AI-Technologie, de automatisering van denkkracht
AI-InfraSolutions maakt gebruik van AI-Technologie om waardevolle informatie uit ingewonnen data te halen. Dit doen we altijd in combinatie met menselijke expertise. Dankzij de AI-Technologie kunnen we een geautomatiseerde en continue monitoring van de openbare ruimte realiseren, waarbij we met behulp van geavanceerde algoritmen en technieken de gegevens interpreteren en inzichten genereren. Het stelt domein experts in staat om sneller en efficiënter te werken. AI-Technologie ondersteunt de experts bij het analyseren en begrijpen van de gegevens en daarop te anticiperen. We geloven sterk in een AI-gedreven aanpak bij al onze activiteiten, waarbij het verkrijgen van consistente en betrouwbare data essentieel is voor het ontwikkelen van goede AI-modellen.
AI voedt zich met data. Hoe meer goede en gelabelde data AI tot zijn beschikking heeft, hoe slimmer de technologie wordt. AI-InfraSolutions gebruikt daarbij de ingewonnen Mobile Mapping data.
Onze AI aanpak
Na het inwinnen van Mobile Mapping data doorloopt AI-InfraSolutions de volgende stappen:
- Behoefte identificeren.
- Data verzamelen (actueel | historisch | multi-sensor).
- Trainingsdata voorbereiden (labelen | annoteren).
- AI-model trainen.
- Uitkomsten beoordelen en interpreteren.
- Hertrainen van model (indien nodig).
- Integratie in bedrijfsproces van de klant na evaluatie.
- Voorspellen op basis van uitkomsten.
AI-Technologie en Data
-
Machine Learning
Machinaal leren is een belangrijk onderdeel van AI en verwijst naar het vermogen van computersystemen om te leren en zichzelf te verbeteren. Het maakt gebruik van statistische technieken om patronen en structuren in gegevens te ontdekken en modellen te bouwen die kunnen worden gebruikt om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen. Een subset van machinaal leren is 'diep leren' (deep learning) waarin meerlagige neurale netwerken leren van enorme hoeveelheden gegevens. -
Data Processing
AI-InfraSolutions heeft een software omgeving ontwikkeld om geheel automatisch een grote hoeveelheid multi-sensor data te verwerken. Onze software zet de ruwe ingewonnen mobile mapping data direct om naar intelligente, gebruiksklare data. -
Dataverrijking
Het doel van dataverrijking is om de waarde en bruikbaarheid van de data te vergroten, wat leidt tot betere inzichten en betere voorspellingen.