Description du projet
Faciliter le processus d’apprentissage automatique
L’IA se révélant extrêmement utile pour les secteurs et les industries à travers le monde, de nombreux acteurs concernés souhaitent approfondir la recherche dans ce domaine. Ainsi, beaucoup se concentrent sur le processus d’apprentissage automatique, un processus qui se révèle fort coûteux et source d’erreurs et autres problèmes. Il réduit également la productivité et implique une forte interaction humaine, ce qui freine considérablement la commercialisation et l’utilisation générale des systèmes d’IA. Le projet BrainMatter, financé par l’UE, entend développer une nouvelle plateforme d’IA allégée qui remédie à ce problème en fournissant aux entreprises et aux équipes d’experts en données des solutions de traitement des données entièrement personnalisables qui permettent de plus facilement préparer l’IA et à moindre coût, du début à la fin du processus.
Objectif
Artificial Intelligence (AI) appears to be the next big thing that will contribute immensely to businesses’ growth and change the rules of competition, as demonstrated by the growing AI for enterprise applications, a market expected to reach €5.8 billion by 2024. Current AI and ML models are trained via supervised learning, in which manually labeled data is fed into AI models such as regression algorithms. Labeling huge datasets, however, need a lot of human interaction, attention, and effort, which slows down productivity, is prone to errors and, more importantly, very costly.
Our company, BrainCreators, is well paired to address this issue. We deliver innovative AI solutions and to date have accelerated >40 companies in their root cause analysis, language interpretation, predictive maintenance, and quality control related projects. Our innovation, BrainMatter, is a unique enterprise-grade lean AI platform that will offer businesses, and their data scientist teams, a fully customizable data processing solution, that streamlines the full AI lifecycle from the creation of high quality, large data sets to the training and deployment of AI models. It is applicable for a diverse range of data - image recognition, audio, text, video, time series, sensor data. Our innovation is customizable, self-learning, and in line with lean principles, improves accuracy with continuous model training. At the management level, BrainMatter will enable companies to save costs, speed up the labeling process, give control over the process with a customizable dashboard, and improve security through on-premise usage. At the implementation level, it will support data scientists and empower them to dedicate more time towards high-value-added tasks.
After five years of exploitation, we expect BrainMatter to boost our revenues to €17.6 million (with an ROI above 3 euro per euro invested), creating 78 direct and over 2,000 indirect jobs in the process.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationintelligence artificielleapprentissage automatiqueapprentissage supervisé
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Programme(s)
Régime de financement
SME-1 - SME instrument phase 1Coordinateur
1017 JV AMSTERDAM
Pays-Bas
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.