findet dieser Prozess in einer geschlossenen Umgebung statt, wodurch die Instanz hochwertige Datenvariationen generiert, ohne auf externe APIs angewiesen zu sein. Die Ergebnisse werden validiert und es werden ausschließlich rein synthetische, datenschutzrechtlich unbedenkliche Datensätze in das Netzwerk eingespeist, wofür sie basierend auf der Präzision und Diversität ihrer Beiträge entlohnt wird.
KI-Kompetenz für Schulleitungen in Hessen
Das Szenario: ChatGPT generiert Hausaufgaben auf Knopfdruck. Die Grenzen zwischen Schülerleistung und Algorithmus verschwimmen. Unser Auftrag: Als ausgewiesene KI-Experten unterstützen wir hessische Schulleitungen aller Schulformen bei der Wissensvermittlung. Der Inhalt: Wir liefern keine bloße Technik-Show, sondern strategische Analysen zur Veränderung der Prüfungskultur, zu Datenschutz und Ethik. Wir zeigen auf, wie die Rolle der Lehrkraft im Zeitalter von LLMs (Large Language Models) an Relevanz gewinnt, statt sie zu verlieren. Fazit: Praxisnahe Aufklärung, die Führungskräfte im Bildungsbereich handlungsfähig macht.
Um die massive Umweltbelastung durch Kleinstabfälle einzudämmen, wurde ein intelligentes Kamerasystem entwickelt, das direkt an Kehrmaschinen operiert. Der entscheidende Vorteil liegt im Einsatz einer lokalen KI-Verarbeitung (Edge Computing) direkt auf dem Fahrzeug: Da die Analyse in Echtzeit an der Quelle stattfindet, müssen keine sensiblen Videostreams aus dem öffentlichen Raum in die Cloud gesendet werden. Dies garantiert 100%ige DSGVO-Konformität und eliminiert Übertragungskosten, während Entsorger erstmals exakte „Verschmutzungs-Landkarten“ erhalten, um Reinigungsrouten effizient und datengesteuert zu optimieren. Weitere Details zum Projekt hier
Für den Auftritt auf der Frankfurter Buchmesse 2023 wurde der Messestand des AI Frankfurt Rhein-Main e.V. durch zwei interaktive Touch-Terminals vom reinen Informationspunkt zum echten Publikumsmagneten transformiert. Besucher konnten die Faszination Generativer KI hautnah erleben, indem sie spielerisch eigene KI-Kunstwerke und Texte in Echtzeit erschufen, statt nur passiv zuzuschauen. Diese intuitive „Gamification“ machte die abstrakte Technologie emotional greifbar, steigerte die Verweildauer der Gäste signifikant und sorgte für einen nachhaltigen Erinnerungswert der Marke. Weitere Details zum Projekt hier
KI-gestützte Cyber Defense & Anomalieerkennung im Petabyte-Maßstab
Für einen führenden deutschen Transportdienstleister wurde eine hochperformante SOC-Architektur implementiert, die täglich mehrere Petabyte an Log- und Netzwerkdaten effizient bewältigt. Durch den Einsatz spezialisierter, lokal ausgeführter Machine Learning Algorithmen werden diese massiven Datenströme „On-Premise“ analysiert, wodurch sensible Infrastrukturdaten das Unternehmen niemals verlassen. Statt auf starre Signaturen zu warten, identifiziert das System durch verhaltensbasierte Analysen proaktiv selbst unbekannte Zero-Day-Exploits. Dies ermöglicht dem Kunden eine automatisierte Bedrohungsabwehr in Echtzeit bei maximaler Datensouveränität und minimaler Latenz.
Autonome Finanzmarktprognose durch lokales High-Performance-Reasoning
In diesem Projekt wurde ein autonomer KI-Agent (Miner) für das Bittensor-Netzwerk (Subnet 6) entwickelt, der durch den Einsatz eines lokalen Large Language Models (LLM) entscheidende Wettbewerbsvorteile erzielt. Durch den Betrieb auf eigener GPU-Infrastruktur agiert das System völlig unabhängig von externen APIs, was Latenzzeiten eliminiert und vollständige Resilienz gegenüber Ausfällen oder Rate-Limits Dritter garantiert. Der Agent nutzt fortschrittliches „Reasoning“, um komplexe makroökonomische Datenpunkte (z. B. FED-Zinsentscheide korreliert mit Arbeitsmarktdaten) logisch zu verknüpfen und so präzise Auswirkungen auf Zielmärkte in Echtzeit zu prognostizieren.