Projektbeschreibung
Eine neuartige Engine für maschinelles Lernen mit menschenähnlicher Fähigkeit zur Dokumentenanalyse
Für gewöhnlich nutzen Unternehmen nur einen Bruchteil der ihnen verfügbaren Daten, da die meisten davon unstrukturiert und in Dokumenten wie E-Mails und PDFs verborgen sind. Die manuelle Extraktion solcher Daten ist eine repetitive, zeitraubende und fehleranfällige Aufgabe. Turicode hat eine Engine für maschinelles Lernen entwickelt, die genau wie Menschen Dokumente lesen – und verstehen – kann. Sobald die Dokumente in maschinenlesbare Daten umgewandelt wurden, können Unternehmen ehemals verborgene Daten leicht suchen, analysieren und verarbeiten, um neue Einblicke zu gewinnen. Das EU-finanzierte Projekt MINT.extract hat sich vorgenommen, die Dokumentenverarbeitung mit einem System für maschinelles Lernen zu revolutionieren, das auf beliebige Dokumentenarten in jeder Sprache angewendet werden kann. Turicode treibt die Forschung im Bereich Datenextraktion voran und ermöglicht deren kommerzielle Nutzung durch große B2B-Firmen für das automatisierte Dokumentenmanagement.
Ziel
Around 80% of relevant business data is unstructured. To make valuable information from documents available for further analysis, lots of resources are invested in repetitive, time-consuming, error-prone and costly manual work. Efficient alternative solutions could reduce by 90% the time and costs employed in such tasks by any business. Digitization, i.e. transformation of human-readable documents into a digital form, is among the most common factors driving digitalization and a fundamental pre-requisite for automated text and data analytics. Digitization in EU could add €2.5trillions to GDP in 2025
MINT.extract is a disruptive information retrieval engine that delivers incredibly advanced document analysis capabilities, thanks to our innovative own-developed purpose-built document query language and AI based learning system. Using methods of artificial intelligence to transform unstructured documents into structured representations (database, XML…) and to read document elements (text, images, tables) as a human would do, our technology goes beyond current template-based solutions by automating many routine business processes and enables big data by integrating data from documents. We aim to create a generic learning system that can be applied to a diverse set of document types (e.g. insurance policies, purchase orders...) and delivers fully automated results in a quality that is superior to current manual data extraction.
With MINT.extract we will help businesses to transform their documents to value: making valuable information accessible for everyone. For our company, Turicode. We estimate that 5 years after Phase 2 completion, MINT.extract will bring us additional revenues of €18,7M (x54 revenues of 2018), allowing us to hire 50 new employees and generate €8,25M accumulated profit, reaching a ROI of 3,13.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- NaturwissenschaftenInformatik und InformationswissenschaftenDatenbank
- NaturwissenschaftenInformatik und InformationswissenschaftenDatenwissenschaftenBig Data
- NaturwissenschaftenInformatik und Informationswissenschaftenkünstliche Intelligenzmaschinelles Lernen
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Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020
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H2020-SMEInst-2018-2020-1
Finanzierungsplan
SME-1 - SME instrument phase 1Koordinator
8406 WINTERTHUR
Schweiz
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).