Die Digitalisierungsbestrebungen der letzten Jahrzehnte haben zu einer automatisierten Datenerfassung geführt, die viele Unternehmen vor große Herausforderungen in der Datenverarbeitung und -analyse stellt. Die RISC Software GmbH setzt auf smarte Technologien im Bereich Data Engineering und Künstliche Intelligenz (KI), um (Echtzeit-)Informationen und gesammelte Datenpools aus Texten, Bildern oder Sensordaten zu analysieren und geeignete Optimierungsmaßnahmen abzuleiten. Sie unterstützt Unternehmen dabei, ihre Daten effizient zu verarbeiten und zu analysieren.
Vor der Analyse werden die Daten aus verschiedenen Quellen integriert und effizient nutzbar gemacht. Damit stellt Data Engineering vor allem im Big-Data-Bereich eine Voraussetzung für den effizienten Einsatz von Data Science dar. Zentrale Tätigkeiten wie Datenbereinigung, Datenintegration, Datenmodell-Transformation, Verbesserung der Datennutzung durch schnelle Abfragen und Datenaufbereitung werden dabei mittels KI unterstützt.
Mathematische Verfahren und Methoden aus den Bereichen Visual Analytics, Datenanalyse und maschinelles Lernen ermöglichen eine Analyse von strukturierten Daten und Bildern (Machine Vision bzw. Computer Vision). Dabei werden Zusammenhänge, Korrelationen und Muster erkannt, welche zur Fehler- und Ursachenanalyse sowie zur kontinuierlichen Qualitätsüberwachung genutzt werden können.
Auch (unstrukturierte) Textdaten können mithilfe von Natural Language Processing automatisiert verarbeitet werden und als Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine fungieren. So können beispielsweise Dokumente automatisch zuvor definierten Kategorien zugeordnet, wichtige Informationen aus Texten extrahiert oder die Stimmungslage von Kund*innen erkannt werden.
Die RISC Software GmbH stellt sich den aktuellen Anforderungen des modernen Datenmanagements und bietet ein individuell anpassbares Werkzeug zum automatisierten Wissensgewinn aus Daten, Texten und Bildern. Starten auch Sie mit Industrial AI und profitieren Sie von einem besseren Verständnis Ihrer Daten
Die RISC Software GmbH unterstützt ihre Kund*innen mit ihrer langjährigen, praktischen Erfahrung, wenn es um die Entwicklung von individuell zugeschnittenen, KI-gestützten Lösungen zur Wertschöpfung aus unstrukturierten (Text-) Daten geht.
Daten automatisiert analysieren, validieren und damit Machine Learning Modelle trainieren
Thema des Projekts ist es, die Nutzung von Methoden aus Prescriptive Analytics / Machine Learning in unseren Automatisierungsprojekten zu ermöglichen. Kernziel ist die in-line Optimierung der den Steuerungsalgorithmen zugrunde liegenden Parameter.
DiTwin revolutioniert das Straßenmanagement mit Digitaler Zwillingstechnologie für optimiertes Asset-Management.
Wie eine Künstliche Intelligenz Verkehrszeichen sieht
Augmented Reality zur Unterstützung bei der präoperativen Planung
Das Ziel von AIMS ist die Entwicklung und Validierung eines Frühwarnsystems mit künstlicher Intelligenz, um vor Zustandsverschlechterungen auf der Krankenstation vor dem Auftreten zu warnen.
Im von der FFG geförderten Forschungsprojekt NEEED arbeiteten Forscher*innen und Entwickler*innen der RISC Software GmbH, SCCH GmbH und Newsadoo GmbH gemeinsam an der Erweiterung der Newsadoo-Technologie um einen evolutionären Graphen zum lokalen, nationalen und internationalen Nachrichtengeschehen.
Hauptziele des Projektes MUST sind eine direkte und indirekte Beeinflussung des Mobilitätsverhaltens im Sinne eines klima- und umweltfreundlichen Verkehrsmanagements durch Verkehrsvermeidung, Verkehrsverlagerung und Verkehrsverbesserung.
Das von der FFG geförderte Projekt „SafeRoadWorks“ hat als Hauptziel, die Sicherheit auf Autobahnbaustellen, sowohl für Fahrer*innen als auch für Arbeitnehmer*innen, zu erhöhen.
Im Forschungsprojekt FLOWgoesS2T arbeiteten Forscher*innen und Entwickler*innen an der Analyse von telefonischen Sprachmeldungen zum österreichischen Verkehrsgeschehen.
Die Forschungsinitiative SEE-KID / CEVD beschäftigt sich bereits seit mehr als 20 Jahren mit der computerunterstützten Simulation von Augenfehlstellungen und deren operativer Korrektur.
Simulator zum Training von Clipping-Operationen
Künstliche Intelligenz zur Vorhersage von Komplikationen bei Aortenaneurysmenbehandlungen.
Im vom AWS geförderten Forschungsprojekt “Act4Whistleblowing” beschäftigten sich Forscher*innen und Entwickler*innen der RISC Software GmbH mit der automatisierten Verarbeitung von textuellen Hinweisen aus dem Whistleblowing-System der Compliance2b GmbH.
Die RISC Software GmbH unterstützte das LKR Leichtmetallkompetenzzentrum Ranshofen bei der Ausrollung eines Softwareprodukts zur Produktion im Aluminiumstrangguss. Durch diese Software ist für die genaue Parameterkonfiguration über eine Webapplikation möglich. Um unterschiedliche Nutzerumgebungen und Versionen zu vereinen, wurde auf die Plattform Docker zurückgegriffen.
TRAPH hat zum Ziel, die Datenverwaltung des neuen Verkehrsmanagement- und -informationssystem 2.0 der ASFiNAG zu designen und prototypisch zu implementieren.
Das EU-Projekt “Platform-ZERO” zielt darauf ab, die allgemeine Produktionsqualität von Photovoltaikgeräten zu verbessern und gleichzeitig die Herstellungskosten durch eine Null-Fehler-Fertigung zu senken.
Das von der EU geförderte Horizon Europe Projekt MetaFacturing hat als Ziel, die Digitalisierung im Bereich der Metallteilerzeugung – Gießen und Schweißen – voranzutreiben.
Ungenaue Schätzungen des Verbrennungsausmaßes können zu suboptimalen medizinischen Entscheidungen führen, die erhebliche Konsequenzen für die Patient*innen haben. Mithilfe von Surface 3D wird eine präzise Berechnung der Verbrennungsgröße ermöglicht und somit die Patient*innen-Sicherheit sowie die Unterstützung des medizinischen Personals im klinischen Alltag sichergestellt.
Der Forschungsbereich „Medical Image Processing, Modeling and Simulation based on Artificial Intelligence“ (MIMAS.ai) umfasst einen Querschnitt hochdynamischer Forschungsthemen, welche nicht zuletzt aufgrund aktueller technologischer Fortschritte in medizinischen Anwendungsfeldern stark an Bedeutung gewinnen.
Ziel des MEDUSA-Konsortiums ist die Entwicklung einer revolutionären Trainings- und Planungsplattform für Neurochirurg*innen, um komplexe Eingriffe am Gehirn detailreich und ganzheitlich simulieren zu können. Denn die oberste Priorität von MEDUSA ist es, das Leben von Patient*innen zu schützen.
Das Land Oberösterreich sieht das Thema Künstliche Intelligenz (KI) als einen der wichtigsten Technologietrends des nächsten Jahrzehnts.
Die RISC Software GmbH entwickelte für die 3e AG eine maßgeschneiderte KI-basierte Software, die auf historischen Verkaufsdaten basiert, um Lagerbestände zu prognostizieren und optimale Bestellvorschläge zu generieren.
Das Projekt RESINET adressiert den Themenschwerpunkt der Resilienz von Energienetzen unter Berücksichtigung der Wandlung der Rahmenbedingungen von zentralen, unidirektionalen Systemen hin zu Netzen mit einem signifikant höheren Anteil an erneuerbaren, fluktuierenden Energieeinspeisern („Prosumer“), steigenden Speicherkapazitäten im Netzverbund und steuerbaren Lasten.
Ein Forschungsschwerpunkt der Abteilung Medizin-Informatik ist die medizinische Modellierung und Simulation, welche insbesondere auch Forschungsarbeiten im Bereich der objektiven Diagnose und Dokumentation auf Basis von virtuellen Patient*innen (dreidimensionale, an die realen Patient*innen angepasste Modelle) umfasst.
Das Projekt nARvibrain („Augmented Reality supported Functional Brain Mapping for Navigated Surgery Preparation and Education“) zielt darauf ab, die Hirntumordiagnostik und -behandlung zu verbessern, das Krankheitsbewusstsein der Patient*innen zu erhöhen sowie die Qualität in der medizinischen Ausbildung zu steigern, indem moderne Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und eXtended Reality (XR) kombiniert werden.
