Wissenschaftliche SOTA-Ansätze in die Industrie bringen

Lassen Sie uns alle Vor- und Nachteile betrachten, die sich daraus ergeben, ein Pionier in der Branche des maschinellen Lernens zu sein und SOTA-Ansätze in Ihr Unternehmen zu integrieren.

Wir bei AI Superior sind der festen Überzeugung, dass es unerlässlich ist, die neuesten wissenschaftlichen Erkenntnisse im Bereich ML zu verfolgen und sich über neu vorgeschlagene Methoden des maschinellen Lernens und Trainingsdatensätze sowie über alles andere zu informieren, was wichtig ist, um Ihre ML-Projekte zu erfolgreichen, umsatzgenerierenden Vermögenswerten zu machen.

Warum wir wissenschaftliches SOTA-Maschinenlernen brauchen

Einzigartigkeit macht Unternehmen zu starken Akteuren. In der Branche des maschinellen Lernens war der Wettbewerb vor einem Jahrzehnt noch nicht so stark, als sich nur wenige Startups an die Arbeit mit ML wagten. Doch heute, wo ML selbst für datenintensive Unternehmen zum SOTA wird, wird es immer wichtiger, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Die wissenschaftliche Gemeinschaft bringt ständig viele vielversprechende Erkenntnisse hervor. Nicht alle davon werden bald in die Industrie gelangen. Sie sollten es als Ihre Chance betrachten, eine neue Erkenntnis zu nutzen, die bisher noch niemand sonst in der Branche entdeckt hat.

Denken Sie daran, dass diese Erkenntnisse oft im Herzen einer renommierten Universität entstehen, die die besten wissenschaftlichen Köpfe und viel relevante Erfahrung versammelt hat. Sie können auf die Ergebnisse zurückgreifen, die in einer einzigartigen Umgebung entstanden sind, die Sie niemals reproduzieren könnten. Und meistens sind akademische Arbeiten kostenlos oder gegen eine geringe Gebühr erhältlich.

Wenn Sie es schaffen, SOTA ML in Ihrem Unternehmen zu implementieren, können Sie mit einer deutlichen Leistungssteigerung Ihres Unternehmens rechnen. Neue Ansätze ermöglichen es Ihnen, Ihr Dienstleistungsangebot zu erweitern, neue Kunden zu gewinnen und bestehende Kunden in langfristige Stammkunden zu verwandeln. Ihre Kunden werden wissen, dass Sie etwas liefern, das sich von anderen abhebt und ihnen hilft, bessere Leistungen zu erbringen.

Darüber hinaus können Sie mit SOTA ML Probleme lösen, die mit vorhandenen Methoden nicht effizient bewältigt werden konnten. Dies ist besonders wichtig für Dienstleistungsunternehmen – wie AI Superior –, da es uns gegenüber dem harten Wettbewerb auf dem Markt robuster macht. Bei AI Superior arbeiten wir an verschiedenen Projekten mit anspruchsvollen Aufgaben, die oft nur mit SOTA ML-Ansätzen angemessen angegangen werden können.

Und nicht zuletzt haben wissenschaftliche Erkenntnisse oft Schwierigkeiten, die Gesellschaft zu erreichen, da die akademische Gemeinschaft oft etwas abgekoppelt vom breiteren Publikum ist. Die meisten Erkenntnisse sind zu hochrangig, um direkte Auswirkungen auf die Endnutzer zu haben.

Durch den Einsatz von SOTA-Maschinenlernen helfen Sie, diese Erkenntnisse zu kommunizieren. Sie übernehmen die Rolle eines Moderators.

Aber bleiben wir enthusiastisch, ohne zu euphorisch zu werden. Welche Nachteile hat es, ein früher SOTA ML-Anwender zu sein?

Modernes maschinelles Lernen: Darauf sollten Sie achten

Wir haben bereits erwähnt, dass Sie von dem Wissen profitieren können, das in der Branche noch niemand sonst besitzt und nutzt. Der Nachteil ist jedoch, dass die Übernahme akademischen Wissens nicht per se ein Happy End ist. Manche Erkenntnisse sind möglicherweise nicht direkt auf das wirkliche Leben anwendbar oder ihre Umsetzung ist kostspielig.

Überlegen Sie einmal, wie groß unsere Hoffnungen in selbstfahrende Autos waren und wie sehr diese heute angesichts der damit verbundenen rechtlichen Probleme schwinden.

Pionier zu sein ist immer ein Risiko. Noch hat es niemand versucht und das Ergebnis ist nicht sicher. Sie verfügen vielleicht über die beste SOTA ML-Technologie, wissen aber nicht, wie Sie diese monetarisieren können.

Einer der Gründe für eine verzögerte oder fehlgeschlagene Implementierung sind häufig fehlende Frameworks, die Ihnen dabei helfen sollen, Ihr Geschäftsmodell in ein ML-basiertes Modell umzuwandeln. Manchmal fehlt Ihnen eine Brückentechnologie, die SOTA-ML-Ansätze mit dem verbinden kann, was Sie tatsächlich für Endverbraucher tun. Beispielsweise erfordern Mikrocontroller mit ML-Fähigkeiten C-Programmierung und funktionieren nicht mit anderen Frameworks.

Sie benötigen außerdem Mitarbeiter mit bestimmten Fähigkeiten. Um eine Echtzeitsimulation aus einer akademischen Arbeit zu übernehmen, müssten Sie jemanden mit einem Doktortitel einstellen. Dies erfordert nicht nur eine finanzielle Investition, sondern kann sich auch als Herausforderung für Ihre Unternehmenskultur erweisen, wenn es darum geht, Mitarbeiter mit akademischem Hintergrund zu integrieren.

Daher besteht das Hauptrisiko darin, zu versuchen, SOTA ML-Ansätze zu übernehmen, die nicht genehmigt sind und sich noch nicht als kommerziell attraktiv erwiesen haben.

Der sichere Weg, SOTA ML in Ihr Unternehmen zu bringen

Um Moderator zu werden, benötigen Sie möglicherweise einen anderen Moderator. Das AI Superior-Team kann Ihnen dabei helfen, brandneue ML-Ansätze zu finden. Als Teil von unser Forschungs- und Entwicklungsservice, wir gehen die neuesten akademischen Arbeiten durch und identifizieren diejenigen, von denen unsere Kunden profitieren können. Darüber hinaus können wir Ihnen bei der Implementierung von SOTA ML-Ansätzen helfen, die wir finden. So haben wir beispielsweise Boehringer Ingelheim, einem Pharmaunternehmen, geholfen, neue BilderkennungstechnologienDies hat nicht nur Auswirkungen auf das Unternehmen, sondern auch auf die Gesellschaft, da es ein wirksames Instrument zur Krebsdiagnose erhält.

Schlussfolgerung

Inwieweit sollten Sie als Machine-Learning-Unternehmen die neuesten Entwicklungen in der Wissenschaft verfolgen?

Dies ist eine schwierige Entscheidung, da ein größerer Umfang einen höheren Aufwand für Ihr bestehendes Team oder die Notwendigkeit der Einstellung eines neuen Teams bedeuten kann.

Das Ergebnis ist nicht garantiert, kann sich aber äußerst positiv auf Ihr Unternehmen und Ihre Community auswirken.