Sieci neuronowe
głębokiego uczenia.

Zostały stworzone specjalnie do przetwarzania obrazów.
DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJ
Platformy

NOWY WYMIAR PRODUKTYWNOŚCI

Automatyzacja procesów
zwiększa wydajność.

Platformy

System analitycznym z zastosowaniem sztucznych sieci neuronowych (SSN) w rozpoznawaniu rodzaju pyłku miodu.

Dowiedz się więcej

Już wkrótce zaprezentujemy narzędzie wykorzystujące Ai do badania jakości i składu wody.

Już wkrótce zaprezentujemy narzędzie wykorzystujące Ai do badania nasion.

#1

Inteligencja to
zdolność pojmowania.

Maszyny można nauczyć interpretowania obrazów w taki sam sposób, w jaki robią to nasze mózgi, a skuteczność analizowania tych obrazów często jest wykonywana dokładniej niż podobna praca wykonana przez ludzi.

Maszyny są zawsze tak samo dokładne, nie są zmęczone, nie mają gorszego dnia. W zastosowaniu do przetwarzania obrazu, sztuczna inteligencja (AI) może wspierać funkcje rozpoznawania twarzy i uwierzytelniania w celu zapewnienia bezpieczeństwa w miejscach publicznych, wykrywania i rozpoznawania obiektów i wzorów na obrazach i wideo, tworzeniu własnych obrazów (technologia deepfake). Możliwości rozpoznawania obrazów wykorzystywane są w medycynie, w szczególności w zakresie analizy obrazów RTG, CT, MR.

Procesowanie obrazów

Procesowanie obrazów

Pierwszym krokiem jest przygotowanie obrazów zgodnie z wymaganiami wejściowymi sieci neuronowej. Oczywistym punktem jest pozyskiwanie grafik za pomocą czujnika (takiego jak aparat fotograficzny czy skaner).

Ulepszenie

Ulepszenie

Następnie system wykorzystując algorytmy przetwarzania obrazu wykonuje proces ulepszanie ujęcia, aby wydobyć z niego ukryte informacje do dalszego przetwarzania.
Powszechne praktyki obejmują wzmocnienie kontrastu, filtrowanie przestrzenne, etc.

Przywracanie

Przywracanie

Kolejny etap to przywracanie obrazów, które również poprawia jakość grafiki, głównie poprzez usuwanie możliwych uszkodzeń w celu uzyskania czystszej wersji. Proces ten opiera się głównie na modelach probabilistycznych i matematycznych i może być stosowany do pozbycia się rozmycia, szumu, brakujących pikseli, błędnej ostrości kamery, znaków wodnych i innych uszkodzeń, które mogą negatywnie wpłynąć na szkolenie sieci neuronowej.

Segmentacja i klasyfikacja

Segmentacja i klasyfikacja

Różne typy sieci neuronowych mogą być stosowane do rozwiązywania różnych zadań przetwarzania obrazu, od prostej klasyfikacji binarnej (czy ujęcie pasuje lub nie pasuje do określonych kryteriów) do segmentacji instancji. Wybór odpowiedniego typu i architektury sieci neuronowej odgrywa istotną rolę w tworzeniu efektywnego rozwiązania do przetwarzania obrazów opartego na sztucznej inteligencji.

#2

Percepcja i interpretacja.

Za pomocą algorytmów głębokiego uczenia i sieci neuronowych można nauczyć maszyny postrzegania i interpretowania obrazów w sposób wymagany do wykonania konkretnego zadania.

000

Przeprocesowanych i zanalizowanych obrazów. Liczba ta wciąż rośnie.

#3

Więcej danych!

Sztuczna sieć neuronowa (artifical neural network – ANN) jest częścią systemu obliczeniowego zaprojektowanego w celu symulowania sposobu, w jaki ludzki mózg analizuje i przetwarza informacje. Stanowi ona podstawę sztucznej inteligencji (AI) i rozwiązuje problemy, które okazałyby się niemożliwe lub trudne do rozwiązania przy użyciu ludzkich lub statystycznych standardów. ANN posiadaja zdolność samouczenia, która umożliwia jej uzyskiwanie coraz lepszych wyników w miarę pozyskiwania większej ilości danych.

Korzyści

Liczby mówią same za siebie.

Postęp w implementacji przetwarzania obrazu opartego na AI jest imponujący i otwiera szeroki zakres możliwości w praktycznie każdej dziedzinie.

270%

O tyle rokrocznie rośnie ilość przedsiębiorstw wykorzystujących uczenie maszynowe
(Gartner 2019)

78%

Przedsiębiorców zauważa lepszą jakość raportów generowanych przez AI
(IBM, 2019)

44%

Przedsiębiorstw obniżyło koszt działalności dzięki mechanizmom AI
(Mackinsey 2019)

20 mld USD

Tyle wyniosła w 2020 roku wartość rynku związanego ze sztuczną inteligencją
(Statistica, 2021)

Premiera platformy AQUA LABO już za:

Korzyści

Twój nowy pracownik
lubi się uczyć.

Zobacz ile korzyści mogą dać Tobie wyspecjalizowane sieci neuronowe.

Przemysław Rujna

Od 2009 roku związany z firmą HUZAR z Nowego Sącza, liderem rynku polskiego oraz liczącym się podmiotem na arenie międzynarodowej. Obecnie HUZAR sp z o.o. przerabia ponad 10.000 ton miodu rocznie, co stawia ją w światowej czołówce firm tej branży. Przemysław Rujna od ponad 10 lat pełni w firmie funkcje doradcy Zarządu oraz odpowiada bezpośrednio za rozwój rynku.

Precyzja

Prędkość

Bezpieczeństwo

Automatyzacja

Automatyzacja

Automatyzacja procesu analizy dostarcza zawsze tej samej wysokiej jakości wyniki, usuwając różnice w kompetencji technika / laboranta.

Dowiedz się więcej
Powtarzalność

Powtarzalność

Zastąpienie człowieka w powtarzalnych pracach – korzystając ze sztucznej inteligencji, możemy zautomatyzować powtarzalne zadania, a pracowników skierować do innych zadań.

Dowiedz się więcej
Decyzyjność

Decyzyjność

Podejmując decyzję, człowiek przeanalizuje wiele czynników zarówno emocjonalnie, jak i praktycznie, ale maszyna napędzana sztuczną inteligencją działa na podstawie tego jak jest zaprogramowana przez co dostarcza wyniki w szybszy i pewniejszy sposób.

Dowiedz się więcej
Bezpieczeństwo

Bezpieczeństwo

Zmniejszenie ryzyka błędu ludzkiego – W przypadku sztucznej inteligencji decyzje podejmowane są na podstawie wcześniej zebranych informacji przy użyciu określonego zestawu algorytmów. W ten sposób błędy są zredukowane, a szansa na osiągnięcie dokładności z większym stopniem precyzji jest możliwa.

Dowiedz się więcej
Szybkość

Szybkość

Wykorzystując sztuczną inteligencję wraz z innymi technologiami, możemy sprawić, że oprogramowanie będzie podejmować decyzje szybciej niż człowiek.

Dowiedz się więcej
Dostępność

Dostępność

Dostępność działania przez 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, 365 dni w roku.

Dowiedz się więcej
Roadmap

Nasza droga.

Cały czas idziemy do przodu i rozwijamy kolejne gałęzi oparte na sieciach neuronowych głębokiego uczenia.

Grudzień 2020

Początek

Narodziny pomysłu wykorzystania AI w interpretacji wyników badania cytologicznego jako narzędzi diagnostycznego w gabinecie lekarskim.

Styczeń 2021

Pierwszy kamień milowy

Uruchomienie projektu SiLabo

Marzec 2021

Drugi kamień milowy

Faza uczenia się systemu AI - analiza jakościowa, weryfikacja błędów, korelacja z wyników „maszynowych” z oceną klasyczną preparatów.

Czerwiec 2021

Nowe narzędzie

Stworzenie narzędzia do przesyłania zdjęć wymazu cytologicznego do analizy, rejestracji i wyniku diagnozy.

Wrzesień 2021

Prototyp Si-box

Przygotowanie prototypu „Si-box” – klinicznego zestawu zintegrowanego (W zestawie wymazówka, szkiełko podstawowe, zestaw do szybkiego wybarwienia) do użytku w gabinecie lekarskim.

Perspektywa globalna

Perspektywa globalna

W świecie, który zalewa powódź nieistotnych danych, przejrzystość to potęga.
Projekt SiLabo wpisuje się w trend światowy medycyny spersonalizowanej – identyfikacji pacjentów do leczenia immunologicznego, celowanego. Dzięki usprawnieniu diagnostyki z pomocą AI oraz wykorzystując korelację obrazów atypowych z określonym endotypem przebiegu choroby, umożliwimy typowanie pacjentów do terapii spersonalizowanej.

Perspektywa lokalna

Perspektywa lokalna

Dzięki możliwości szybkiego przygotowania preparatu (jednorazowy zestaw diagnostyczny) oraz rejestracji cyfrowej obrazu, dalsza interpretacja uzyskanego materiału możliwa będzie automatycznie, uzyskując odpowiedź w ciągu sekund. Lekarz na bieżąco będzie mógł monitorować efektywnośc podjętej terapii. Technologia SiLabo będzie dostępna dla szerokiego grona specjalistów: lekarzy ogólnych, pediatrów i otorynolaryngologów.

Roadmap
zespol

Poznaj nasz zespół.

Poznaj wyjątkowe osoby dzięki którym wizja stała się rzeczywistością. Suma ich doświadczeń pozwala nam ciągle się rozwijać.

Przemysław Rujna kolor
Przemysław Rujna kolor

Przemysław Rujna

CEO, Bee Labo Chief

Dr Wróbel kolor
Dr Wróbel kolor

Maciej Wróbel

Si Labo Chief

3 Sylwetka dr Alicja do zakładki zespół
3 Sylwetka dr Alicja do zakładki zespół

Alicja Rustowska-Rogowska

Derm Labo Chief

Joanna Wróbel
Joanna Wróbel

Joanna Wróbel

CMO, KAM

Magdalena Rujna
Magdalena Rujna

Magdalena Rujna

Lawyer

Marcin-Szukaj-400x400-2
Marcin-Szukaj-400x400-2

Marcin Szukaj

CEO, CFO

zespol
Partnerzy

Nasi partnerzy
w innowacji

A to dopiero początek!

Partnerzy
FAQ

AI FAQ

Poznaj odpowiedzi na nie tak oczywiste pytania

Czy wynik analizy Ai jest dostępny szybciej od analogowych metod?

Zdecydowanie tak. Statystycznie można przyjąć, iż wynik analizy próbki badania cytologicznego jest dostępny w zaledwie 65 sekund od pobrania próbki. Aktualnie pracujemy nad przyspieszeniem dostępności wyników badań i chcemy skrócić czas oczekiwania do 45 sekund.

Jaki sprzęt komputerowy muszę posiadać, by korzystać z AI Technika?

AI Technika oferuje oprogramowanie w formie usługi. Odbiorca technologii musi posiadać dostęp do Internetu oraz przeglądarkę WWW.

Czy w mojej branży jest potrzeba stosowania algorytmów sztucznej inteligencji?

Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana praktycznie w każdym obszarze. Jej zastosowanie to diagnostyka medyczna, kontrola jakości, wsparcie procesów sprzedażowych poprzez np. automatyczne dopasowanie klientów do produktów. Przedsiębiorca znajdzie w swojej organizacji miejsca, gdzie AI zwiększy przychów oraz zmniejszy koszty.

Czy tak zaawansowane rozwiązanie jest dostępne na kieszeń przedsiębiorcy?

Oczywiście! Nasze modele wycen oparte na dostępności systemu w formie usługi powodują, że system pracuje na oszczędności klienta od momentu włączenia usługi.

Czy narzędzia AI Technika mogą współpracować z wdrożonym systemem informatycznym w organizacji?

Jednym z naszych narzędzi jest komunikacja po tzw. API. Dzięki temu klienci mogą w dowolny sposób automatyzować proces komunikacji z naszym systemem przy minimalnym zaangażowaniu informatycznym.

Mam pomysł i potrzebę do zagospodarowania nowego obszaru, czy AI Technika pomoże?

Jesteśmy otwarci na rozwój i zagospodarowanie nowych obszarów. Jeśli masz pomysł do realizacji, skontaktuj się z nami.

Jaka jest przewaga automatyzacji przy wykorzystaniu AI w porównaniu z pracą człowieka?

Automat zawsze utrzymuje tę samą jakość pracy. Nie ma gorszych dni, nie jest zmęczony. AI wyłączą ryzyko związane z umiejętnościami ludzkimi. Co więcej, mechanizmy jakościowe AI można łatwo walidować i poprawiać.

FAQ
kontakt

Zapisz się dziś
by śledzić postęp.

Jeśli zgadzasz się na otrzymywanie wiadomości prosimy wpisz swój e-mail poniżej. Możesz z tego zrezygnować w każdej chwili.

kontakt