Intelligente Semantische
Systeme

Integration von maschinellen Lerntechniken, z.B. das Zusammenstellen künstlicher neuronaler Netzwerke mit semantischen Modellen auf einer universellen formalen Basis

Über das Projekt

Das Hauptziel des entwickelten Projekts ist die Schaffung eines globalen verteilten intelligenten Systems, das aus kompatiblen kooperierenden intelligenten Systemen besteht, die mit dem Technologiekern in die Cloud verbunden sind. Der Technologiekern umfasst aktuelle Versionen aller Komponenten, die von miteinander verbundenen Systemen verwendet werden. Die semantische Kompatibilität von Systemen ermöglicht die automatische Aktualisierung von Komponenten, sodass jedes System in jedem Moment Zugriff auf die stabilste Version der zugrunde liegenden Plattform und alle notwendigen Komponenten hat.

Die Grundideen des Projekts sind:

Integration von maschinellen Lerntechniken, z.B. das Zusammenstellen künstlicher neuronaler Netzwerke mit semantischen Modellen auf einer universellen formalen Basis

Alle Änderungen werden automatisch überprüft

Private Informationen werden auf dem Server des Eigentümers gespeichert

Ohne Autorisierung können keine Änderungen vorgenommen werden

Binäre und visuell lesbare zeitgesteuerte Speicherabbildungen

Jedes System kann einen Teil der gespeicherten Informationen verwenden, um eine zuverlässige Informationsquelle in einem bestimmten Fachgebiet zu werden. So komplexe Problem kann durch die Verwendung von Informationen aus mehreren Systemen gelöst werden

Datensicherheit:
Das System wird zu einem zuverlässigen
Speicher für vertrauenswürdige
objektive Informationen
Gewährleistung der
Zuverlässigkeit von Informationen aus
verschiedenen Quellen
Verwendung von
Blockchain
Automatisierung des Prozesses der
Analyse der Qualität
gespeicherter Informationen
Unmöglichkeit der vorsätzlichen
oder zufälligen Verzerrung von
Informationen
Verwendung von
Blockchain
Fixierung aller
Systemänderungen in seiner
Wissensdatenbank
Automatisierung des Prozesses der
Analyse der Qualität
gespeicherter Informationen
Reduzierung der Fehleranzahl
Keine Duplizierung von Informationen
Automatisierung des Prozesses der
Analyse der Qualität
gespeicherter Informationen
Reduzierung der Kosten für die
Aktualisierung und Verteilung der
Informationsressourcen
Geringer Arbeitszeitaufwand der
Korrektur gespeicherter Informationen
einschließlich die Korrektur der
Wissensdatenbank struktur
Einfache Aktualisierung gespeicherter
Informationen einschließlich
Automatisierung dieses Prozesses
Unternehmensinformationen
werden viel effizienter genutzt
Vereinfachte Suche nach
relevanten Informationen für
alle Arten von Benutzern
Die Fähigkeit, Metadaten
auf jeder Ebene zu speichern
Die Fähigkeit, die wichtigsten
Informations fragmente
automatisch zu identifizieren
Die Fähigkeit, eine Wissensdatenbank
durch eine unbegrenzte
Anzahl von Attributen zu
strukturieren
Keine Duplizierung von
Informationen
Jeder Benutzer erhält
nur diese Informationen
die er/sie jetzt benötigt
Die Fähigkeit, Metadaten
auf jeder Ebene zu speichern
Die Fähigkeit, die wichtigsten
Informations fragmente
automatisch zu identifizieren
Die Fähigkeit, eine Wissensdatenbank
durch eine unbegrenzte Anzahl
von Attributen zu strukturieren
Automatisierung von
Geschäftsprozessen
Die Fähigkeit, Metadaten
auf jeder Ebene zu speichern
Keine Duplizierung von Informationen
Automatisierung des Prozesses der
Analyse der Qualität
gespeicherter Informationen
Einfache Aktualisierung gespeicherter
Informationen, einschließlich
Automatisierung dieses Prozesses
Optimierung der
Arbeitsbelastung der
Mitarbeiter
Die Fähigkeit, Metadaten
auf jeder Ebene zu
speichern
Die Fähigkeit, die wichtigsten
Informations fragmente
automatisch zu identifizieren
Keine Duplizierung von
Informationen
Automatisierung des Prozesses der
Analyse der Qualität
gespeicherter Informationen
Geringer Arbeitszeitaufwand der
Korrektur gespeicherter Informationen,
einschließlich die Korrektur der
Wissensdatenbank struktur
Einfache Aktualisierung
gespeicherter Informationen,
einschließlich Automatisierung
dieses Prozesses
Reduzierung der Kosten für die
Aktualisierung und Verteilung der
Informationsressourcen
Die Fähigkeit, eine Wissensdatenbank
durch eine unbegrenzte Anzahl
von Attributen zu strukturieren
Keine Duplizierung von
Informationen
Automatisierung des Prozesses der
Analyse der Qualität
gespeicherter Informationen
Geringer Arbeitszeitaufwand der
Korrektur gespeicherter Informationen,
einschließlich die Korrektur der
Wissensdatenbank struktur
Einfache Aktualisierung gespeicherter
Informationen, einschließlich
Automatisierung dieses Prozesses
Reduzierte Kosten für die
Untersuchung des Systems durch
Benutzer (Mitarbeiter und Kunden)
Die Fähigkeit, Fragen über
das System selbst zu stellen
Die Fähigkeit, in einer Sprache zu
kommunizieren, die der
natürlichen Sprache nahe kommt
System kann ständig
verbessert und
intellektualisiert werden
Expansion der Vielfalt der
Fragen, die dem System
gestellt werden können
Geringer Arbeitszeitaufwand der
Erweiterung der
Systemfunktionalität
Die Möglichkeit der schrittweisen
Intellektualisierung ohne Einschränkungen
Geringer Arbeitszeitaufwand der
Anpassung des Systems an neue Aufgaben
Systemwartungs- und
Entwicklungskosten
werden erheblich reduziert
Keine Duplizierung von
Informationen
Automatisierung des Prozesses der
Analyse der Qualität
gespeicherter Informationen
Geringer Arbeitszeitaufwand der
Korrektur gespeicherter Informationen,
einschließlich die Korrektur der
Wissensdatenbank struktur
Einfache Aktualisierung gespeicherter
Informationen, einschließlich
Automatisierung dieses Prozesses
Geringer Arbeitszeitaufwand der
Erweiterung der Systemfunktionalitä
Die Möglichkeit der schrittweisen
Intellektualisierung ohne Einschränkungen
Geringer Arbeitszeitaufwand der
Anpassung des Systems an neue Aufgaben

Technologie

Als Grundlage für die Entwicklung semantisch kompatibler Computersysteme arbeiten wir mit offener semantischer Technologie für intelligente Systeme (OSTIS-Technologie).
Die Basis dieser Technologie ist SC-Code – ein Standard für die semantische Darstellung von Informationen, der grundsätzlich Mengenlehre und Graphentheorie verwendet.

Die OSTIS-Technologie basiert auf dem SC-Code – dem Standard der semantischen Darstellung von Informationen im Speicher der von uns entwickelten Systeme. Die Besonderheit des SC-Codes besteht darin, dass es sich um eine Sprache handelt, die auf der Mengenlehre basiert und nur aus 5 Elementen besteht, mit denen alle Arten von Informationen aus jedem Fachgebiet, einschließlich logischer Anweisungen, Programmen und Metastrukturen beliebiger Komplexität, formell dargestellt und verarbeitet werden können.

Merkmale des SC-Codes:

Als Ergebnis:

Semantische und syntaktische Kompatibilität des im SC-Code dargestellten Wissens

Warum sollten Sie uns wählen?

IS Systems ermöglicht es Ihrem Unternehmen, eine Bedeutung in den Daten zu ermitteln und die Qualität von Geschäftsentscheidungen zu verbessern. Auf einer gemeinsamen Plattform können IT- und Geschäftsbenutzer zusammenarbeiten, um eine datengesteuerte Organisation zu erstellen:

Unternehmenssicherheit und Skalierbarkeit, um Ihre Standards in Bezug auf Zuverlässigkeit, Vertraulichkeit und Compliance zu erfüllen

System-Workflows helfen den Teams bei der Zusammenarbeit

Unternehmenssicherheit und Skalierbarkeit, um Ihre Standards in Bezug auf Zuverlässigkeit, Vertraulichkeit und Compliance zu erfüllen

Mit IS können Sie sich auf valide Daten verlassen und neue Ideen entwickeln

1. Identifizierung aller unternehmensbezogenen Daten
Durch die Identifizierung aller Daten, die für die Ermittlung des wesentlichen Wertes eines Unternehmens erforderlich sind, erstellen wir grundlegende individualisierte Strukturen, die es dem System ermöglichen, sich nach seinen Spezifikationen selbst zu erweitern und immer komplexere Daten zu integrieren. Auf diese Weise nutzen Sie das System in vollem Umfang.
    2. Erstellen einer gemeinsamen Datensprache
    Konsolidierung von Daten an allen Seiten durch Anwendung einer einzigen Definition, um die Daten sicherzustellen, die von Benutzern auf derselben Grundlage erstellt wurden
      3. Das Gleichgewicht zwischen dem Zugriff und Privatsphäre
      Unser System setzt Prioritäten und vereinfacht Billigungs-, Verwendungs-und Aufbewahrungsrichtlinien, um Analysten Zugriff auf alles außer den geschützten Daten zu gewähren
        4. Seien Sie sicher über die Qualität Ihrer Daten
        Jede Analyse gibt nur dann glaubwürdige Aussagen, wenn die Daten zuverlässig sind, die vollständige Transparenz gewährleistet ist und ihre Herkunft bestätigt ist. Dies ist genau die Basis des Systems. Agenten als Business Intelligence-Tools bieten leistungsstarke analytische Fähigkeiten, mit denen Sie die notwendige Einsicht erhalten, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. IS-Systems stellt sicher, dass die erforderlichen Datensätze gefunden werden, deren Kontext und Herkunft verwendet werden können und deren Genauigkeit vertrauenswürdig ist
          5. Optimierung von Kosten und Zeit bei der Erweiterung der Funktionalität
          In den meisten Fällen beruht die Steigerung der Funktionalität von Systemen, die mit unserem Ansatz entwickelt werden, auf der Erweiterung der Wissensdatenbank, die automatisch oder mit minimaler Beteiligung des Entwicklers durchgeführt werden kann. Dabei sind die Anforderungen an die Kompetenz solcher Entwickler wesentlich niedriger, als an die Kompetenz der Entwickler klassischer Systeme

            Geschichte

            1995
            Die Gründung der Spezialität für künstliche Intelligenz an der BSUIR, Minsk
            2003
            Die Gründung der Spezialität für künstliche Intelligenz an der BrSTU, Brest
            2011
            Die erste OSTIS-Konferenz und die erste Präsentation der OSTIS-Technologie
            2019
            Die 9. OSTIS-Konferenz. Die Idee der Integration der OSTIS mit künstlichen neuronalen Netzen und anderen Methoden des maschinellen Lernens. Um diese Idee umzusetzen, wurde die IS Systems gegründet

            Pläne

            Das OSTIS-Ökosystem ist eine unbegrenzt erweiterbare Gruppe von sich ständig entwickelnden intelligenten Systemen, die:

            miteinander und mit Benutzern von intelligenten und traditionellen Computersystemen interagieren, um komplexe Aufgaben gemeinsam zu lösen;

            ständig ein hohes Maß an Kompatibilität und gegenseitigem Verständnis in der Interaktion sowohl untereinander als auch mit den Benutzern pflegen

            Unsere Projekte

            Unsere Hauptstrategie für die Technologieentwicklung besteht darin, diese Technologie ständig in spezifischen Anwendungen zu verwenden. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Richtung der Technologieentwicklung zu verbessern und korrigieren.

            Hauptrichtungen der Technologieanwendung innerhalb des OSTIS-Ökosystems:

            Komplexe Technologie für die Entwicklung von semantisch kompatiblen intelligenten Systemen
            Die Familie der Standards der intelligenten Systeme
            Semantischer assoziativer Computer
            Integrierte Technologie für die Entwicklung der Schnittstellen der natürlichen Sprache und der Systeme des Verständnisses der natürlichen Sprache
            Komplexe Technologie für die Entwicklung von Bilderkennungssystemen
            Eine Familie kompatibler intelligenter Robotersysteme und entsprechender Entwicklungswerkzeuge
            Eine Familie kompatibler intelligenter persönlicher Dienste und Überwachungssysteme
            Eine Familie kompatibler Wissensportale
            Eine Familie kompatibler intelligenter Designautomatisierungssysteme in verschiedenen Bereichen im Kontext von Industrie 4.0
            Eine Familie kompatibler intelligenter Geoinformationssysteme
            Eine Familie kompatibler intelligenter Bildungssysteme

            Technologie Anwendungen werden derzeit als Open-Source-Code präsentiert:

            Unser Team

            Thomas Grunewald
            CEO / Generaldirekto
            Er hat einen Abschluss an der Fakultät für Radiophysik und Computertechnologien und studierte Volkswirtschaftslehre und Rechtsvergleichung an der Universität Mannheim. In den vergangenen 25 Jahren war er an der Gründung und Entwicklung zahlreicher Unternehmen in Osteuropa beteiligt. Mitglied der BVKI (belarussische öffentliche Vereinigung von Spezialisten auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz).
            Vladimir Golenkov
            Chief Scientific Officer (C.S.O.) / Chefwissenschaftler
            Doktor der Informatik, Professor. Vorsitzender der BVKI.
            Der Gründer des Lehrstuhls für intelligente Informationstechnologien und der Spezialität "Künstliche Intelligenz" an der BSUIR. Mitglied des experten Sachverständigenrates von HTP. Er führt wissenschaftliche Forschungen auf dem Gebiet der semantischen Technologien der Projektierung der intellektuellen Systeme und der Wissensdatenbanken durch. Der führende Spezialist der Republik Belarus auf dem Gebiet der semantischen Technologien.
            Vladimir Golovko
            Chief Scientific Officer (C.S.O.) / Chefwissenschaftler
            Doktor der Informatik, Professor. Mitglied des Verwaltungsrats von BVKI. Der Gründer der Spezialität "Künstliche Intelligenz" an der BSTU. Er führt Forschungen auf dem Gebiet von künstlichen neuronalen Netzwerken, Informationssicherheit, mobilen Robotern durch. Der führende Spezialist der Republik Belarus auf dem Gebiet der Neuronetz Technologien.
            Natalia Guliakina
            Scientific Officer / wissenschaftlicher Mitarbeiter
            Kandidat der physikalisch-mathematischen Wissenschaften, Dozentin. Mitglied des Verwaltungsrats von BVKI. Sie führt Forschungen auf dem Gebiet der semantischen Technologien der Projektierung der intellektuellen Bildungssysteme durch.
            Daniil Shunkevich
            System Architect / Software-Architekt
            Kandidat der Computerwissenschaften. Mitglied von BVKI. Er führt Forschungen auf dem Gebiet der Wissensverarbeitung in intelligenten Systemen, der Entwicklung intelligenter Problemlöser, Multiagenten-Systemen durch.
            Mikhail Kovalev
            Lead Software Engineer / führender Softwaretechniker
            Master der Computerwissenschaften. Mitglied von BVKI. Er führt Forschungen auf dem Gebiet der Integration künstlicher neuronaler Netze und Wissensdatenbanken durch. Ein Software-Ingenieur mit mehr als 4 Jahren Erfahrung in der kommerziellen Programmierung.

            Unsere Partner

            Kontaktieren Sie uns
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