R&D projekti - Najbolje rešenje za kompleksne probleme
Ako imate kompleksan problem i želite da ga rešite - na pravom ste mestu!
Koji su Vaši najveći problemi?
Koje stvari Vas najviše zabrinjavaju?
Da li imate problem koji može da se analizira, reši, automatizuje ili optimizuje primenom matematičkog modelovanja?
1D? 2D? 3D? Stacionaran / Nestacionaran? Linearan / Nelinearan? Direktan / Inverzan?
Da li biste voleli da možete lako i brzo da predvidite ponašanje vašeg kompleksnog sistema, procenite vrednosti svih relevantnih parametara,
odgovorite na šta-ako vrstu pitanja (kako kvantitativna promena ulaznih podataka utiče na kvantitativnu promenu rezultata), da ga automatizujete ili optimizujete?
Da li biste voleli da upotrebom matematičkih modela, robusnih algoritama, naprednih numeričkih simulacija i intuitivnih vizualizacija kvantitativnih rezultata
izbegnete skupe i dugotrajne eksperimente, uštedite vreme i novac i da inovacijom, kvalitetom i cenom pobedite konkurenciju?
Da li imate gomilu podataka (tabelu ili bazu podataka ili gomilu teksta) u kojoj se kriju korisne informacije koje mogu da smanje troškove poslovanja, povećaju profit,
poboljšaju kontrolu rizika, ili značajno utiču na odlučivanje i strateško planiranje?
Da li imate gomilu digitalnih signala, vremenskih serija, 2D/3D slika, audio ili video zapisa, koje biste želeli da analizirate, obradite i interpretirate,
a iz nekog razloga to ne možete sami da uradite?
Da li imate interdisciplinaran / multidisciplinaran problem koji prevazilazi Vaše trenutne kompetencije ili koji iz bilo kog razloga (matematiči ili numerički)
ne možete da rešite?
Da li imate problem koji ne možete da rešite, za koji nemate ideju ko bi mogao da ga reši, a nemate ni adresu za pomoć?
Mnogo pitanja. Jedan odgovor. R&D projekti bazirani na MM ili AI/ML su najbolje rešenje za Vaše kompleksne probleme.
Formula za uspeh i održiv rast poslovanja:
Kompleksan problem + R&D projekat baziran na MM ili AI/ML = Najbolje rešenje
Spora hrana je odlična, ali sporo poslovanje NIJE!
Postoji mnogo prostora za poboljšanje efikasnosti, automatizaciju i optimizaciju.
Važnije je početi što pre nego početi sa velikim stvarima.
U redu je uraditi manji R&D projekat za početak i naučiti kakav je osećaj koristiti istraživanje i razvoj,
a zatim nastaviti sa postavljanjem viših ciljeva i postizanjem većih uspeha.
Istraživanje i razvoj uzrokuju promenu dinamike i donose novi kvalitet.
Dakle, ako Vaša kompanija još uvek ne pravi pametna ulaganja, pravo je vreme za početak.
NE gubite vreme. NE plašite se promena.
Iskoristite snagu R&D projekata baziranih na MM ili AI/ML da rešite sve Vaše kompleksne probleme.
Kako?
Za početak, opišite svoj stvarni poslovni problem ili poslovnu ideju u par rečenica i pošaljite.
Kasnije možemo da razgovaramo o detaljima na video pozivu ili na sastanku uživo.
Matematičko modelovanje (MM): opišite Vaš realan problem ili sistem u nekoliko rečenica.
Šta je poznato, šta je nepoznato i šta biste želeli da saznate primenom matematičkog modelovanja.
Veštačka inteligencija (AI): ako imate ideju, opišite gde i kako biste želeli da primenite veštačku inteligenciju,
ili šta biste želeli da optimizujete ili automatizujete korišćenjem veštačke inteligencije.
Mašinsko učenje (ML): opišite strukturirane/tabelarne podatke koje imate i šta biste želeli da uradite sa njima -
grupisanje, klasifikacijan (predviđanje diskretne vrednosti), regresija (predviđanje kontinualne vrednosti),
detekcija anomalija, ili analiza vremenskih serija i predviđanje budućih vrednosti.
Duboko učenje (DL): najčešće primene su obrada/razumevanje prirodnog jezika (NLP/NLU) ili kompjuterski vid (CV).
Opišite nestrukturirane podatke (tekstualne podatke, slike, audio/video) koje imate i šta biste želeli da uradite sa njima.
Tekst: procesiranje, razumevanje, prepoznavanje imenovanih entiteta (NER), analiza sentimenta, ili sumiranje teksta.
Slike: grupisanje i klasifikacija slika, ili segmentacija i prepoznavanje objekata na slici.
Konverzija: govor u tekst (speech-to-text), tekst u govor (text-to-speech), ili slika u tekst (image-to-text).
Generativna AI (GenAI): opišite šta biste želeli da uradite, koja vrsta veštački generisanog sadržaja Vam je potrebna,
tj. gde i kako biste želeli da upotrebite GenAI.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) sistem: Chatbot koji ima pristup Vašim internim podacima tj. internoj bazi znanja.
Opišite koju vrstu dokumenata imate (txt, word, pdf, jpg, png) i sadržaj istih (samo tekst, ili tekst + tabele + grafici + slike),
ili koju bazu podataka želite da iskoristite kao internu bazu znanja.
AI Agenti: opišite koju vrstu poslovnog procesa biste želeli da automatizujete sa AI Agentom, ili
opišite Vašu poslovnu ideju ili problem, tj. gde i kako biste želeli da upotrebite AI Agenta.
Agentska AI: opišite koju vrstu kompleksnog poslovnog procesa biste želeli da automatizujete sa više AI Agenata koji međusobno sarađuju,
ili opišite Vašu poslovnu ideju ili problem, tj. gde i kako biste želeli da upotrebite Agentsku AI.
Ako niste sigurni šta Vam tačno treba, ali ste zainteresovani za R&D projekat ili AI transformaciju, ipak se javite.
Možemo zajedno da lociramo mogućnosti za primenu MM, AI/ML/DL, GenAI, Chatbot-a / RAG sistema, AI Agenta, ili Agentske AI,
da definišemo prioritete i ugovorimo saradnju.
Šta god da je u pitanju od gore navedenog, pošaljite na:mathmodels@mathmodeling.rs
Studiju izvodljivosti (izvodljivo / nije izvodljivo, vremenski okvir i cena za R&D projekat) dobićete besplatno!
Iskoristite snagu odlučivanja baziranog na matematičkim modelima, algoritmima i numeričkim simulacijama,
ili na smislenim informacijama, strukturama, vezama, obrascima i trendovima koji se kriju u podacima.
Uštedite vreme i novac zamenom skupih i dugotrajnih eksperimenata računarskim simulacijama, procenite vrednosti svih relevantnih parametara,
predvidite ponašanje kompleksnog sistema, automatizujte ili optimizujte ga, odgovorite na šta-ako vrstu pitanja, ubrzajte izradu prototipa.
Iskoristite sve relevantne informacije koje se kriju u podacima za bolje razumevanje samih tih podataka i za njihovo grupisanje u klastere,
ili za kompleksne klasifikacije novih podataka i za napredna predviđanja kvantitativnih vrednosti kod novih podataka.
Ključ u ruke sistem. Rešenje skrojeno po meri. Konkurentna cena. Profesionalna usluga. Vrhunski kvalitet. Doživotna garancija.
R&D (Research & Development) projekti su istraživačko-razvojni projekti koji se koriste za inovativno rešavanje kompleksnih problema, razvoj novih
proizvoda i usluga, ili poboljšanje postojećih.
Cilj istraživanja je da se otkrije najbolji način na koji problem može da se reši, dok razvoj podrazumeva dizajn, razvoj i implementaciju rešenja,
testiranje i izradu dokumentacije.
Koliko traju R&D projekti?
U zavisnosti od složenosti problema ili sistema i traženih rezultata, R&D projekti mogu da traju: 0.5-1, 1-3, 3-6, 6-12, 12-24, ili 24+ meseci.
Obično se 50% vremena potroši na istraživanje i 50% vremena na razvoj.
Šta je matematičko modelovanje u užem smislu?
Matematičko modelovanje u užem smislu je opisivanje realnih problema ili sistema apstraktnim matematičkim jezikom - matematičkim jednačinama tj. matematičkim modelom.
Šta je matematičko modelovanje u širem smislu?
Matematičko modelovanje (MM, Mathematical Modeling) u širem smislu je kvantitativno rešavanje realnih problema upotrebom matematičkih modela, matematičkih algoritama i
numeričkih simulacija.
Vizualizacija, analiza, obrada i interpretacija dobijenih numeričkih rezultata su finalni deo matematičkog modelovanja u širem smislu.
Matematičko modelovanje predstavlja izuzetno snažan alat za statičku ili dinamičku kvantitativnu analizu.
Gde može da se primeni matematičko modelovanje?
Matematičko modelovanje može da se primeni gde god realan problem ili sistem može da se opiše matematičkim jednačinama odnosno predstavi matematičkim
modelom - skoro svugde.
Kako može da nam pomogne matematičko modelovanje?
Matematičko modelovanje može da ubrza analizu ili izradu prototipa, zameni skupe i dugotrajne eksperimente, omogući bolje razumevanje, kontrolu, automatizaciju i optimizaciju,
poboljša upravljanje rizikom, višestruko umanji troškove poslovanja i značajno uveća profit.
Šta je mašinsko učenje?
Mašinsko učenje (ML, Machine Learning) je sposobnost matematičkih modela da statistički uče kompleksne obrasce ili strukture skrivene u podacima i to znanje koriste
za grupisanje tih podataka ili kompleksne klasifikacije i napredna predviđanja nad novim podacima.
Mašinsko učenje predstavlja srž veštačke inteligencije.
Gde može da se primeni mašinsko učenje?
Mašinsko učenje može da se primeni gde god postoji velika količina podataka (velika tabela ili baza podataka, ili gomila teksta ili slika) u kojoj se kriju korisne informacije
koje želimo da upotrebimo za donošenje odluka.
Kako može da nam pomogne mašinsko učenje?
Mašinsko učenje može da se koristi za bolje razumevanje podataka, kompleksnа grupisanje i klasifikacije podataka, napredne analize i predviđanja, kontrolu rizika
i strateško planiranje.
Šta je duboko učenje?
Duboko učenje (DL, Deep Learning) je deo mašinskog učenja. Duboko učenje je bazirano na dubokim veštačkim neuronskim mrežama.
Duboko učenje se koristi za rešavanje velikih i izuzetno kompleksnih problema u domenu mašinskog učenja.
Šta su veštačke neuronske mreže?
Veštačke neuronske mreže (ANN, Artificial Neural Networks) su inspirisane biološkim neuronskim mrežama i sastoje se od međusobno povezanih veštačkih neurona (matematičkih modela)
koji obrađuju ulazne signale i izračunavaju izlazni signal. Plitke neuronske mreže imaju ulazni sloj, nekoliko tzv. skrivenih slojeva i izlazni sloj, a duboke neuronske mreže imaju
veći broj tzv. skrivenih slojeva.
Šta je veštačka inteligencija?
Veštačka inteligencija (AI, Artificial Intelligence) je sposobnost mašine da obavljaja neki kompleksan ali usko specijalizovan posao kvalitetno kao i čovek, ili još kvalitetnije.
Veštačka inteligencija podrazumeva oponašanje ljudskih kognitivnih sposobnosti kao što su učenje i rešavanje problema.
Šta znači po sistemu "ključ u ruke"?
To znači da dobijate kompletnu uslugu, od ideje do rešenja, tj., od početka do kraja.
Oblast: Termodinamika. Zamislite veliki sud (tank) sa nekoliko hiljada litara tečnosti (npr. vina).
Tečnost u tanku treba da se greje ili hladi sa drugom tečnošću, zadate konstantne temperature, koja prolazi kroz grejni/rashladni sistem ugrađen u tank.
Polazeći od zadate ili sobne temperature, temperatura tečnosti u tanku treba da poraste ili da opadne do željene temperature vodeći računa o zadatom
ograničenju izraženom u stepenima Celsius po satu, to jest, ne suviše sporo i ne suviše brzo, ili, tečnost u tanku treba da ostane na
konstantnoj temperaturi za vreme procesa fermentacije (vino).
Projekat može da se definiše kao direktan problem, ako su parametri tanka definisani i grejni/rashladni sistem treba da se dizajnira tako da zadovolji
date zahteve i ograničenja, ili kao indirektan problem, ako je grejni/rashladni sistem već specificiran a tank treba da se izabere ili dizajnira tako
da ceo sistem zadovolji data ograničenja.
Zamislite da možete da rešite ovaj problem u oba smera za samo nekoliko sekundi.
Oblast: Kompjuterska tomografija. Zamislite da imate 3D sliku (kolekciju 2D slika zvanu 3D studija) 3D objekta - glave pacijenta.
3D studija može da se dobije rekonstrukcijom 600 2D slika proizvedenih upotrebom X-Ray Cone Beam Computed Tomography skenera.
Da bi mogao da uradi implante, stomatolog mora da zna gde se tačno nalaze oba mandibularna kanala (levi i desni) za svakog pacijenta.
Kroz mandibularni kanal prolaze krvni sudovi i nervi tako da mandibularni kanali ne smeju da se dotaknu ili oštete sa implantima.
Svaki mandibularni kanal ima jedinstven oblik čak i kod istog pacijenta, skoro kao otisak prsta, a stomatolog može da trasira jedan mandibularni kanal
na ekranu, tačku-po-tačku, koristeći miša za 90 - 120 minuta.
Zamislite da samo odredite tačku koja predstavlja ulaz u mandibularni kanal i da ga računar automatski trasira za 10 - 15 sekundi, tako da možete da trasirate
oba kanala za manje od 1 min.
Oblast: E-trgovina. Zamislite veb sajt na kome se prodaju različiti proizvodi (e-prodavnica).
Da bi e-prodavnica bila uspešna potrebno je da zadovolji dva osnovna kriterijuma.
Prvi kriterijum je zadovoljni korisnici e-prodavnice, a drugi kriterijum je zadovoljni vlasnici e-prodavnice.
Da bi korisnici e-prodavnice bili zadovoljni, potrebna je personalizacija korisničkog iskustva na veb sajtu.
Da bi vlasnici e-prodavnice bili zadovoljni, potrebno je da se na e-prodavnici proda što više proizvoda i ostvari što veći profit.
Zamislite inteligentan autonomni sistem koji uči i prilagođava se u realnom vremenu i koji donosi odluke bazirane na relevantnim podacima kako bi zadovoljio oba navedena kriterijuma.
Sistem koji prikuplja sve relevantne sirove podatke, izračunava sve relevantne KPI-eve, prikazuje sve relevantne izveštaje, vodi računa o prevenciji nenalaženja rezultata pretrage, personalizovanim preporukama, prognozi potražnje i optimizaciji inventara, optimizaciji smanjenja cena i personalizovanom marketingu, kao i o rezonovanju i donošenju strateških odluka na osnovu relevantnih podataka.
Zamislite sistem koji je baziran na primeni veštačke inteligencije i biznis inteligencije (AI-BI) i koji sve to postiže potpuno samostalno, bez angažovanja ljudi.
Doktor elektrotehničkih nauka za oblast matematičko modelovanje sa više od 30 godina profesionalnog iskustva u primeni MM (15+) i AI/ML/DL (15+).
10+ godina profesionalnog iskustva u naučno-istraživačkom radu i 20+ godina profesionalnog iskustva u primenjenom istraživanju i razvoju (R&D projekti).
Pasionirani ljubitelj nauke, inovacija, istraživanja i razvoja, matematičkog modelovanja, algoritama, veštačke inteligencije, mašinskog učenja i neuronskih mreža.
Voli intelektualne izazove. Voli da razume šta se dešava ispod haube. Voli da rešava teške i kompleksne probleme. Voli da uči i brzo usvaja nove koncepte.
Ja-to-mogu, holistički i strateški pristup problematici. Otvoren um i interdisciplinarni način razmišljanja. Oko za detalje i sluh za vremenske rokove.
Spremnost na permanentno usavršavanje i ulaganje dodatnog napora da bi se postigli najbolji rezultati i zadovoljili visoki kriterijumi kvaliteta.
