Auf der diesjährigen Minds Mastering Machines (M3) Konferenz in Karlsruhe standen neben Best Practices zu GenAI, RAG-Systemen auch Praxisberichte aus verschiedenen Branchen, Agentensysteme und LLM sowie rechtliche Aspekte von ML im Fokus. Wir haben drei Vorträge zu unseren Projekten gehalten.
Globale Modelle wie TFT und TimesFM revolutionieren die Fernwärmeprognose, indem sie präzisere Vorhersagen ermöglichen, Synergien zwischen Systemen nutzen und das Cold-Start-Problem effektiv lösen.
Einblicke in die European Society of Human Genetics (ESHG) 2024 – eine beeindruckende, hybriden Veranstaltung, die Tausende von Besuchern aus aller Welt anlockte.
Auf der diesjährigen Minds Mastering Machines (M3) Konferenz in Köln standen neben den neuesten Trends im Bereich Machine Learning besonders Sprachmodelle (LLM), aber auch der AI Act, AI Fairness und automatische Datenintegration im Fokus. Wir waren mit zwei talks zu unseren Projekten beteiligt.
Erstmals durften wir bei den IT-Tagen 2023 im Dezember in Frankfurt dabei sein. Die Konferenz bietet einen vielfältigen Einblick in die IT-Welt, von Software-Architektur über Agile-Praktikten bis zum zu großen Sprachmodellen. Wir trugen mit zwei Vorträgen zu Unit-Testing und Personalisierung mit LLMs spannende Themen für Data Scientists bei.
Auf der data2day 2023 im Oktober in Karlsruhe wurden die neuesten Datenanalyse-Technologien anhand von Datenprojekten diskutiert. Neben Data Mesh und großen Sprachmodellen (LLMs) stellten Martin Danner und Jan Höllmer scieneers-Projekte mit Temporal Fusion Transformer (TFT) zu Prognose und Anomalie-Erkennung bei Iqony vor.
scieneers, Intel Corporation, and Von Rundstedt joined forces to optimize an AI powered recommendation engine solution that leverages the Intel® AI Analytics Toolkit and 4th Generation Intel® Xeon® Scalable Processors. In this brief experience report we demonstrate how we managed to achieve up to 9.3X speedup when running on 4th Generation Intel® Xeon® Scalable Processors compared to the baseline configuration. This means that the solution can process more data faster, generate more accurate recommendations, and serve more users with lower latency and cost.
Large Language Models (LLMs) sind wegen ihrer vielfältigen Anwendungen in aller Munde. Auch im E-Commerce Bereich ist diese Technologie sehr nützlich. Zusammen mit der data.works GmbH haben wir sogenannte Embedding-Modelle aus dem LLM-Bereich mit der Vertex AI Matching Engine in der Google Cloud für mehrere Onlineshops der Otto-Gruppe eingesetzt, um kundenspezifische Produktempfehlungen aus einem Shop auf viele andere Shops übertragen zu können. Und das, obwohl sich die Sortimente und Kataloge dieser Shops stark unterscheiden.
Zusammen mit Iqony haben wir den Einsatz von Temporal Fusion Transformern zur Bedarfsprognose in der Fernwärme getestet. Durch Data Fusion können die Vorhersagen von mehreren Standorten in einem Modell vereint und vor allem die Vorhersagegenauigkeit von Standorten mit wenig Daten gesteigert werden. Die Quantisierung von Vorhersageunsicherheiten und die Interpretierbarkeit des Modells schaffen Vertrauen und unterstützen die Entscheidungsfindung.
Zusammen mit der RWTH Aachen haben wir einen Chatbot entwickelt, der einen nahtlosen Zugang zu Vorlesungsinhalten für Studierende und Mitarbeitende direkt in der Lernplattform Moodle ermöglicht. Somit können themenspezifische Fragen mit Inhalten aus einer Vorlesung beantwortet werden. Eine zusätzliche Quellenangabe erlaubt außerdem das schnelle Finden der relevanten Vorlesungsinhalte in den Unterlagen.
European Society of Human Genetics
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