И-Р пројекти - Најбоље решење за комплексне проблеме
Ако имате комплексан проблем и желите да га решите - на правом сте месту!
Који су Ваши највећи проблеми?
Које ствари Вас највише забрињавају?
Да ли имате проблем који може да се анализира, реши, аутоматизује или оптимизује применом математичког моделовања?
1D? 2D? 3D? Стационаран / Нестационаран? Линеаран / Нелинеаран? Директан / Инверзан?
Да ли бисте волели да можете лако и брзо да предвидите понашање Вашег комплексног система, процените вредности свих релевантних параметара,
одговорите на шта-ако врсту питања (како квантитативна промена улазних података утиче на квантитативну промену резултата), да га аутоматизујете или оптимизујете?
Да ли бисте волели да употребом математичког моделовања, робусних алгоритама, напредних нумеричких симулација и интуитивних визуализација квантитативних резултата
избегнете скупе и дуготрајне експерименте, уштедите време и новац и да иновацијом, квалитетом и ценом победите конкуренцију?
Да ли имате гомилу података (табелу или базу података или гомилу текста) у којој се крију корисне информације које могу да смање трошкове пословања, повећају профит,
побољшају контролу ризика, или значајно утичу на одлучивање и стратешко планирање?
Да ли имате гомилу дигиталних сигнала, временских серија, 2D/3D слика, аудио или видео записа, које бисте желели да анализирате, обрадите и интерпретирате,
а из неког разлога то не можете сами да урадите?
Да ли имате интердисциплинаран / мултидисциплинаран проблем који превазилази Ваше тренутне компетенције или који из било ког разлога (математички или нумерички)
не можете да решите?
Да ли имате проблем који не можете да решите, за који немате идеју ко би могао да га реши, a немате ни адресу за помоћ?
Много питања. Један одговор. И-Р пројекти базиран на MM или АИ/МЛ су најбоље решење за Ваше комплексне проблеме.
Формула за успех и одржив раст пословања:
Комплексан проблем + И-Р пројекат базиран на MM или АИ/МЛ = Најбоље решење
Спора храна је одлична, али споро пословање НИЈЕ!
Постоји много простора за побољшање ефикасности, аутоматизацију и оптимизацију.
Важније је почети што пре него почети са великим стварима.
У реду је урадити мањи И-Р пројекат за почетак и научити какав је осећај користити истраживање и развој,
а затим наставити са постављањем виших циљева и постизањем већих успеха.
Истраживање и развој узрокују промену динамике и доносе нови квалитет.
Дакле, ако Ваша компанија још увек не прави паметна улагања, право је време за почетак.
НЕ губите време. НЕ плашите се промена.
Искористите снагу И-Р пројеката базираних на MM или АИ/МЛ да решите све Ваше комплексне проблеме.
Како?
За почетак, опишите свој стварни пословни проблем или пословну идеју у неколико реченица и пошаљите.
Касније можемо да разговарамо о детаљима на видео позиву или на састанку уживо.
У случају математичког моделовања, опишите Ваш реалан проблем или систем у неколико реченица:
шта је познато, шта је непознато и шта бисте желели да сазнате.
У случају вештачке интелигенције, опишите где и како бисте желели да је примените
или шта бисте желели да оптимизујете или аутоматизујете.
У случају машинског учења, опишите податке које имате и шта бисте желели да урадите са њима:
груписање, класификација, или регресија (предвиђање вредности), или анализа и предвиђање будућих вредности.
Пошаљите на:mathmodels@mathmodeling.rs
Студију изводљивости (изводљиво / није изводљиво, временски оквир и цена за И-Р пројекат) добићете бесплатно!
Искористите снагу одлучивања базираног на математичким моделима, алгоритмима и нумеричким симулацијама,
или на смисленим информацијама, структурама, везама, обрасцима и трендовима који се крију у подацима.
Уштедите време и новац заменом скупих и дуготрајних експеримента рачунарским симулацијама, процените вредности свих релевантних параметара,
предвидите понашање комплексног система, аутоматизујте или оптимизујте га, одговорите на шта-ако врсту питања, убрзајте израду прототипа.
Искористите све релевантне информације које се крију у подацима за боље разумевање самих тих података и за њихово груписање у кластере,
или за комплексне класификације нових података и за напредна предвиђања квантитативних вредности код нових података.
Кључ у руке систем. Решење скројено по мери. Конкурентна цена. Професионална услуга. Врхунски квалитет. Доживотна гаранција.
И-Р пројекти су инстраживачко-развојни пројекти који се користе за иновативно решавање сложених проблема, развој нових производа и услуга, или
побољшање постојећих.
Циљ истраживања је да се открије најбољи начин на који проблем може да се реши, док развој подразумева дизајн, развој и имплементацију решења,
тестирање и израду документације.
Колико трају И-Р пројекти?
У зависности од сложености проблема или система и тражених резултата, И-Р пројекти могу да трају: 0.5-1, 1-3, 3-6, 6-12, 12-24, ili 24+ месеци.
Обично се 50% времена потроши на истраживање и 50% времена на развој.
Шта је математичко моделовање у ужем смислу?
Математичко моделовање у ужем смислу је описивање реалних проблема или система апстрактним математичким језиком - математичким једначинама тј. математичким моделом.
Шта је математичко моделовање у ширем смислу?
Математичко моделовање (ММ, Mathematical Modeling) у ширем смислу је квантитативно решавање реалних проблема употребом математичких модела, математичких алгоритама и
нумеричких симулација.
Визуализација, анализа, обрада и интерпретација добијених нумеричких резултата су финални део математичког моделовања у ширем смислу.
Математичко моделовање представља изузетно снажан алат за статичку или динамичку квантитативну анализу.
Где може да се примени математичко моделовање?
Математичко моделовање може да се примени где год реалан проблем или систем може да се опише математичким једначинама односно представи математичким
моделом - скоро свугде.
Како може да нам помогне математичко моделовање?
Математичко моделовање може да убрза анализу или израду прототипа, замени скупе и дуготрајне експерименте, омогући боље разумевање, контролу, аутоматизацију и оптимизацију,
побољша управљање ризиком, вишеструко умањи трошкове пословања и значајно увећа профит.
Шта је машинско учење?
Машинско учење (МЛ, Machine Learning) је способност математичких модела да статистички уче комплексне обрасце или структуре скривене у подацима и то знање користе
за груписање тих података или комплексне класификације и напредна предвиђања над новим подацима.
Машинско учење представља срж вештачке интелигенције.
Где може да се примени машинско учење?
Машинско учење може да се примени где год постоји велика количина података (велика табела или база података, или гомила текста или слика) у којој се крију корисне информације
које желимо да употребимо за доношење одлука.
Како може да нам помогне машинско учење?
Машинско учење може да се користи за боље разумевање података, комплексна груписања или класификације података, напредне aнализе и предвиђања, контролу ризика
и стратешко планирање.
Шта је дубоко учење?
Дубоко учење (ДЛ, Deep Learning) је део машинског учења. Дубоко учење је базирано на дубоким вештачким неуронским мрежама.
Дубоко учење се користи за решавање великих и изузетно комплексних проблема у домену машинског учења.
Шта су вештачке неуронске мреже?
Вештачке неуронске мреже (АНН, Artificial Neural Networks) су инспирисане биолошким неуронским мрежама и састоје се од мођусобно повезаних вештачких неурона (математичких модела)
који обрађују улазне сигнале и израчунавају излазни сигнал. Плитке неуронске мреже имају улазни слој, неколико тзв. скривених слојева и излазни слој, а дубоке неуронске мреже имају
већи број тзв. скривених слојева.
Шта је вештачка интелигенција?
Вештачка интелигенција (АИ, Artificial Intelligence) је способност машине да обавља неки комплексан али уско специјализован посао квалитетно као и човек, или још квалитетније.
Вештачка интелигенција подразумева опонашање људских когнитивних способности као што су учење и решавање проблема.
Шта значи по систему "кључ у руке"?
То значи да добијате комплетну услугу, од идеје до решења, тј., од почетка до краја.
Област: Термодинамика. Замислите велики суд (танк) са неколико хиљада литара течности (нпр. вина).
Течност у танку треба да се греје или хлади са другом течношћу, задате константне температуре, која пролази кроз грејни/расхладни систем уграћен у танк.
Полазећи од задате или собне температуре, температура течности у танку треба да порасте или да опадне до жељене температуре водећи рачуна о задатом
ограничењу израженом у степенима Celsius по сату, то јест, не сувише споро и не сувише брзо, или, течност у танку треба да остане на
константној температури за време процеса ферментације (вино).
Пројекат може да се дефинише као директан проблем, ако су параметри танка дефинисани и грејни/расхладни систем треба да се дизајнира тако да задовољи
дате захтеве и ограничења, или као индиректан проблем, ако је грејни/расхладни систем већ специфициран а танк треба да се изабере или дизајнира тако да
цео систем задовољи дата ограничења.
Замислите да можете да решите овај проблем у оба смера за само неколико секунди.
Област: Компјутерска томографија. Замислите да имате 3D слику (колекцију 2D слика звану 3D студија) 3D објекта - главе пацијента.
3D студија може да се добије реконструкцијом 600 2D слика произведених употребом X-Ray Cone Beam Computed Tomography скенера.
Да би могао да уради импланте, стоматолог мора да зна где се тачно налазе оба мандибуларна канала (леви и десни) за сваког пацијента.
Кроз мандибуларни канал пролазе крвни судови и нерви тако да мандибуларни канали не смеју да се дотакну или оштете са имплантима.
Сваки мандибуларни канал има јединствен облик чак и код истог пацијента, скоро као и отисак прста, а стоматолог може да трасира један
мандибуларни канал тачку-по-тачку на екрану користећи миша за 90 - 120 минута.
Замислите да само одредите тачку која представља улаз у мандибуларни канал и да га рачунар аутоматски трасира за 10 - 15 секунди,
тако да можете да трасирате оба канала за мање од 1 мин.
Област: Е-трговина. Замислите веб сајт на коме се продају различити производи (е-продавница).
Да би е-продавница била успешна потребно је да задовољи два основна критеријума.
Први критеријум је задовољни корисници е-продавнице, а други критеријум је задовољни власници е-продавнице.
Да би корисници е-продавнице били задовољни, потребна је персонализација корисничког искуства на веб сајту.
Да би власници е-продавнице били задовољни, потребно је да се на е-продавници прода што више производа и оствари што већи профит.
Замислите интелигентан аутономни систем који учи и прилагођава се у реалном времену и који доноси одлуке базиране на релевантним подацима како би задовољио оба наведена критеријума.
Систем који прикупља све релевантне сирове податке, израчунава све релевантне КПИ-еве, приказује све релевантне извештаје, води рачуна о превенцији неналажења резултата претраге, персонализованим препорукама, прогнози потражње и оптимизацији инвентара, оптимизацији смањења цена и персонализованом маркетингу, као и о резоновању и доношењу стратешких одлука на основу релевантних података.
Замислите систем који је базиран на примени вештачке интелигенције и бизнис интелигенције (АИ-БИ) и који све то постиже потпуно самостално, без ангажовања људи.
Доктор електротехничких наука за област математичко моделовање са више од 25 година професионалног искуства.
10+ година професионалног искуства у научно-истраживачком раду и 15+ година професионалног искуства у примењеном истраживању и развоју (И-Р пројекти).
Пасионирани љубитељ науке, иновација, истарживања и развоја, математичког моделовања, алгоритама, вештачке интелигенције, машинског учења и неуронских мрежа.
Воли интелектуалне изазове. Воли да разуме шта се дешава испод хаубе. Воли да учи. Воли да решава тешке и комплексне проблеме.
Ја-то-могу, холистички и стратешки приступ проблематици. Отворен ум и интердисциплинарни начин размишљања. Око за детаље и слух за временске рокове.
Спремност на перманентно усавршавање и улагање додатног напора да би се постигли најбољи резултати и задовољили високи критеријуми квалитета.
Преферира Matlab, Python и R.
