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Algorithmus Schmiede GmbH
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Data Science | Numerik | Physik
Profilübersicht
Über Algorithmus Schmiede GmbH
Die Algorithmus Schmiede übernimmt Forschungs- und Entwicklungsaufgaben im Bereich Data Science, Datenanalyse, Mathematik, Physik & Algorithmen. Unsere Mitarbeiter sind promovierte Naturwissenschaftler.
Unser Fokus liegt auf Ausfallsicherheit und Genauigkeit der Entwickelten Algorithmen und genutzten Data Science Methoden. Unsere Kunden kommen überwiegend aus dem Industrieumfeld, wo fehlerhafte Prognosen zu Stillstandszeiten oder sogar Rückrufaktionen führen können.
Im Folgenden einige konkrete Dienstleistungen:
- Entwicklung von Algorithmen für die Industrie: Predictive Maintanance, Predictive Quality, Digitaler Zwilling
- Softwareentwicklung im Bereich KI / künstliche Intelligenz / AI / artificial intelligence / Data Science
- Algorithmus Entwicklung: z.B. Monte Carlo, Bildverarbeitung, mathematische Optimierung
- Vorträge / Keynotes zum Thema KI / künstliche Intelligenz / AI / artificial intelligence: Sowohl zu den Grundlagen der KI als auch zu praktischen Anwendungsfällen im Industriekontext
- Programmierung in Python, C, C++ / Cpp / C Plus Plus, Fortran, Mathematica
- Natural Language Processing / Sprachverarbeitung: Einsatz von Large Language Models (LLM) wie ChatGPT und Entwicklung von komplexen Aufgabenstellungen im Bereich Sprachverarbeitung: z.B. Dokumente Kategorisieren, Informationen aus Fließtext extrahieren
- Mathematische Optimierungsprobleme: Lösung mit Verfahren unterschiedlicher Komplexität von lineare Optimierung bis hin zu individuellen Algorithmen, z.B https://www.algorithmus-schmiede.de/komplexe-optimierungsaufgaben/
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Standorte
Video
Leistungen
20%
70%
5%
5%
- Software Entwicklung: 20 %
- Künstliche Intelligenz: 70 %
- BI & Big Data: 5 %
- IT Consulting: 5 %
Künstliche Intelligenz
40%
10%
30%
5%
15%
- Machine Learning : 40 %
- Modellierung anhand der Entropiekraft: 10%
- Bildverarbeitung: 30%
- Musteranalyse : 5 %
- Sprach- und Textverarbeitung: 15%
Programmieren & scripten
20%
70%
5%
5%
- C Plus Plus (C++): 20%
- Python : 70 %
- C: 5%
- Sonstiges: 5%
Consulting
5%
5%
5%
85%
- Digitale Strategie : 5 %
- Digitale Transformation : 5 %
- IT Strategie: 5%
- Projektmanagement: 85%
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Team
Dr. Markus Dutschke:
- Data Scientist und Algorithmus Entwickler
- Inhaber, selbstständig seit Sept. 2018
- Promotion in theoretischer Physik (2018)
- Python, C++, Fortran
- Entwicklung von Industriesoftware: Predictive Maintanance, Predictive Quality, Digitaler Zwilling
- KI, künstliche Intelligenz, AI, Data Science, Machine Learning, ML, Maschinelles Lernen, Reinforcement Learning
- Mathematik, lineare Optimierung, Optimierung, Optimierungsrechnung, Monte Carlo Simulationen
- Numerik, Softwarearchitektur, Algorithmusentwicklung
- Promotion: Algorithmus zur Genauigkeitssteigerung von ACAR Experimenten
- Masterarbeit: Monte Carlo (Metropolis Hastings) Simulation von Elektronen im Kristallgitter
- Bachelorarbeit: Parameteroptimierung von quantenmechanischen Schaltvorgängen
Dr. Marc Alexander
- Data Scientist und Algorithmus Entwickler
- Festangestellter Mitarbeiter seit Aug. 2021
- Promotion in theoretischer Physik
- Python, C++, Mathematica
- Entwicklung von Industriesoftware: Predictive Maintanance, Predictive Quality, Digitaler Zwilling
- KI, künstliche Intelligenz, AI, Data Science, Machine Learning, ML, Maschinelles Lernen
- Mathematik, lineare Optimierung, Optimierung, Optimierungsrechnung
- Numerik, Softwarearchitektur, Algorithmusentwicklung
- Computer Vision, Template Matching, Differentialgleichungen, C++-Python Interfaces
- Promotion: Simulation von quantenmechanischen Vielteilchensystemen
- Masterarbeit: Numerische Analyse von Wellenfunktionen
- Bachelorarbeit: Numerische Lösung von Differenzialgleichungssystem
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Portfolio
Kunden
Heidelberger Druckmaschinen AG Soniverse Softwareentwicklung T-Systems International GmbHDownloads
Projekte
Automatische Planung von Baugrundstücken
Case Study von Algorithmus Schmiede GmbH
Soniverse Softwareentwicklung GmbH
Architektur und Bauwesen
März 2022
Juli 2022
Künstliche Intelligenz
Modellierung anhand der Entropiekraft
Beschreibung
Ziel war es eine große Fläche mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI, AI) und Machine Learning (ML, maschinelles Lernen) in einzelne Baugrundstücke zu zerlegen. Dies ist ein Problem aus dem Gebiet Optimierungsrechnung, das sich nicht mehr durch lineare Optimierung lösen lässt. Ob die Optimierung der Grunstücksflächen mit Data Science Methoden durch einen Data Scientist, durch Monte Carlo oder durch klassische Algorithmen stattfindet, war dem Auftraggeber nicht wichtig.
Herausforderung
Eine 65.000 m^2 große Fläche wurde als Benchmark genommen. Dies führte sehr schnell zur Optimierung eines kombinatorischen Problems, welches durch exakte Mathematik numerisch nicht mehr abbildbar war. Auch die Monte Carlo Ansätze des Proof of Concept waren nicht mehr erfolgreich. Die verwendete Graph-Bibliothek (Python) zur mathematischen Modellierung des Optimierungsproblems brachte ebenfalls Performanceeinbusen mit sich.
Lösung
Zur Optimierung der Grundstücksflächen setzten wir einen Mehrstufigen Algorithmus ein. Hierzu nutzten wir erprobte Verfahren aus der Mathematik, Physik und Numerik. Die Graph-Bibliothek tauschten wir durch eine Alternative auf Basis von C++ anstatt Python aus. Diese verfügte über ein Python Interface, so dass unser Programmcode weiterhin komplett aus Python bestand.
Ergebnisse
Wir entwickelten ein künstliche Intelligenz (KI, AI) Applikation, welche in kurzer Zeit eine komplexe Optimierung von Grundstücksflächen vornimmt. Mit Data Science Methoden führen wir eine Datenanalyse zur Bewertung der Qualität unserer Ergebnisse durch. So entwickelten wir einen Algorithmus der eine Optimierung eines weit komplexeren Problems durchführt als es durch lineare Optimierung möglich ist. Machine Learning (ML, maschinelles Lernen) setzten wir zur Lösung dieses Problems nicht ein, da die Aufgabenstellung nahe an der Mathematik angesiedelt war und hier wohlüberlegte Näherungen zu deutlich besseren Ergebnissen führten, als der Einsatz von Machine Learning (ML, maschinelles Lernen) erwarten lies.
Projektbeschreibung: https://www.algorithmus-schmiede.de/komplexe-optimierungsaufgaben/
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